Primjena umjetne inteligencije (AI) u nadzoru prometa često se prezentira kao savršeno rješenje za modernizaciju. Obećanja su velika: manje policajaca na cesti, brža obrada prekršaja i sustav koji vidi ono što ljudsko oko propušta. No, pilot-projekt nedavno pokrenut u Ateni otkrio je da stvarnost tehnološke implementacije može biti daleko od idealne, često graničeći s apsurdom.
Grčke AI kamere, dizajnirane za detekciju prebrze vožnje, prolaska kroz crveno, korištenja mobitela i nevezanja pojasa, u svojim su prvim mjesecima rada proizvele ogromnu količinu dvojbenih prijava. Umjesto da olakšaju rad policiji, te su prijave stvorile golemu administrativnu masu koju su ljudski službenici morali ručno pregledavati i filtrirati.
1. Statistika podbacila: Tisuće prijava, malo potvrđenih prekršaja
Prema podacima koje su prenijeli grčki mediji, kamere su tijekom travnja i svibnja generirale otprilike 13.000 potencijalnih kazni. Ljudski službenici uspjeli su pregledati oko 5.500 tih slučajeva, no potvrđeno je tek njih 400.
Ovaj podatak zorno prikazuje koliko je mali postotak AI prijava zapravo “preživio” provjeru stručnjaka. Ipak, važno je napomenuti da svaki odbačeni slučaj nije nužno bio tehnički promašaj. Primjerice, čak 3.800 prijava za prebrzu vožnju odbačeno je zbog pravne zavrzlame – temeljile su se na izračunu prosječne brzine, za što Grčka trenutno nema uspostavljen odgovarajući zakonski okvir.
2. “Digitalni horor”: Bizarni primjeri pogrešnog prepoznavanja
Najveći problemi sustava pojavili su se kod prepoznavanja mobitela, sigurnosnog pojasa i općenitog ponašanja vozača. AI algoritmi pokazali su se vrlo osjetljivima na kontekst i osvjetljenje, što je dovelo do niza komičnih, ali za vozače frustrirajućih situacija.
Što je sve zbunilo umjetnu inteligenciju?
- Prazna sjedala kao putnici: Sustav je u određenim situacijama prijavljivao nepostojeće suvozače koji se voze bez sigurnosnog pojasa, iako su sjedala bila potpuno prazna.
- Električne cigarete i mjenjači: Obični pokreti ruke, poput promjene stupnja prijenosa ili korištenja električne cigarete, interpretirani su kao tipkanje po mobitelu.
- Tamni predmeti: Tamniji predmeti u vozilu često su pogrešno klasificirani kao pametni telefoni.
- Problemi sa svjetlom i sjenama: Ako bi se crna majica vozača stopila s pojasom, algoritam bi pogrešno zaključio da pojas nije vezan. Slično se događalo i kod nezgodnih kutova padanja sjene.
3. Izazov konteksta: Kako kamera vidi “krivnju”?
Još veći izazov za umjetnu inteligenciju pokazalo se razumijevanje prometnog konteksta. AI sustavi trenutno funkcioniraju na temelju “crno-bijelih” obrazaca, dok je promet na cestama pun nijansi i iznimaka.
Automobil koji uđe u žutu traku kako bi se sklonio vozilu hitne pomoći za AI kameru izgleda identično kao automobil koji namjerno krši pravila. Isto vrijedi i za vozača koji se pomiče na cesti prema uputi prometnog policajca. Sustav, u svojoj trenutnoj iteraciji, ne prepoznaje ove specifične životne situacije, što dovodi do masovnog generiranja lažnih prijava.
4. Različite verzije istine: Vlasti vs. stvarnost
Iako se na temelju navedenih grešaka može zaključiti da je sustav tehnološki nezreo, grčke vlasti javno prezentiraju projekt kao uspješan. Prema službenim podacima, u razdoblju od kraja ožujka do kraja svibnja potvrđene su 2.453 digitalne kazne. Od 420 uloženih prigovora, prihvaćeno ih je samo 52, uglavnom zbog dokazanih medicinskih hitnih slučajeva.
Ovaj podatak vlastima odgovara jer ukazuje na visoku stopu naplate, ali ne mijenja temeljni problem: policija i dalje mora trošiti dragocjeno vrijeme na filtriranje tisuća neutemeljenih prijava prije nego što kazna uopće dođe do građana.
5. Budućnost projekta i tehnološka ograničenja
Trenutačno se u Ateni koristi samo osam ovakvih “pametnih” kamera koje istovremeno prate više vrsta prekršaja. Planirana javna nabava čak 1.000 novih kamera za područje Atike trenutačno je zaustavljena zbog brojnih žalbi ponuditelja, što ukazuje na složenost i upitnu kvalitetu samog procesa uvođenja ovakve tehnologije.
Slučaj Atene služi kao važna lekcija svim gradovima koji planiraju uvesti slične sustave. Umjetna inteligencija u prometu je moćan alat, ali bez vrhunskih algoritama koji razumiju kontekst, svjetlosne uvjete i ljudsko ponašanje, takva ulaganja mogu postati teret za pravosudni sustav i izvor frustracije za poštene vozače.