当调查迷失在机器中

在某个时刻，我们停止调查人，开始审讯机器。

我不断强调这个话题，因为它很重要。我见过目标明确的调查——跟随证据寻找真相，技术工作只是众多途径之一，与访谈、监视和基础工作并列。

我也见过相反的情况。检验员为了数据而追逐数据，误将数据收集当作调查。人类故事消失了，被对工具输出的痴迷所取代。人工智能让这种情况变得更糟。

精通代码，对人类行为却一窍不通

我们变得非常擅长解析字节、构建时间线和编写工作流脚本，却危险地脱离了工作中的人性面。

不是我们不再关心，而是我们开始相信工具能替我们关心。我们假设案件代理人、律师或客户会解读我们的发现。因为我们"只做取证"，对吗？

这就是我们教导上一代、塑造下一代的方式。

培训塑造思维方式

我接受了数千小时的培训，教过数千人，获得了一堆证书。

所有这些之后，有一点很突出：我们的培训方式决定了我们的思维方式。而我们的思维方式决定了案件工作的质量。有些人认为自己在做"案件工作"，但实际上只是将数据转储到电子表格和PDF报告中。

如果培训从工具开始，调查就以工具结束。 如果培训从案件开始，工具就成为它应有的样子——讲述故事的方式。

我们自作自受。我们在学习调查之前先学习了取证。大多数项目教授效率而非理解，工具掌握而非推理掌握。

我们把工作流程自动化得如此之好，以至于停止了质疑。

彩绘石头的教训

当我还是年轻的海军陆战队员时，曾不得不在沙漠里的一座旧陆军建筑前油漆石头。这对我来说毫无意义。又是另一个工作派对……

当我问为什么我们要油漆石头时，我的枪炮军士Gary Truscott说（夹杂着他惯常的F炸弹，像诗歌一样交织）：

“我们会让这个地方比我们发现时更好。”

多年后我才明白，这不是关于石头。这是关于自豪、纪律和传承。那个教训最终留在了心里。

将行为与行为者联系起来

同样的原则驱动着我此后所做的一切。“将嫌疑人置于键盘后"不是口号，而是使命。不是为了我的利益，而是为了每个受害者，无论是个人还是组织。

如果我们进入这个行业，离开时它处于相同或更糟的状态，我们就失败了。如果我们能修复它，我们必须这样做。

工具应该坐在属于它们的后座，直到被召唤。工具使我们能够完成工作；它们不是工作本身。而工作是归因，因为归因很重要。

为什么现在这很重要

自动化不断改进，理解力不断下滑。

如果我们不将推理重新引入DF/IR工作流程，最终将只有会运行软件却无法解释其含义的从业者。最终，软件会告诉我们该做什么，我们会服从。

做取证的不是机器，是检验员。

正如Karen Howard博士告诉国会的那样： “取证算法扩展了我们的能力，却悄然侵蚀了我们的理解力。” 改编自GAO-24-107206，美国政府问责办公室（2024）

我们已经看到了后果。

在State v. Puloka案（Wash. Super. Ct. 2024）中，一名辩护专家承认他不知道AI模型训练使用了什么数据，也不知道它如何得出结论，但他将其输出作为证据提供。法院拒绝了，认为视频"没有完整地显示实际发生的情况”。

失败的并非技术，而是方法。没有调查思维，没有理解力，没有捍卫结果的能力。

法院正在跟上

法律终于将我们一直在遗忘的东西编入法典。然而我们仍然看到这样的证词： “他相信该程序可靠，仅仅因为它是检查手机最常用的程序，而且有人告诉他它是可靠的。” State v. Pratt II, 2015 VT 89, ¶15, 199 Vt. 330, 123 A.3d 831

这不是关于恶意行为者；这是关于盲点。

2022年的一项研究（Nina Sunde，Forensic Sci. Int’l: Digital Investigation, Vol. 40 (2022)）发现：

• 45%的从业者在没有无罪假设的情况下开始分析
• 34%没有应用任何保持客观性的技术
• 38%没有做任何事情来测试证据可靠性

这不是统计问题，而是思维方式问题。

回到原点

如果下一代在学习思考之前学会依赖自动化，每个案件的完整性都面临风险。

我们的工具应该扩展认知，而不是取代它。嫌疑人仍然是人。受害者仍然是人。调查员也必须是。

我们需要重新开始调查人，使用技术来实现这一目标。这就是"将嫌疑人置于键盘后"一直以来的意义。

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