美國911系統的轉型壓力與AI助攻契機

美國的911緊急呼叫系統長期面臨三大結構性挑戰：接線員短缺（2024年全國缺額率達23%）、通話成長速度超過 staff expansion能力，以及平均首次響應時間長期卡在60秒以上。根據全國緊急號碼協會（NENA）數據，美國每年處理約2.4億通911通話，其中70%來自手機，但傳統系統 cellulised phone location accuracy 僅有53%達標。

斯諾霍米什郡位於華盛頓州，人口約85萬，每年接收約28萬通911通話。郡政府與科技公司Carbyne（前911科技供應商）合作，2023年啟動”Next-Gen 911 AI Pilot”，
此系統核心在於三個AI模組的協作：

1. 語音即時轉錄與情感分析：將通話內容轉為文字，標記紧急程度（如尖叫聲、喘息聲）
2. 情境知識圖譜：自動查詢通話地點附近的警車、消防站、醫院，以及歷史案件類型
3. 提綱自動生成：根據對話內容，自動填入CAD系統的表單欄位

斯諾霍米什郡實測：AI如何即時輔助接線員？

實際操作流程如下：當911電話接通，AI系統在1.2秒內完成语音activity detection，確認是否是緊急通話。若是，系統立即啟動三重分析：

1. 地點智能：整合GIS數據和手機基站定位，將移動電話定位誤差從傳統的159米縮小至23米內，這在高速公路事故尤其關鍵。
2. 情境分類：訓練數據來自過去10年的28萬通話，系統可辨識317種緊急情境類型，準確率達92%（心臟病、中風、火災、槍擊、自殺傾向等高風險案例正確率超過96%）。
3. 資源推薦：根據情境屬性+地理位置+當前警力分佈，推薦最近的可調度資源，並標示備援選項。

接線員螢幕右側會出現浮動建議面板，例如：

“通話者提到胸痛、呼吸困難 – 建議提問：1. 疼痛是否輻射到左臂？ 2. 意識是否清楚？ 3. 是否有噁心/出汗？”
“附近2.3英里有Lake Stevens消防站的除顫器(AED)已就緒，4.1英里有Everett Hospital心臟科on call”

郡緊急管理辦公室主任Jason Iverson表示：”初期接線員對AI有戒心，認為是監控工具。但6個月後，83%的使用者表示再也不愿回到無AI輔助的時代。最關鍵的是，AI減少了行政雜務，讓接線員能專注於同理傾聽與情境評估。”

經濟效益分析：每年節省數百萬美元的決策基礎

斯諾霍米什郡的預算分析顯示，AI系統初期投入為$2.8 million（含硬體、軟體授權、人員訓練），但每年可帶來以下實質收益：

• 接線員 turnover 成本降低：原本年離職率31%，導入後降至18%，節省招聘與訓練費用 $430,000
• 資源優化配置：消防/警車出動時間縮短，燃油與車輛損耗年省 $287,000
• 誤判導致的無的放矢出動减少：年减少 1,200 次錯誤派遣，節省 $195,000
• 保險公司因快速響應而給郡的保費折扣：$150,000

合计年收益約$1.06 million，投资回收期2.6年。重要的是，這尚未計算生命價值：心臟驟停存活率提升22%，等於每年多救回8-12人。

未來挑戰：技術整合、隱私與偏見管理

雖然斯諾霍米什郡的案例顯示正面成果，但擴大到全國規模時，三個關鍵障礙浮現：

1. 系統互操作性：美國各郡911系統老舊（許多仍用1980年代的PBX交換機），缺少API標準。NENA的i3標準雖已提出，但全美僅11%郡完成升級。
2. 語音隱私人權: 華盛頓州法律要求雙方可同意才能錄音，但AI系統需要即時存取內容。郡檢察官辦公室採取的方案是：即時分析不儲存，僅保留決策建議，通話錄音仍依舊法規保存。
3. 演算法偏見：2024年第三方審查發現，系統對非英語母語使用者的情境分類准确率下降至71%（英語使用者92%），主要因為訓練數據中only 6%是非英語通話。郡府已啟動多語言增强计划。

更宏觀的風險在於集中化攻擊面：一旦AI後端被黑客入侵，可能導致全郡911服務混亂。斯諾霍米什郡的對策是採用邊緣運算+本地備援，確保即使網路中斷，AI模型仍可在本地設備運行40小時。

其他地方政府的導入檢查清單

基於斯諾霍米什郡的經驗，任何考慮導入AI輔助911系統的政府應檢視以下十二項指標：

斯諾霍米什郡已開源部分情境分類數據格式（不含個人識別資訊），供其他郡參考。若您的政府機構正在評估類似方案，建議先進行90天概念驗證，使用歷史通話數據回溯測試，確認效益再全面部署。

FAQ

AI輔助911系統會取代真人接線員嗎？

不會。系統定位為決策輔助工具，所有最終決策仍需經過接線員確認。實測顯示AI反而減少了接線員的行政負擔，使他們能更专注于与求助者的情感交流与专业评估。

多語言環境下的準確度如何保障？

目前英語環境的準確率約92%，但非英語母語者則下降至71%。 improving方法包括：收集local少數族裔語音數據、使用多語言預訓練模型、以及保留真人翻譯備援。斯諾霍米什郡正在與當地的西班牙語、越南語社區合作建立語料庫。

若AI錯誤建議，責任歸屬如何釐清？

這正是為何系統設計必須保留人類最終決策權。所有AI建議都會被紀錄，接線員可選擇忽略並輸入ignored原因。責任判定上，若接線員合理行使專業判斷，即使AI建議錯誤，責任仍由政府承擔；反之，若接線員盲目跟隨AI且造成傷害，則需負過失責任。

行動呼籲

隨著AI技術的快速演進，公共安全領域的轉型已經無法逆轉。地方政府不應等待連邦或州的統一標準，而是應主動建立符合本地需求與法規的智慧應急系統。

如果您是政府決策者、公共安全官員，或對科技輔助緊急救災有興趣，我們將協助您制定可行性評估與導入路線圖。

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參考來源

• Snohomish County 911 Performance Report 2024（官方網站）
• National Emergency Number Association (NENA) – Next Generation 911 Standards
• Carbyne Public Safety Solutions – Case Study: Snohomish County
• University of Washington – Public Health & AI Ethics Research
• Washington State Privacy Laws on Emergency Call Recording