Сміттєвози тепер працюють не тільки з харчовими відходами та викинутим сміттям. Вони також ображають людей, які мають неефективну траву.
Щонайменше в чотирьох штатах (Каліфорнія, Джорджія, Південна Кароліна, Техас) деякі міські санітарні транспортні засоби оснащені камерами на основі штучного інтелекту від компанії City Detect. Камери тихо фотографують подвір’я мешканців і пропускають зображення через програмне забезпечення, яке показує високу траву, сміття, графіті чи інші серйозні порушення коду, як-от падіння дахів. Потім властивостям, виявленим у фітофторозі, присвоюється оцінка від 1 до 4, яка відображає серйозність фітофторозу. Якщо проблему не буде вирішено, рецензенти можуть використовувати інформацію, отриману з цих знімків, для застосування штрафів. У Далласі, штат Техас, система, як повідомляється, помітила принаймні одне потенційне порушення коду в більш ніж 21 000 проаналізованих об’єктів з моменту початку тестування служби у квітні минулого року. City Detect стверджує, що його система камер вже виявила 6 000 000 порушень по всій країні.
Історії зі сміттєвозами є лише останнім прикладом того, як інфраструктура штучного інтелекту та так звана технологія «розумного міста» використовуються для підвищення продуктивності на місцевому рівні. Поширення камер сталося навіть тоді, коли правоохоронці, місцеві громади та деякі законодавці по всій країні відмовляються від зчитувачів номерних знаків та інших технологій з підтримкою ШІ, які вважаються векторами спостереження.
Комбайнер, державний інспектор
City Detect була заснована в 2021 році та базується в Тускалузі, штат Алабама. Основна ідея сервісу відносно проста: City Detect надає камери та програмне забезпечення штучного інтелекту, які міста прикріплюють до транспортних засобів місцевого парку, коли вони їздять своїми регулярними маршрутами. Приклади, про які повідомлялося, включають кріплення цих камер до сміттєвозів, але теоретично вони можуть працювати й на інших державних транспортних засобах. У випадку зі сміттєвозами буде встановлено дві камери, по одній на кожну сторону вулиці. Камери роблять знімки, коли вантажівка їде дорогами загального користування, і записують фасад кожного будинку. Програмне забезпечення City Detect викликає PASS AI, а потім обробляє зображення та шукає ознаки потенційних порушень коду, пов’язаних із територією.
Після обробки зображення AI призначає оцінку потенційному порушенню коду на основі його серйозності. Наразі незрозуміло, як програмне забезпечення визначає ці оцінки. Незалежно від того, які бали нещастя присвоєно, вони надсилаються людині, яка перевіряє області та швидко визначає, у яких будинках є більш нагальні чи невідкладні проблеми, принаймні згідно з AI. Тоді власники будинків отримають «повідомлення ввічливості», у якому повідомляється, що їх можуть оштрафувати, якщо вони добровільно не вирішать проблему.
Зокрема, City Detect стверджує, що будь-які фактичні штрафи має виписувати міський рецензент. Компанія стверджує, що надає дані лише містам, щоб допомогти їм приймати рішення. За словами City Detect, мета полягає в тому, щоб звільнити персонал для вирішення серйозних структурних проблем і витрачати менше часу на вирішення менших, більш термінових питань.
«Перевірки вручну, нечіткі скарги 311 і обмежений персонал уповільнюють роботу. Збільшується навантаження. Мешканці розчаровані», — пише City Detect на своєму веб-сайті. «PASS AI® перетворює вашу команду з реактивної на проактивну за допомогою картографічного виявлення, миттєвого звітування та інтелектуального фільтрування повторюваних скарг».
Хто платить за недосконалі газони?
Критики стурбовані тим, що технологія, яка нібито економить час, також призведе до збільшення штрафів і штрафів, особливо в районах з низьким рівнем доходу, які мають менше часу або ресурсів, щоб підтримувати свої газони в ідеальній формі.
Подробиці партнерства Далласа з City Detect з’явилися цього тижня в звіті місцевого інформаційного видання NBC 5. Запит на публічні записи, надісланий до міста, показав, що City Detect зафіксував десятки тисяч будинків з початку перевірки. Ці записи містять дату й час, коли було зроблено кожну фотографію, а також короткий опис потенційного порушення коду та його тяжкості. Відповідно до зображення документа, опублікованого у звіті, такі написи, як «висота трави», «скошена трава», «пластівці» та «сміття» вважалися 4 балами.
Даллас використовує камери штучного інтелекту, щоб «оцінити» будинки | NBCDFW
Ці точки зараження не обов’язково розподіляються рівномірно. NBC 5 витягнув адреси понад 21 000 потенційних порушень із міських даних і створив теплову карту, яка показує, де найчастіше трапляються виявлення. Публікація виявила, що деякі з сфер, які найбільше піддаються ризику, стосуються тих, хто має нижчий середній дохід. Житель одного з цих районів сказав NBC 5, що вважає програму несправедливою та «намагається виштовхнути нас».
Він не один. Як повідомляється, минулого року місто Хантсвілл, штат Алабама, відхилило запропонований контракт із City Detect після негативної реакції жителів через занепокоєння спостереженням і потенційний економічний вплив на бідні громади. Лише цього тижня член міської ради Далласа Чад Вест запропонував поправку до бюджету, яка передбачає скорочення фінансування камер, посилаючись на занепокоєння щодо конфіденційності та занепокоєння щодо «непередбачуваних наслідків» для жителів із низьким рівнем доходу, які не можуть вирішити такі проблеми, як колір шкіри. Відтоді Вест скасував поправку до бюджету, але каже, що ще є проблеми, які потрібно вирішити.
«Я серйозно стурбований камерами AI Code на міських санітарних машинах через проблеми з конфіденційністю та раптовий тягар, який це може лягти на наших найуразливіших мешканців», — сказав член ради Чад Вест. Громадська наука. «Я підтримую технологію, але ми повинні переконатися, що переваги переважують занепокоєння».
City Detect відповів не відразу Громадська наука запит на коментар. На своєму веб-сайті компанія повідомляє, що вживає заходів для захисту конфіденційності, автоматично розмиваючи обличчя або номерні знаки, які з’являються на фотографіях. Система також вимагає, щоб люди проходили перевірку перед застосуванням будь-яких грошових стягнень чи інших примусових заходів. Вони також кажуть, що їхня система не пов’язана з правоохоронними або федеральними базами даних і не збирає дохід на основі кількості цитат, виданих місцевою владою. Іншими словами, він не працює на комісію.
Реакція громадськості на камери спостереження зростає
Обладнані камерами сміттєвози є частиною ширшої та зростаючої екосистеми служб штучного інтелекту, які намагаються автоматизувати місцеві правоохоронні органи. У 2024 році в Лос-Анджелесі почали впроваджувати автоматизовані автобусні камери для зйомки нелегальних транспортних засобів на автобусних смугах і використання цих фотографій для оформлення квитків. Остін, штат Техас, нещодавно зробив щось подібне, розмістивши на своїх міських шкільних автобусах камери зі штучним живленням, щоб автоматично виявляти, коли машини (або навіть роботи-таксі) об’їжджають їх неправильно. Альбукерке, штат Нью-Мексико, тим часом, як повідомляється, встановив понад 60 паличок безпеки на сонячних батареях по всьому місту, щоб ловити водіїв, які блокують велосипедні смуги, смуги для автобусів і пішохідні переходи. Кожна з цих спроб спрямована на посилення правозастосування (і місцевих доходів від цитувань) шляхом автоматизації виявлення.
Але дедалі більше громад по всій країні відчувають відродження антистеження. За даними оклендської правозахисної групи Secure Justice, до 2021 року принаймні 214 міст і округів розірвали свої контракти з суперечливою компанією з виробництва автоматичних номерних знаків Flock, у тому числі 90 лише в серпні 2026 року. Збільшення кількості скасувань сталося після занепокоєння щодо конфіденційності та серії звітів про те, як правоохоронні органи можуть зловживати технологією. Подібним чином міста та навіть деякі штати оголосили мораторій на будівництво центрів обробки даних штучного інтелекту, оскільки громадське сприйняття технології погіршується. 40 відсотків дорослих американців, опитаних у нещодавньому опитуванні Pew Research, сказали, що вважають, що вплив ШІ на суспільство буде більше негативним, ніж позитивним, тоді як лише 16 відсотків сказали, що вони вважають, що він буде більше позитивним, ніж негативним.
2026 Famous Future Home Science Awards
