譯者 | 劉濤

審校 | 重樓

軟件技術的發展確實取得了長足的進步。我已從事產品管理工作九年多，其中大部分時間都花在了為軟件工程師和DevOps專業人員構建平臺上。盡管如此，在我最瘋狂的夢想中，我也沒想到AI會在2025年之前變得如此普及，但我們就在這里見證了這一切的發生。ChatGPT之后緊跟著谷歌Bard等其他AI供應商，就在我們眼前改變著技術版圖。

雖然已經有很多文章討論了AI如何提高私營部門各種流程的效率，但關于自然語言處理（Natural Language Processing）、機器學習（ Machine Learning）和AI如何被利用來推動公共安全的積極變化，我們還可以進一步探討。

在本文中，我將思考AI在幫助911方面的作用，特別是在公共安全應答點(PSAP)領域所扮演的角色。PSAP是一個緊急呼叫接聽和處理的呼叫中心。當有人撥打緊急呼叫號碼(如美國的911)時，他們的呼叫會被轉進最近的PSAP。

關于911緊急呼叫

到2023年為止，美國每年平均接到的911緊急呼叫電話約為2.4億個。另外，每年也有數百萬個非緊急呼叫電話。這些呼叫都由PSAP處理。PSAP是911接線員的辦公室，它既能接聽緊急呼叫電話也能接聽非緊急呼叫電話，還能派送執法人員、火警人員和急救人員。

現在讓我們來談談911緊急呼叫電話面臨的一些挑戰。

人員配備：人員配備是911呼叫中心或PSAP所面臨的挑戰之一。僅美國每年就接聽數以百萬計的緊急和非緊急呼叫，要確保有足夠的受訓接線員及時應答每個呼叫是非常困難的。這一問題可能因諸如接線員流動率高、工資低等因素而變得更糟。根據美國緊急呼叫號碼協會（NENA）的一份報告，2019年約有25%的911呼叫中心存在人手短缺問題。此外，這份報告還顯示，911呼叫中心的雇員流動率約為20%。這些人手不足上的挑戰可能導致呼叫者更長時間的等待，且呼叫中心雇員出現過度疲勞的風險更高。

呼叫數量增加：近年來，緊急和非緊急呼叫數量明顯增加。根據最近的統計數據，緊急呼叫總量持續穩步增長。在某些地區，緊急呼叫量年增長率約為3%-5%。這一上升趨勢表明對緊急服務的依賴性在增強，也凸顯出有必要建立一個能夠有效應對突發事件的健全系統。同樣，非緊急呼叫數量也顯著激增。這些呼叫通常與社區服務、信息查詢或非緊急救助有關。具體的增長率因地區而異，但平均而言，非緊急呼叫數量年增長率約為7%-10%。

心理健康負擔：研究表明，傾聽悲劇可能會產生持續影響。北伊利諾伊大學的臨床心理學教授Michelle Lilly發現,18%至24%的911接線員出現了創傷后應激障礙（PTSD）的癥狀。這一比例與警察的PTSD發病率相當。

我們將探討PSAP如何利用自然語言處理（NLP）、機器學習（ML）和AI來應對這些挑戰的一些有趣方式。

使用AI進行呼叫分流

處理非緊急情況

非緊急呼叫911指的是那些不需要立即得到執法，火警或醫務人員幫助的情況。這些呼叫是為了請求信息、報告輕微事件或在與生命威脅無關的問題上尋求幫助。

非緊急呼叫911的例子包括噪音投訴、未造成傷亡的輕微交通事故、舉報非危險滋事、破壞或遺失財產等。

雖然這些情況并不緊急，也不會危及生命，但也需要引起有關部門的重視，只是不會像犯罪現場，醫療急救，火災，或直接威脅到人身安全等的緊急情況。估計約40%的911呼叫是非緊急情況。

在人手嚴重不足的PSAP中，非緊急呼叫可能以犧牲更關鍵的緊急呼叫為代價。高峰時段，非緊急呼叫有時會淹沒呼叫中心，特別是在社區活動、本地新聞報道或公眾關注的情況下。這種增加的呼叫量會加重應對緊急呼叫的資源壓力。接線員需要在非緊急和緊急呼叫之間切換注意力，潛在導致他們在處理高壓力的911呼叫時變得注意力分散或應接不暇。這可能導致處理緊急情況時出現失誤或效率低下。

技術可以在這里提供幫助。AI就是一種解決方法，比如AI作為虛擬助手。想象一下，如果每個非緊急呼叫都是由AI助手來處理，通過幾個調查問題進行分類，它既可以將電話轉接給合適的代接者(或者在不需要人工協助的情況下，引導來電者到在線報告門戶)，又可以通過分析和分類來電，準確地將來電者指引向適當的部門或資源，確保對非緊急事項的詢問得到更迅速的回應。

波特蘭市就是通過引入了自動化AI系統來這么做的。波特蘭執法部門希望通過自動處理非緊急電話的初步流程，使資源配置和反應時間達到最優。AI快速處理信息和準確識別來電性質的能力將有助于更高效地利用人力部門資源。這一創新舉措在社區內同時引起了人們的好奇和樂觀態度。雖然人們仍擔心AI在理解細微的人類聲音模式方面會有困難，但當局強調AI系統已經經過了嚴格的測試，以確保它能聽懂大量的語音來電的效率。南卡羅來納州的查爾斯頓縣也有類似的做法。

醫療呼叫的分流

處理911醫療呼叫為緊急響應系統帶來了一系列復雜的挑戰。這些呼叫的緊迫性要求對患者的病情進行快速準確的評估，而來電者的情緒狀態、醫學知識的局限以及所處環境的不確定性都會使評估復雜化。接線員必須對各種緊急狀態進行預判，從危及生命的緊急情況到非緊急的情況，同時還需要向痛苦的來電者提供清晰的指示和安慰。

美國科羅拉多州和其他州的團隊支持輔助響應項目(STAR)部署了包括急救技術人員和行為健康臨床醫生在內的應急響應小組，為那些受到心理疾病、貧困、無家可歸和濫用藥物而困擾的人們提供幫助。 STAR應答的是低風險呼叫，打這種呼叫的個人不會立即面臨直接危險。科羅拉多州丹佛市有許多機構提供STAR計劃，包括戒毒治療中心、心理健康服務和非營利機構。

911呼叫中心可以像丹佛市一樣利用類似的AI技術，對來電中的關鍵字和模式進行分析，然后將其標記，自動分流到STAR項目中。

這可以幫助調度員更好地作出正確反應，從而判斷出是派出警察、消防、急救或STAR響應呼叫。它還可以幫助監管人員和政府人員確定哪些可能符合STAR條件，但沒有被標記出來的呼叫，從而改進PSAP政策。

AI語言翻譯

如果有人用非英語向911呼叫中心求助，電話會被轉接到語言熱線服務，由翻譯人員將所有的提問與回答翻譯出來。來電者需要告知調度員他們所講的語言，接線員會與翻譯一起加入電話溝通。翻譯是受過特殊訓練的電話口譯員(OPI)，專門處理緊急呼叫。

在911服務環境中處理非英語呼叫，是對緊急情況作出有效反應的一項特殊挑戰。語言障礙會阻礙來電者和接線員之間的正常溝通，可能造成對緊急情況的性質、位置和所需援助的誤解。這可能導致延誤適當資源的分配，并可能危及有需求的個人的安全。此外，缺少隨時可用的翻譯人員或翻譯服務也會使這個問題進一步惡化。確保非英語來電者獲得準確和及時的援助需要專業的語言支持、文化敏感的溝通策略以及整合技術手段來克服語言障礙和提高緊急響應系統的整體有效性。

AI驅動的語言翻譯利用先進的機器學習算法，自動將一種語言的文本或語音轉換成另一種語言，從而實現有效的跨語言交流。這些系統利用大規模的數據集和神經網絡來理解語言的細微差別、習語表達和上下文關系，從而實現更準確、更符合語境的翻譯。它們通過學習互聯網上可獲得的各種語言的海量內容而不斷迭代。這種技術可以在911呼叫中發揮作用，如巴爾的摩這樣的城市正走在這一領域的前沿。

AI輔助記錄

招聘新的911呼叫調度員和接線員時，非常看重應聘者的打字速度和準確度。這樣他們就可以得到來電者所說的所有關鍵信息，從而迅速采取行動。

在911面臨人員配備問題的背景下，擴大人才儲備對于將更多的人吸引到公共安全領域來說是至關重要的一步。

AI可以通過以下方式顯著減少調度員在911來電期間進行大量筆錄的需要，從而實現從會話中提取到關鍵信息的自動化過程：

1. 自動語音識別(ASR)：AI驅動的ASR技術可以實時將語音轉錄為文本。通過準確地將來電者說的話轉換成文本文字，調度員就能把精力集中在主動與來電者接觸并提供必要的指導上，而不必費力地記錄每一個細節。

2. 語境洞察：先進的AI系統可以通過分析呼叫者的通話記錄或所在位置為調度員提供語境洞察。這使調度員能夠根據過去的事件作出明智地決斷，從而提高了響應質量。像Prepared這樣的公司正在為公共安全領域開拓這方面的技術。

3. 信息收集輔助：AI可以根據收集到的信息提示調度員相關的問題，確保在通話期間不會遺漏任何關鍵細節。這簡化了對話過程并減少了額外的筆錄需要。

通過幫助捕捉、轉錄和提取911來電的關鍵信息，AI技術使調度員能夠更好地與用戶進行溝通，為有需求的來電者提供同情、安慰及關鍵指導，同時允許PSAP擴大人才資源儲備。

使用AI標記與心理健康相關的呼叫

在公共安全領域，心理健康是一大挑戰，而公共安全人員也必須直面人性中最糟糕的部分。

911呼叫中心的調度員必須不間斷地接聽來電。在大型呼叫中心，尤其是那些每年有幾十萬個電話打進來的呼叫中心，一個911的電信操作員可能花30分鐘和一位有自殺傾向的人通話，然后馬上接聽下一個電話，不會有任何中斷。

像NCT911這樣的機構負責為得克薩斯州達拉斯-沃思堡地區14個縣的四十多個緊急通信中心提供支持，正在使用AWS的服務來開創這樣一個系統。AI軟件能夠對痛苦呼叫電話進行標記，這被看作是一種游戲規則的改變者，它能夠阻止雇員的流失，并能保證雇員的福利。如果電信操作人員能夠對來電者表述的關鍵內容和表現出來的情緒進行分析，從而成功處理了一定數量的心理應激呼叫，主管人員將會被通知為電信操作人員提供幫助和支持。該項目將監控來電者在通話中的主要內容和語氣，并密切關注該來電者是否壓力巨大。

結束語

總之，不斷發展的AI技術以顯著的方式改變著緊急響應和公共安全領域。從應對911呼叫中心操作員的心理健康挑戰到更有效地處理非緊急呼叫，AI在提高應急服務方面具有巨大的潛力。AI技術和應急事件反應的結合，能夠提供更安全、更高效和更富有同情心的公共安全服務，開創一個全新的科技進步時代，造福于全球范圍內的社區。

譯者介紹

劉濤，51CTO社區編輯，某大型央企系統上線檢測管控負責人。

原文標題：Creative Ways AI is Helping Aid Public Safety Operations，作者：Keshav V