美国田纳西州50岁妇女安吉拉·利普斯（Angela Lipps）因人工智能人脸识别系统错误匹配，被误认为北达科他州一起银行诈骗案的嫌疑人，最终蒙冤入狱近六个月。该AI系统将她与真实罪犯的面部特征、体型及发型错误关联，导致其被指控身份盗窃及四起盗窃案。
利普斯从未踏足北达科他州，也从未乘坐过飞机，却在去年7月被美国法警持枪逮捕并押送至当地监狱。由于无力缴纳保释金，她在田纳西州监狱被关押四个月，等待被引渡至案发州。警方调查仅依赖AI识别结果，未核查其银行流水等关键证据，否则可立即发现案发时她身处1931公里外的田纳西州。
案件暴露出执法部门对AI技术的过度依赖。利普斯在狱中因无法支付账单，最终失去住房、汽车甚至宠物狗。获释后，警方拒绝承担其返乡交通费用，最终由当地律师和非营利组织F5 Project资助其回家。她至今未收到任何官方道歉或赔偿。
此类AI误判并非孤例。2024年10月，巴尔的摩一名高中生因AI将薯片袋误认为枪支遭警方持枪围捕；英国也曾发生AI将无辜男子与3000英里外嫌疑人错误匹配导致冤捕的案例。这些事件凸显了当前人脸识别技术在种族、年龄及场景适应性上的系统性缺陷。
对中国行业从业者而言，此案例警示：在引入AI司法辅助系统时，必须建立严格的人工复核机制与多源证据验证流程，避免技术误判演变为司法不公，同时需推动算法透明度与责任归属立法。
