1707415725
2024-02-08 17:55:08
文書によると、交通機関のスタッフは試験中にウィルズデン・グリーン駅で「広範なシミュレーション」を実行し、より多くの訓練データを収集したという。 中にはスタッフが床に落ちるケースも含まれており、これらの検査の一部は駅が閉鎖されているときに行われた。 「BTPが表示されます [British Transport Police] 警官は署内のさまざまな場所でナタと拳銃を持っていた」と文書のキャプションの1つに記載されているが、画像は編集されている。 公判中、同署では武器事件に関する警報はなかったとファイルは述べている。
最も多くの警報が発令されたのは、閉じた運賃ゲートを飛び越えたりくぐり抜けたり、ゲートを押し開けたり、開いたゲートを通り抜けたり、料金を支払った人に共連れするなどして、旅行代金の支払いを回避する可能性がある人々に対して発令されたものでした。 運賃回避には年間最大1億3,000万ポンドの費用がかかる、TfL 言う、試験中には26,000件の運賃回避警告がありました。
すべてのテスト中、人々の顔の画像はぼかされ、データは最大 14 日間保存されました。 しかし、裁判開始から 6 か月後、TfL は人々が料金を支払っていない疑いがある場合には顔画像のぼかしを解除することを決定し、そのデータをより長期間保存しました。 文書によると、運賃回避の警告にスタッフが対応することは当初計画されていたという。 「しかし、毎日のアラートの数が多く（日によっては 300 件を超える）、検出精度が高いため、アラートを自動認識するようにシステムを設定しました」と文書には記載されています。
エイダ・ラブレス研究所のバートウィッスル氏は、このようなテクノロジーが導入されると、人々は「強固な監視とガバナンス」を期待すると言う。 「これらのテクノロジーを使用する場合は、公衆の信頼、同意、サポートがある場合にのみ使用する必要があります」とバートウィッスル氏は言います。
試験の大部分は、スタッフが駅で何が起こっているのかを理解し、事件に対応できるようにすることを目的としていました。 59 件の車椅子警報により、車椅子用のアクセス設備のないウィルスデン グリーン駅の駅員が「必要なケアと支援を提供」できるようになったとファイルは述べている。 一方、黄色の安全線を越える人に対する警報は約2,200件、線路の端から身を乗り出す人に対する警報は39件、長時間ベンチに座っている人に対する警報は約2,000件あった。
「PoC を通じて、顧客に黄色の線から離れるように促す、スタッフによる公開アナウンスの数が大幅に増加したことが確認されました」と文書には記載されています。 彼らはまた、このシステムが駅の入り口で「寝相の悪い人や物乞い」に対する警報を生成したと述べ、これにより職員が「状況を遠隔監視し、必要なケアと支援を提供」できるようになったと主張している。 TfLは、このシステムは駅のスタッフ配置の質を向上させ、乗客の安全性を高めることを目的として試行されたと述べている。
ファイルには、AI 検出システムの精度に関する分析は含まれていません。 ただし、さまざまな点で検出を調整する必要がありました。 「物体検出と行動検出は一般に非常に脆弱であり、確実なものではありません」と Access Nows の Leufer 氏は言います。 ある例では、実際には電車の運転士が電車を降りようとしていたときに、システムは人々が許可されていないエリアにいるという警告を生成しました。 カメラに当たる太陽光も効果を低下させたと文書には書かれている。
#ロンドン地下鉄は犯罪を発見するためのリアルタイム #監視ツールをテスト中