在执法等敏感领域使用自然语言处理 (NLP) 会带来重大风险，主要涉及偏见、透明度和操作可靠性。NLP 系统通常依赖历史数据，这些数据可能包含社会偏见或反映过去的歧视性做法。例如，如果模型在过度针对某些社区的逮捕记录上进行训练，那么在预测犯罪热点或评估嫌疑人风险时，它可能会复制或放大这些偏见。一个广为人知的案例是 COMPAS 算法，该算法被发现将黑人被告标记为高风险的次数多于白人被告。开发者必须认识到，即使训练数据中无意的偏见也可能导致不公平的结果，尤其是在量刑建议或假释决定等高风险场景中。
另一个主要风险是 NLP 模型得出结论过程的透明度不足。许多先进的 NLP 系统，例如深度学习模型，作为“黑箱”运行，难以追溯生成特定输出的原因。在执法领域，这种不透明性会损害问责制。例如，如果一个 NLP 工具将某个社交媒体帖子标记为威胁，警员可能会根据该标记采取行动，而无需理解其推理过程。当出现错误时，例如误将讽刺或文化引用归类为真实威胁时，这就会成为问题。如果没有清晰的解释，受影响的个人无法有效质疑决定，机构也难以审计系统的可靠性。LIME 或 SHAP 等工具可以帮助解释模型，但这会增加复杂性且并非万无一失。
过度依赖 NLP 输出也会带来操作风险。执法工作流程通常需要细致入微的人类判断，而 NLP 无法完全取代。例如，911 呼叫的自动转录可能会误解口音或背景噪音，从而导致对紧急情况的优先级判断错误。同样，用于监测抗议期间公众情绪的情感分析工具可能会遗漏上下文线索，如讽刺或暗语，导致评估失误。此外，对抗性攻击——不良行为者故意操纵输入文本以混淆模型——可能会损害系统信任。开发者需要设计保障措施，例如人工审查步骤和根据实际结果进行持续验证，以减轻这些风险，同时承认 NLP 是一种工具，而非替代批判性思维。