वेस्टमिंस्टर मजिस्ट्रेट अदालत में गुरुवार को सुनवाई हुई जिसमें चार्ल्स ब्रोहिरी, 29, ने गोविया थेम्सलिंक ट्रेनों में किराया चोरी के 76 मामलों में अपनी संलिप्तता स्वीकार की, जिसके बाद उन्हें संभावित रूप से जेल हो सकती है। उनके ऊपर पहले से ही 36 मामलों में दोष सिद्ध हो चुका है। कुल मिलाकर बिना चुकाए किराए और कानूनी खर्चों की राशि £18,000 से अधिक हो सकती है।

जिला न्यायाधीश नीना टेम्पिया ने हर्टफोर्डशायर के हैटफील्ड निवासी ब्रोहिरी को चेतावनी दी कि अपराधों की भारी संख्या को देखते हुए उन्हें जेल की सजा हो सकती है। पीए मीडिया की रिपोर्ट के अनुसार, काले रंग के कपड़ों में अदालत में पेश हुए ब्रोहिरी ने सुनवाई के दौरान पढ़े गए प्रत्येक 76 आरोपों के जवाब में "दोषी" कहा।

अदालत ने पहले ब्रोहिरी को 36 अलग-अलग आरोपों में अनुपस्थिति में दोषी ठहराया था। गुरुवार की कार्यवाही के दौरान, न्यायाधीश टेम्पिया ने ब्रोहिरी की कानूनी टीम द्वारा इन पूर्व दोषों को पलटने के प्रस्ताव को खारिज कर दिया। बचाव पक्ष ने तर्क दिया कि अभियोजन गैरकानूनी थे क्योंकि वे किसी योग्य इकाई द्वारा शुरू नहीं किए गए थे।

यह मामला किराया चोरी से निपटने में रेल ऑपरेटरों द्वारा सामना की जा रही चुनौतियों को उजागर करता है। गोविया थेम्सलिंक रेलवे, कई परिवहन प्रदाताओं की तरह, किराया चोरों का पता लगाने और उन्हें रोकने के लिए मैनुअल टिकट निरीक्षण और स्वचालित प्रणालियों के संयोजन का उपयोग करता है। इन प्रणालियों में अक्सर संदिग्ध यात्रा व्यवहार के पैटर्न की पहचान करने के लिए डेटा विश्लेषण को शामिल किया जाता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उदय अधिक प्रभावी किराया चोरी का पता लगाने के लिए संभावित समाधान प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, एआई-संचालित वीडियो विश्लेषण, सीसीटीवी फुटेज का विश्लेषण करके उन व्यक्तियों की पहचान कर सकता है जो लगातार टिकट बैरियर से बचते हैं या अन्य संदिग्ध गतिविधियों में शामिल होते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को किराया चोरी के हॉटस्पॉट की भविष्यवाणी करने और राजस्व सुरक्षा अधिकारियों की तैनाती को अनुकूलित करने के लिए भी प्रशिक्षित किया जा सकता है।

हालांकि, इस संदर्भ में एआई के उपयोग से नैतिक चिंताएं पैदा होती हैं। निष्पक्षता और पारदर्शिता सुनिश्चित करने के लिए एल्गोरिदम में गोपनीयता और संभावित पूर्वाग्रह के बारे में चिंताओं को दूर करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, चेहरे की पहचान तकनीक, बार-बार अपराध करने वालों की पहचान करने में संभावित रूप से प्रभावी होने के साथ-साथ, कुछ जनसांख्यिकीय समूहों पर असमान रूप से प्रभाव डाल सकती है।

वर्तमान स्थिति यह है कि ब्रोहिरी सजा का इंतजार कर रहे हैं। अदालत उचित सजा निर्धारित करने से पहले अपराधों की गंभीरता और आवृत्ति के साथ-साथ किसी भी कम करने वाली परिस्थितियों पर विचार करेगी। यह मामला किराया चोरी के कानूनी और वित्तीय परिणामों और इस मुद्दे से निपटने में प्रौद्योगिकी की बढ़ती भूमिका की याद दिलाता है।