Американские камеры Flock, которые изначально продвигали как инструмент для поиска автомобилей, де-факто стали системой поиска людей по текстовому описанию. Полицейские в США, по данным журналов запросов, уже сотни раз искали в архивах не номера машин, а «мужчину с рюкзаком», «женщину в уггах» или просто человека в серой футболке. Для русскоязычной IT-аудитории это важный сигнал: видеоаналитика окончательно превращается из узкого специнструмента в поисковик по реальному миру.
О схеме использования системы сообщает vc.ru со ссылкой на расследование 404 Media. Речь идёт о компании Flock, основанной в 2017 году. Её основной продукт известен по распознаванию автомобильных номеров, но камеры собирают и более широкий набор признаков: марку машины, модель, цвет и даже заметные повреждения. В 2023 году Flock выпустила устройства Condor с ИИ-функциями и непрерывной съёмкой, а в 2025-м добавила функцию FreeForm. По сути это текстовый поиск по видеоархиву: оператор вводит описание вроде «человек на скейтборде» или «мужчина в чёрно-белой кепке», а система пытается найти подходящие фрагменты.
Журналисты 404 Media изучили логи поисковых запросов, которые американские полицейские ведомства передавали активистам, журналистам и другим заявителям по законам о доступе к публичной информации. Эти журналы доступны через проект HaveIBeenFlocked.com. Из них следует, что правоохранители использовали камеры Flock далеко не только для машин. В Данвуди искали человека с рюкзаком, потом пешехода и человека в чёрной толстовке; каждый из последних запросов шёл сразу по девяти сетям камер. В Покателло искали «мужчину-пешехода» по 38 камерам. В Милфорде запросы вроде «мужчина с татуировками», «мужчина с каштановыми волосами» и «женщина в голубой рубашке» затронули более сотни камер. Калифорнийский дорожный патруль прогнал 274 камеры по запросу «серая рубашка», а департамент общественной безопасности Техаса использовал 96 сетей камер для поиска «мужчины в чёрной футболке и шортах».
Отдельно бросается в глаза качество самих промптов. Где-то они были почти комично общими: «высокий мужчина» или «женщина в уггах». Где-то, наоборот, превращались в детальное словесное досье: белая женщина в серой рубашке, со светлыми волосами, в чёрных шортах и сине-белой обуви; поиск шёл по 85 сетям камер. В некоторых случаях полицейские указывали и расу, хотя Flock заявляет, что поиск по признакам расы, этничности, религии и национальности запрещён. Компания утверждает, что такие запросы должны вызывать предупреждение для администраторов, но по материалам 404 Media непонятно, срабатывало ли это ограничение на практике.
Спор вокруг Flock на самом деле не про одну спорную функцию, а про типовую для AI-рынка подмену позиционирования. Снаружи продукт продают как узкое и социально приемлемое решение: поиск угнанных машин, расследование инцидентов, помощь в розыске пропавших детей. Внутри же появляется совсем другой сценарий: массовый просмотр городского пространства по свободному текстовому запросу. Аналитик ACLU Джей Стэнли сравнил это с патрулём, который круглосуточно стоит на каждом углу и фиксирует, кто что надел, что несёт и куда идёт. Том Боуман из Центра демократии и технологий назвал происходящее классической подменой понятий: пользователю продавали «датчик дыма», а получили устройство, которое на деле собирает куда более чувствительные данные.
У Flock, впрочем, есть понятная линия защиты. Компания настаивает, что FreeForm не распознаёт лица, не может назвать человека по имени и не подтверждает личность. По её версии, это всего лишь инструмент поиска по огромному видеоархиву, полезный в ситуациях, когда у следствия мало данных. Среди примеров Flock приводила поиск похищенного ребёнка в сентябре 2025 года и пожилого мужчины, ушедшего из дома престарелых. И технически это действительно важная развилка: с точки зрения архитектуры не обязательно знать, кто перед камерой, чтобы всё равно уметь отследить его перемещение по одежде, фигуре, аксессуарам или предметам в руках. Для инженеров и продактов это, пожалуй, самая неприятная часть истории: отсутствие face recognition больше не означает низкий риск слежки.
На репутации компании эти дискуссии уже сказываются. В мае 2025 года 404 Media писало, что Flock хотела связать автомобильные номера с конкретными людьми, используя данные коммерческих брокеров и сведения из утечек; после публикации компания отказалась от идеи. В декабре 2025-го выяснилось, что трансляции как минимум с 60 камер Flock Condor были открыты в интернете для любого пользователя, пока доступ не закрыли. На этом фоне в США появился протестный проект DeFlock, который собирает сведения о размещении камер, помогает жителям оспаривать установку и выступает за демонтаж системы. К началу 2026 года на карте проекта было отмечено более 80 тысяч камер. По данным TechSpot, с сентября 2025 года минимум 38 американских городов либо отказались ставить камеры Flock, либо отключили их, в том числе после проверок доступа к данным со стороны федеральных ведомств.
Для российского рынка и вообще для любой команды, которая строит продукты на стыке ИИ, видео и безопасности, история Flock полезна как практический кейс, а не как очередная моральная паника. Достаточно добавить к камерам текстовый поиск по описанию, и продукт меняет класс риска без смены железа. Вчера это был сервис для поиска машины, сегодня — система навигации по чужой повседневности. Вопрос уже не в том, можно ли обучить модель находить человека по рюкзаку, толстовке или походке. Вопрос в том, успеют ли регуляторы, муниципалитеты и сами заказчики договориться о границах применения раньше, чем такие функции станут базовой опцией в любой системе наблюдения.