Er AI-drevne trafikkameraer som overvåker deg mens du kjører?

Kunstig intelligens (AI) er overalt i dag. Mens dette er en spennende prospekt for noen, er det et ubehagelig tankesett for andre. Applikasjoner som AI-drevne trafikkameraer er særlig kontroversielle. Som navnet antyder, analyserer de filmopptak av kjøretøy på veien med maskinvisjon.

De er vanligvis en lovhåndteringstiltak — politiet kan bruke dem til å fange distraherende sjåfører eller andre overtredelser, som en bil uten passasjerer som bruker en carpool-lane. Men de kan også bare overvåke trafikkmønster for å informere om bredere smart by-drift. I alle tilfeller likevel, raiser de muligheter og spørsmål om etikk i like mål.

Hvor vanlige er AI-trafikkameraer i dag?

Mens ideen om et AI-drevet trafikkamera fortsatt er relativt ny, er de allerede i bruk i flere steder. Nesten halvparten av Storbritannias politistyrker har implementert dem for å håndheve setebelte- og tekst-etter-kjøring-reguleringer. USAs lovhåndtering begynner å følge suiten, med Nord-Carolina som fanger ni ganger så mange telefon-overtredelser etter å ha installert AI-kameraer.

Faste kameraer er ikke den eneste brukssaken i aksjon i dag, heller. Noen transportavdelinger har begynt å eksperimentere med maskinvisjonssystemer inne i offentlige kjøretøy som buss. Minst fire byer i USA har implementert en slik løsning for å oppdage biler som er ulovlig parkert i buss-filer.

Med så mange lokale myndigheter som bruker denne teknologien, er det trygt å si at det sannsynligvis vil vokse i fremtiden. Maskinlæring vil bli mer pålitelig over tid, og tidlige tester kan føre til videre adopsjon hvis de viser meningsfulle forbedringer.

Økende smart by-investeringer kan også drive ytterligere utvidelse. Myndigheter over hele verden satser hardt på denne teknologien. Kina har som mål å bygge 500 smarte byer, og India planlegger å teste disse teknologiene i minst 100 byer. Etterhvert som dette skjer, kan flere sjåfører møte AI-kameraer på sine daglige turer.

Fordelene med å bruke AI i trafikkameraer

AI-trafikkameraer vokser for en grunn. Innovasjonen tilbyr noen kritiske fordeler for offentlige etater og private borgere.

Sikkerhetsforbedringer

Den mest åpenbare fordelen med disse kameraene er at de kan gjøre veiene tryggere. Distrahert kjøring er farlig — det ledet til dødsfallene til 3 308 mennesker i 2022 alene — men det er vanskelig å fange. Algoritmer kan gjenkjenne sjåfører på telefonen mer enkelt enn veipolitiet kan, og hjelpe med å håndheve lover som forbyr disse uansvarlige atferdene.

Tidlige tegn er lovende. Storbritannia og USAs politistyrker som har startet å bruke slike kameraer, har sett massive økninger i billetter gitt til distraherende sjåfører eller de som ikke bruker setebelte. Etterhvert som lovhåndtering knuser ned på slike handlinger, vil det motivere folk til å kjøre tryggere for å unngå straffene.

AI kan også arbeide raskere enn andre metoder, som rød-lys-kameraer. Fordi det automatiserer analyse- og billett-prosessen, unngår det lengre manuelle arbeidsflyter. Som resultat kommer straffen snart etter overtredelsen, noe som gjør det til en mer effektiv avskrekking enn en forsinket reaksjon. Automatisering betyr også at områder med mindre politistyrker likevel kan nyte slike fordeler.

Strømlinjeformet trafikk

AI-drevne trafikkameraer kan minimere forstopping på travle veier. Områdene som bruker dem for å fange ulovlig parkerte biler, er et primært eksempel. Håndheving av buss-filereguleringer sikrer at offentlige kjøretøy kan stoppe der de skal, og unngår forsinkelser eller forstyrrelser i trafikken i andre filer.

Automatisering av billetter for setebelte- og distraherende kjøringsovertredelser har en lignende effekt. Å stoppe noen kan forstyrre andre biler på veien, spesielt i et travelt område. Ved å ta et bilde av nummerplater og sende sjåføren en regning i stedet, kan politiet sikre tryggere gater uten å bidra til kaoset i hverdags-trafikken.

Ikke-lovhåndtering-kameraer kan ta denne fordelen videre. Maskinvisjonssystemer gjennom en by kunne gjenkjenne forstopping og oppdatere kart-tjenester deretter, og omdirigere folk rundt travle områder for å forebygge lengre forsinkelser. Med tanke på at den gjennomsnittlige US-amerikanske sjåfør tilbrakte 42 timer i trafikk i 2023, er noen slik forbedring velkommen.

Ulemper ved AI-trafikkovervåking

Mens fordelene med AI-trafikkameraer er verdt å merke, er de ikke en perfekt løsning. Teknologien har også noen betydelige potensielle ulemper.

Falske positiver og feil

Riktigheten av AI kan vekke noen bekymringer. Mens det tendrer til å være mer nøyaktig enn mennesker i repetitive, data-tyngde oppgaver, kan det likevel gjøre feil. Følgelig kan fjerning av menneskelig tilsyn fra ligningen føre til at uskyldige mennesker mottar bot.

En programvarefeil kan forårsake maskinvisjonsalgoritmer til å misidentifisere bilder. Cyberkriminelle kan gjøre slike tilfeller mer sannsynlige gjennom data-forgift-angrep. Mens mennesker kunne muligens bestride sine billetter og rense sine navn, ville det ta en lang og vanskelig prosess å gjøre det, og motvirke noen av teknologiens effisiensfordeler.

Falske positiver er en relatert bekymring. Algoritmer kan produsere høye falske positive rater, som fører til flere anklager mot uskyldige mennesker, noe som har raske implikasjoner i mange sammenhenger. Fordi data-forvrengninger kan forbli skjult til det er for sent, kan AI i regjeringsapplikasjoner forverre problemer med rasistisk eller kjønnsdiskriminering i rettssystemet.

Personvernsproblemer

Den største kontroversen rundt AI-drevne trafikkameraer er en kjent en — personvern. Etterhvert som flere byer installerer disse systemene, registrerer de bilder av et større antall sjåfører. Så mye data på ett sted reiser store spørsmål om overvåking og sikkerheten til følsomme detaljer som nummerplater og sjåførenes ansikter.

Mange AI-kamera-løsninger lagrer ikke bilder med mindre de bestemmer at det er en overtredelse. Likevel kan deres drift bety at løsningene kan lagre hundrevis — hvis ikke tusenvis — av bilder av mennesker på veien. Bekymringer om regjerings-overvåking til side, er all denne informasjonen et fristende mål for cyberkriminelle.

USAs regjeringsbyråer led av 32 211 cybersecurity-hendelser i 2023 alene. Cyberkriminelle er allerede målrettede offentlige organisasjoner og kritisk infrastruktur, så det er forståelig hvorfor noen mennesker kan være bekymret for at slike grupper ville samle enda mer data om borgere. En data-lekkasje i et enkelt AI-kamera-system kunne påvirke mange som ikke ville ha gitt sin samtykke til å gi fra seg dataene sine.

Hva fremtiden kan holde

Gitt kontroversen, kan det ta en stund for automatiserte trafikkameraer å bli en global standard. Historier om falske positiver og bekymringer over cybersecurity-problemer kan forsinke noen prosjekter. Til slutt likevel, er det en god ting — oppmerksomhet på disse utfordringene vil føre til nødvendig utvikling og regulering for å sikre at rulleteksten gjør mer godt enn skade.

Streng data-tilgangspolitikk og cybersecurity-overvåking vil være avgjørende for å rettferdiggjøre vidstrakt adopsjon. Liksom, bør regjeringsorganisasjoner som bruker disse verktøyene verifisere utviklingen av sine maskinlæring-modeller for å sjekke og forhindre problemer som forvrengning. Reguleringer som den nylige EU kunstig intelligens-akt har allerede gitt en lovgivende forløper for slike kvalifikasjoner.

AI-trafikkameraer bringer både løfter og kontrovers

AI-drevne trafikkameraer kan fortsatt være nye, men de fortjener oppmerksomhet. Begge løftene og fallgruvene til teknologien trenger større oppmerksomhet ettersom flere regjeringer søker å implementere dem. Høyere bevissthet om mulighetene og utfordringene rundt denne innovasjonen kan fremme tryggere utvikling for et sikker og effektivt veinett i fremtiden.