29-летний Чарльз Брохири признал себя виновным по 112 эпизодам проезда без действительного билета в течение двух лет в Вестминстерском магистратском суде, и ему грозит тюремное заключение за свои действия. Согласно судебным заявлениям, неоплаченные тарифы и связанные с этим судебные издержки составляют более 18 000 фунтов стерлингов.

Этот случай подчеркивает текущие проблемы, с которыми сталкиваются транспортные сети в борьбе с уклонением от оплаты проезда, проблемой, которая ежегодно обходится железнодорожной отрасли в миллионы. В то время как традиционные методы проверки оплаты проезда полагаются на кондукторов и турникеты, достижения в области искусственного интеллекта предлагают потенциальные решения для более эффективного и всестороннего обнаружения.

Системы на основе искусственного интеллекта могут анализировать закономерности в поведении пассажиров, выявляя аномалии, которые могут указывать на уклонение от оплаты проезда. Эти системы часто используют компьютерное зрение, область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам «видеть» и интерпретировать изображения, для мониторинга платформ станций и вагонов поездов. Анализируя видеопотоки, алгоритмы могут обнаруживать людей, которые перепрыгивают через турникеты, «пристраиваются» за платящими пассажирами или демонстрируют другое подозрительное поведение.

Кроме того, модели машинного обучения можно обучать на огромных наборах данных о моделях поездок для прогнозирования потенциальных «зайцев». Эти модели учитывают такие факторы, как время суток, маршрут и демографические данные пассажиров, чтобы выявить людей, которые с большей вероятностью едут без билета. Эта возможность прогнозирования позволяет транспортным органам более эффективно распределять ресурсы, нацеливаясь на районы и время, когда уклонение от оплаты проезда наиболее распространено.

Использование искусственного интеллекта для обнаружения уклонения от оплаты проезда поднимает этические вопросы, касающиеся конфиденциальности и потенциальной предвзятости. Критики утверждают, что такие системы могут непропорционально нацеливаться на определенные демографические группы, что приведет к несправедливому или дискриминационному применению. Чтобы смягчить эти риски, крайне важно обеспечить, чтобы алгоритмы искусственного интеллекта обучались на разнообразных и репрезентативных наборах данных и чтобы их производительность регулярно отслеживалась на предмет предвзятости. Прозрачность и подотчетность также необходимы, с четкими указаниями о том, как данные собираются, используются и хранятся.

Внедрение искусственного интеллекта в транспортные сети является частью более широкой тенденции автоматизации и принятия решений на основе данных. Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, она, вероятно, будет играть все более важную роль в повышении эффективности, безопасности и устойчивости транспортных систем. Однако крайне важно учитывать этические и социальные последствия этих технологий, чтобы обеспечить их ответственное использование и на благо всех.

Вынесение приговора Брохири назначено на следующий месяц. Исход его дела может создать прецедент для того, как суды будут рассматривать серийных «зайцев», и может повлиять на внедрение решений на основе искусственного интеллекта транспортными органами, стремящимися бороться с этой проблемой.