Управление железных дорог и автомобильных дорог (ORR), железнодорожный регулятор, признало, что ему не хватало важной информации, когда оно приняло решение не разрешать пассажирам пользоваться поездом в часы пик между Манчестером и Лондоном. Это решение привело бы к тому, что в течение нескольких месяцев ежедневно курсировал бы "поезд-призрак".

Генеральный директор ORR Джон Ларкинсон заявил, что организации не хватало "критически важных моментов", когда она принимала первоначальное решение. В частности, ORR не знало, что поезд будет "полностью укомплектован экипажем", будет отправляться со станции Манчестер Пикадилли, а не из депо, и что его прибытие на станцию Юстон необходимо для того, чтобы он стал поездом в Глазго, отправляющимся в 09:30 по Гринвичу. "Информация, которая стала нам доступна позже, означала, что наше предположение оказалось неверным", - сказал Ларкинсон.

В ноябре ORR подверглось значительной критике после своего решения разрешить популярному поезду, отправляющемуся в 07:00, курсировать пустым, перевозя только персонал. Решение, которое должно было вступить в силу в середине декабря, было быстро отменено из-за негативной реакции. Первоначально ORR обосновывало свою позицию тем, что поезд должен курсировать без пассажиров, чтобы создать "противопожарный разрыв", запланированный пробел в расписании.

Этот инцидент высвечивает проблемы в управлении сложными системами, где неполные данные могут привести к ошибочным решениям. Опора ORR на потенциально неполные данные подчеркивает важность надежного сбора и анализа данных, принципов, которые также являются центральными для разработки и развертывания систем искусственного интеллекта (ИИ). Алгоритмы ИИ, такие как те, которые потенциально используются для оптимизации расписания поездов, настолько хороши, насколько хороши данные, на которых они обучены. Если данные неполные или предвзятые, решения ИИ могут быть ошибочными, что приведет к непредвиденным последствиям.

Последствия этого инцидента выходят за рамки немедленного нарушения железнодорожного сообщения. Он поднимает более широкие вопросы о роли регулирующих органов в надзоре за сложными системами и о возможности того, что принятие решений на основе данных пойдет наперекосяк. Поскольку ИИ все больше интегрируется в различные сектора, включая транспорт, здравоохранение и финансы, крайне важно обеспечить, чтобы регулирующие органы имели доступ к всеобъемлющим и точным данным, а также к опыту для их эффективной интерпретации. Последние разработки в области управления ИИ подчеркивают необходимость прозрачности, подотчетности и надзора со стороны человека в системах ИИ для смягчения рисков предвзятости и ошибок. Опыт ORR служит предостережением, подчеркивающим важность принятия обоснованных решений во все более ориентированном на данные мире.