Pastaraisiais metais visame pasaulyje vis dažniau naudotojams diegiamos dirbtinio intelekto (DI) pagrindu veikiamos vaizdo stebėjimo sistemos, siekiant pagerinti viešąją saugumą. Šios pažangios technologijos diegiamos viešose erdvėse, norint stebėti veiklą realiuoju laiku ir nustatyti galimus grėsmių šaltinius prieš jiems išplitant į pavojingus incidentus. DI valdomos stebėjimo sistemos žymiai pažengė palyginti su tradiciniais metodais, nes leidžia tokias funkcijas kaip neįprasto elgesio aptikimas, veido atpažinimas ir prognozinė nusikaltimų analizė. Didžiausias šių sistemų pranašumas yra jų gebėjimas greitai ir efektyviai analizuoti didžiulius kiekis įrašų. Skirtingai nuo žmonių operatorių, kurie gali patirti nuovargį ir kurių gebėjimas apdoroti kelias vaizdo srautus yra apribotas, DI algoritmai nuolat tikrina ir vertina turinį be pertraukos. Pasitelkdami sudėtingą modelių atpažinimą, jie aptinka elgesio anomalijas, galinčias reikšti nusikalstamą ketinimą – pavyzdžiui, lošimąsi ribotose zonoje, staigius grupių susibūrimus ar nesuprantamą veiklą vietovėje. Ankstyvas nustatymas leidžia teisėsaugai reaguoti greitai, o tai gali užkirsti kelią nusikaltimams ar jų eskalacijai. Veido atpažinimas yra dar viena daugelio DI stebėjimo sprendimų svarbi funkcija. Ši technologija lygina užfiksuotus veidus su žinomų nusikaltėlių ar asmenų, kuriuos domina teisėsauga, duomenų bazėmis, taip pasišiek tiek pagreitindama jų identifikavimą ir sulaikymą. Kai kuriose vietovėse šis integruotas sprendimas su teisėsaugos duomenų bazėmis leidžia greičiau skleisti perspėjimus ir nedelsiant dislokuoti pareigūnus, taip ženkliai pagerindamas policijos veiksmingumą tose srityse, kuriose diegta ši technologija. Prognozinė analitika plečia DI stebėjimo galimybes, analizuodama istorinę informaciją ir elgesio tendencijas, ir leidžia prognozuoti galimus nusikaltimus. Valstybės institucijos gali taip pat strateginiu būdu paskirstyti išteklius į aukšto nusikaltimų rizikos sritis ar laikotarpius, taikydamos proaktyvų požiūrį nusikaltimų prevencijai bei bendruomenės saugumo gerinimui, o ne tik reakcijai. Nepaisant šių privalumų, plačiai naudojama DI pagrindu veikianti stebėsena sukėlė diskusijas apie privatumo ir pilietinių laisvių apsaugą.

Kritikai įspėja, kad nuolatinis stebėjimas pažeidžia asmenų teises į privatų gyvenimą viešose erdvėse ir kelia susirūpinimą dėl valdžios peržengimo ribų, duomenų piktnaudžiavimo bei anonimiškumo praradimo. Veido atpažinimo technologija kai kuriose situacijose demonstruoja šališkumą – dažnai klaidingai identifikuoja spalvotas ir marginalizuotas grupes, dėl ko gali kilti neteisingos įtarimų ar sulaikymo situacijos ir mažėti visuomenės pasitikėjimas. Duomenų saugojimas ir valdymas taip pat sukelia papildomų iššūkių; svarbu užtikrinti, kad jautri informacija būtų saugoma nuo neteisėtos prieigos ar pažeidimų. Esminis yra užtikrinti, kad stebėsena atitiktų teisės aktus ir žmogaus teises, taip išlaikant pusiausvyrą tarp saugumo užtikrinimo ir asmeninių laisvių. Kai kurios miestų valdžios pradėjo konsultacijas su visuomene ir ekspertų bendruomenėmis, siekdamos sukurti reguliavimo sistemas DI naudojimui viešojo saugumo srityje. Tokių priemonių pavyzdžiai yra stebėjimo ribojimas tam tikrose rizikos zonose, griežtos duomenų išsaugojimo taisyklės ir nepriklausomų priežiūros institucijų steigimas, kurios stebėtų laikymąsi ir nagrinėtų skundus. Skaidrumas dėl technologijos galimybių ir apribojimų taip pat yra būtinas siekiant stiprinti visuomenės pasitikėjimą. Apibendrinant, DI pagrindu veikianti vaizdo stebėsena siūlo pažangius įrankius urbanizuotoms vietovėms, leidžiančius stebėti realiuoju laiku ir užkirsti kelią nusikaltimams. Nors ši technologija žada ženklią policijos veiklos ir viešojo saugumo gerėjimą, ji taip pat kelia sudėtingas etines ir teisinius iššūkius. Tikras sėkmės raktas yra nuolatinis dialogas tarp politikų, teisėsaugos, technologijų tiekėjų, pilietinės visuomenės ir vietos gyventojų. Atsakingas reguliavimas ir priežiūra yra būtini norint pasinaudoti DI stebėjimo privalumais, neprarandant pagrindinių teisių ir laisvių.