Чарльз Брохири, 29 лет, потенциально может оказаться в тюрьме после признания вины по 76 эпизодам уклонения от оплаты проезда в поездах Govia Thameslink, что добавляется к 36 предыдущим судимостям, как стало известно в четверг в Вестминстерском магистратском суде. Общая сумма неоплаченных тарифов и судебных издержек может превысить 18 000 фунтов стерлингов.

Окружной судья Нина Темпиа предупредила Брохири, проживающего в Хатфилде, Хартфордшир, что из-за огромного количества правонарушений возможно лишение свободы. Брохири, одетый в черное, ответил "Виновен" по каждому из 76 пунктов обвинения, зачитанных во время слушания, согласно сообщениям PA Media.

Ранее суд заочно признал Брохири виновным по 36 отдельным обвинениям. В ходе слушаний в четверг судья Темпиа отклонила ходатайство юридической команды Брохири об отмене этих предыдущих обвинительных приговоров. Защита утверждала, что судебное преследование было незаконным, поскольку оно не было инициировано квалифицированным лицом.

Это дело подчеркивает текущие проблемы, с которыми сталкиваются железнодорожные операторы в борьбе с уклонением от оплаты проезда. Govia Thameslink Railway, как и многие транспортные компании, использует сочетание ручных проверок билетов и автоматизированных систем для выявления и сдерживания "зайцев". Эти системы часто включают в себя анализ данных для выявления закономерностей подозрительного поведения при поездках.

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) предлагает потенциальные решения для более эффективного выявления уклонения от оплаты проезда. Видеоаналитика на основе ИИ, например, может анализировать записи с камер видеонаблюдения для выявления лиц, которые постоянно избегают турникетов или занимаются другой подозрительной деятельностью. Алгоритмы машинного обучения также могут быть обучены прогнозировать "горячие точки" уклонения от оплаты проезда и оптимизировать развертывание сотрудников службы контроля доходов.

Однако использование ИИ в этом контексте поднимает этические вопросы. Необходимо учитывать вопросы конфиденциальности и потенциальной предвзятости в алгоритмах, чтобы обеспечить справедливость и прозрачность. Например, технология распознавания лиц, хотя и потенциально эффективна для выявления повторных нарушителей, может непропорционально сильно повлиять на определенные демографические группы.

В настоящее время Брохири ожидает вынесения приговора. Суд рассмотрит серьезность и частоту правонарушений, а также любые смягчающие обстоятельства, прежде чем определить соответствующее наказание. Это дело служит напоминанием о юридических и финансовых последствиях уклонения от оплаты проезда и о возрастающей роли технологий в борьбе с этой проблемой.