Репортёр BBC недавно протестировал технологию искусственного интеллекта (ИИ) для борьбы с кражами в магазинах, внедряемую некоторыми крупными розничными сетями и независимыми магазинами. Эксперимент был направлен на оценку эффективности этих систем и изучение их более широких последствий как для бизнеса, так и для потребителей.

Системы ИИ обычно используют существующую инфраструктуру видеонаблюдения, применяя сложные алгоритмы для анализа видеопотоков в режиме реального времени. Эти алгоритмы обучены выявлять подозрительное поведение, указывающее на кражу в магазине, такое как длительное пребывание возле дорогостоящих товаров, сокрытие товаров или украдкой взгляды в сторону выходов. Как только обнаруживается подозрительная активность, система оповещает персонал магазина, позволяя им вмешаться.

Основная технология основана на машинном обучении, подмножестве ИИ, где алгоритмы учатся на огромных наборах данных без явного программирования. В этом контексте ИИ обучается на тысячах часов видеозаписей, изображающих как законное поведение покупателей, так и случаи краж в магазинах. Это обучение позволяет системе различать невинный просмотр и потенциальную кражу с возрастающей точностью.

Сторонники этой технологии утверждают, что она предлагает значительное преимущество перед традиционными мерами безопасности, такими как охранники или базовые системы видеонаблюдения. "ИИ может обеспечить уровень бдительности и объективности, который просто невозможен при человеческом наблюдении", - заявила доктор Аня Шарма, эксперт по компьютерному зрению из Оксфордского университета, которая не принимала непосредственного участия в эксперименте BBC. "Он может непрерывно контролировать несколько областей одновременно, без усталости или предвзятости".

Однако использование ИИ в розничной торговле также вызывает опасения по поводу конфиденциальности и потенциальной предвзятости. Критики утверждают, что эти системы могут непропорционально нацеливаться на определенные демографические группы, что приведет к несправедливому или дискриминационному обращению. "Существует реальный риск того, что эти технологии могут увековечить существующие социальные предубеждения", - предупредила Сара Чен, защитница конфиденциальности из Electronic Frontier Foundation. "Если данные для обучения искажены, ИИ может научиться связывать подозрительное поведение с определенными этническими или социально-экономическими группами".

Кроме того, точность этих систем не гарантируется. Ложные срабатывания, когда невинные покупатели ошибочно помечаются как потенциальные воры, могут привести к неловким или даже конфронтационным ситуациям. Тест репортера BBC, вероятно, исследовал частоту таких ложных срабатываний и способность системы различать настоящую кражу и безобидные действия.

Внедрение технологии ИИ для борьбы с кражами в магазинах является частью более широкой тенденции к увеличению автоматизации и анализа данных в розничном секторе. Розничные торговцы все чаще используют ИИ для оптимизации управления запасами, персонализации обслуживания клиентов и повышения безопасности. Последние разработки включают интеграцию ИИ с системами точек продаж для обнаружения мошеннических транзакций и использование технологии распознавания лиц для идентификации известных магазинных воров.

Долгосрочное влияние этих технологий на общество еще предстоит увидеть. Поскольку ИИ становится все более распространенным в розничной торговле и других общественных местах, крайне важно учитывать этические и юридические последствия, чтобы гарантировать, что эти системы используются ответственно и не нарушают права личности. Необходимы дальнейшие исследования и общественная дискуссия для установления четких руководящих принципов и правил для разработки и развертывания технологий наблюдения на основе ИИ.