오늘날 인공지능(AI)은 어디에나 있습니다. 어떤 사람들에게는 이것이 흥미로운 전망이지만 다른 사람들에게는 불편한 생각입니다. AI 기반 교통 카메라와 같은 애플리케이션은 특히 논란의 여지가 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 머신 비전을 사용하여 도로 위의 차량 영상을 분석합니다.
이는 일반적으로 법 집행 조치입니다. 경찰은 주의가 산만한 운전자나 카풀 차선을 사용하는 승객이 없는 차량과 같은 기타 위반 사항을 적발하기 위해 이를 사용할 수 있습니다. 그러나 단순히 교통 패턴을 모니터링하여 더 광범위한 스마트 시티 운영을 알릴 수도 있습니다. 그러나 모든 경우에 그들은 윤리에 대한 가능성과 질문을 동등하게 제기합니다.
오늘날 AI 교통 카메라는 얼마나 흔한가요?
AI 기반 교통 카메라에 대한 아이디어는 아직 비교적 새로운 것이지만, 이미 여러 곳에서 사용되고 있습니다. 거의 영국 경찰의 절반 안전벨트 착용과 운전 중 문자 메시지 전송 규제를 시행하기 위해 이를 시행했습니다. 미국 법 집행 기관도 AI 카메라를 설치한 후 노스캐롤라이나에서 전화 위반 사례를 9배나 적발하는 등 뒤따르기 시작했습니다.
고정형 카메라가 오늘날 실제로 사용되는 유일한 사용 사례는 아닙니다. 일부 교통 부서에서는 버스와 같은 공공 차량 내부에서 머신 비전 시스템을 실험하기 시작했습니다. 적어도 미국의 4개 도시 버스 차선에 불법 주차된 차량을 감지하는 솔루션을 구현했습니다.
이 기술을 사용하는 지방 정부가 너무 많기 때문에 앞으로 성장할 가능성이 높다고 해도 과언이 아닙니다. 기계 학습은 시간이 지남에 따라 점점 더 신뢰성이 높아질 것이며, 초기 테스트에서 의미 있는 개선이 나타나면 추가 채택으로 이어질 수 있습니다.
증가하는 스마트 시티 투자도 추가 확장을 촉진할 수 있습니다. 전 세계 정부는 이 기술에 많은 투자를 하고 있습니다. 중국은 다음을 목표로 한다. 500개 스마트시티 건설인도는 최소 100개 도시에서 이러한 기술을 테스트할 계획입니다. 그렇게 되면 더 많은 운전자가 매일 출퇴근길에 AI 카메라를 접하게 될 것입니다.
교통 카메라에 AI를 사용하면 얻을 수 있는 이점
AI 교통 카메라가 성장하는 데에는 이유가 있습니다. 이 혁신은 공공 기관과 민간 시민에게 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다.
안전 개선
이 카메라의 가장 확실한 장점은 도로를 더욱 안전하게 만들 수 있다는 것입니다. 부주의한 운전은 위험합니다. 이는 사망으로 이어졌습니다. 2022년에는 3,308명 혼자지만 잡기가 어렵습니다. 알고리즘은 고속도로 순찰대원보다 휴대폰에서 운전자를 더 쉽게 인식할 수 있어 이러한 무모한 행동을 금지하는 법을 집행하는 데 도움이 됩니다.
초기 징후는 유망합니다. 이러한 카메라를 사용하기 시작한 영국과 미국 경찰은 주의가 산만한 운전자나 안전벨트를 착용하지 않은 운전자에게 주어지는 딱지 수가 엄청나게 증가한 것을 확인했습니다. 법 집행 기관이 이러한 행위를 단속하면 사람들이 처벌을 피하기 위해 더 안전하게 운전하도록 장려할 것입니다.
AI는 신호등 카메라와 같은 다른 방법보다 더 빠르게 작동할 수도 있습니다. 분석 및 티켓팅 프로세스를 자동화하기 때문에 시간이 많이 소요되는 수동 워크플로가 필요하지 않습니다. 결과적으로 위반 직후 처벌이 도착하므로 지연된 대응보다 더 효과적인 억제 효과가 있습니다. 자동화는 또한 소규모 경찰 병력이 있는 지역에서도 이러한 이점을 누릴 수 있음을 의미합니다.
효율적인 교통
AI 기반 교통 카메라는 혼잡한 도로의 혼잡을 최소화할 수 있습니다. 불법 주차된 차량을 잡기 위해 이를 활용하는 지역이 대표적인 예이다. 버스 차선 규정을 시행하면 공공 차량이 정차해야 하는 곳에 정차할 수 있어 다른 차선의 교통 지체나 방해를 피할 수 있습니다.
안전벨트 착용 및 산만한 운전 위반에 대한 티켓을 자동화하는 것도 비슷한 효과가 있습니다. 특히 혼잡한 지역에서 누군가를 세우면 도로 위의 다른 차량에 방해가 될 수 있습니다. 번호판 사진을 찍고 대신 운전자에게 청구서를 보내면 경찰서는 일상적인 교통 혼잡을 가중시키지 않으면서 더 안전한 거리를 확보할 수 있습니다.
비법 집행 카메라는 이러한 이점을 더욱 활용할 수 있습니다. 도시 전역의 머신 비전 시스템은 혼잡을 인식하고 그에 따라 지도 서비스를 업데이트하여 혼잡한 지역 주변의 사람들의 경로를 변경하여 긴 지연을 방지할 수 있습니다. 미국의 평균 운전자가 지출하는 비용을 고려하면 교통체증 42시간 2023년에는 그러한 개선이 환영받는 변화입니다.
AI 트래픽 모니터링의 단점
AI 교통 카메라의 이점은 주목할 가치가 있지만 완벽한 솔루션은 아닙니다. 이 기술에는 몇 가지 잠재적인 단점도 있습니다.
거짓 긍정 및 오류
AI의 정확성은 몇 가지 우려를 불러일으킬 수 있습니다. 반복적이고 데이터가 많은 작업을 수행하는 사람보다 더 정확한 경향이 있지만 여전히 실수를 할 수 있습니다. 결과적으로, 방정식에서 인간의 감독을 제거하면 무고한 사람들이 벌금을 받게 될 수 있습니다.
소프트웨어 버그로 인해 머신 비전 알고리즘이 이미지를 잘못 식별할 수 있습니다. 사이버 범죄자는 데이터 중독 공격을 통해 이러한 사례를 더 많이 만들 수 있습니다. 사람들이 자신의 티켓에 대해 이의를 제기하고 이름을 지울 수는 있지만 그렇게 하려면 시간이 오래 걸리고 어려운 프로세스가 필요하므로 기술의 효율성 이점 중 일부가 상쇄됩니다.
거짓 긍정(false positive)도 관련 문제입니다. 알고리즘은 높은 오탐률을 생성하여 무고한 사람들에 대한 더 많은 혐의를 초래할 수 있으며, 이는 다양한 상황에서 인종적 영향을 미칠 수 있습니다. 왜냐하면 데이터 편향은 숨겨져 있을 수 있습니다. 너무 늦을 때까지 정부 애플리케이션의 AI는 법률 시스템의 인종 또는 성 차별 문제를 악화시킬 수 있습니다.
개인정보 보호 문제
AI 기반 교통 카메라에 대한 가장 큰 논란은 친숙한 개인 정보 보호입니다. 더 많은 도시에서 이러한 시스템을 설치할수록 더 많은 수의 운전자 사진을 기록하게 됩니다. 한 곳에 너무 많은 데이터가 있으면 감시와 번호판 번호, 운전자 얼굴과 같은 민감한 정보의 보안에 대한 큰 의문이 제기됩니다.
많은 AI 카메라 솔루션은 위반 사례라고 판단하지 않는 한 이미지를 저장하지 않습니다. 그럼에도 불구하고, 그들의 작동은 솔루션이 도로에 있는 사람들의 이미지 수백 개는 아니더라도 수천 개를 저장할 수 있음을 의미합니다. 정부 감시에 대한 우려는 제쳐두고, 모든 정보는 사이버 범죄자들의 유혹적인 표적입니다.
미국 정부 기관 32,211건의 사이버 보안 사고를 겪었습니다. 2023년에만요. 사이버 범죄자들은 이미 공공 기관과 중요한 인프라를 표적으로 삼고 있습니다. 따라서 일부 사람들이 그러한 그룹이 시민에 대해 더 많은 데이터를 수집할 것이라고 우려하는 이유는 이해할 수 있습니다. 단일 AI 카메라 시스템의 데이터 침해는 데이터 제공에 동의하지 않은 많은 사람들에게 영향을 미칠 수 있습니다.
미래는 어떻게 될 것인가
이러한 논란을 감안할 때 자동 교통 카메라가 글로벌 표준이 되기까지는 다소 시간이 걸릴 수 있습니다. 오탐지 이야기와 사이버 보안 문제에 대한 우려로 인해 일부 프로젝트가 지연될 수 있습니다. 그러나 궁극적으로 그것은 좋은 일입니다. 이러한 문제에 대한 관심은 롤아웃이 해로움보다 이로움을 더 많이 보장하기 위해 필요한 개발 및 규제로 이어질 것입니다.
광범위한 채택을 정당화하려면 엄격한 데이터 액세스 정책과 사이버 보안 모니터링이 중요합니다. 마찬가지로, 이러한 도구를 사용하는 정부 기관은 편견과 같은 문제를 확인하고 예방하기 위해 기계 학습 모델의 개발을 검증해야 합니다. 최근 EU 인공지능법과 같은 규정은 이미 그러한 자격에 대한 입법적 선례를 제공했습니다.
AI 교통카메라는 약속과 논란을 동시에 가져온다
AI 기반 교통 카메라는 여전히 새로운 것일 수 있지만 주목할 가치가 있습니다. 더 많은 정부가 기술을 구현하려고 할수록 기술의 가능성과 함정 모두 더 큰 관심이 필요합니다. 이 혁신을 둘러싼 가능성과 과제에 대한 더 높은 인식은 미래의 안전하고 효율적인 도로 네트워크를 위한 보다 안전한 개발을 촉진할 수 있습니다.
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