V zadnjih letih so svetovna mestna središča vse bolj uvajala nadzorne sisteme na podlagi umetne inteligence (UI) za povečanje javne varnosti. Te napredne tehnologije so nameščene na javnih mestih, da bi v realnem času spremljale dejavnosti in predvidevale morebitne grožnje, preden bi se povzpele v škodljive dogodke. Nadzor, ki ga poganja UI, predstavlja pomemben napredek nad tradicionalnimi metodami, saj omogoča zaznavanje nenavadnega obnašanja, prepoznavanje obrazov in predsodčno analizo kriminalnih dejavnosti. Ena glavnih prednosti teh sistemov je njihova zmožnost hitro in učinkovito analizirati velike količine posnetkov. Za razliko od človeških operaterjev, ki se lahko utrudijo in so omejeni pri obdelavi več videoposnetkov hkrati, UI algoritmi neprekinjeno preskroljajo in ocenjujejo vsebino. S pomočjo naprednega prepoznavanja vzorcev zaznavajo vedenjske nenormalnosti, ki bi lahko kazale na kriminalne namene – na primer zadrževanje v omejenih območjih, nenadne shope skupin ali neobičajno obnašanje za določen kraj. Zgodnje zaznavanje omogoča policiji hitro ukrepanje, kar lahko prepreči kazniva dejanja ali njihovo stopnjevanje. Prepoznavanje obrazov je še ena ključna funkcija mnogih sistemov UI nadzora. Ta tehnologija primerja obraze, posneto na kamerah, z bazami podatkov znanih kriminalcev ali oseb v interesu, kar pospešuje identifikacijo in pridržanje. V nekaterih mestih integracija z bazami podatkov organov pregona omogoča hitrejše sprožitev alarmov in takojšnje razporejanje osebja, kar močno povečuje učinkovitost policijskih operacij na območjih, ki so jih opremili s to tehnologijo. Prediktivna analitika razširja možnosti UI nadzora z analizo zgodovinskih podatkov in vedenjskih trendov, s katero lahko napovejo potencialne kriminalne dejavnosti. Organom lahko tako namenijo vire strateško na visoko tveganih območjih ali časih, s čimer izvajajo preventivne ukrepe za zmanjšanje kriminala in izboljšanje skupnosti. Kljub tem koristim je razširjena uporaba UI nadzora sprožila razpravo o zasebnosti in človekovih pravicah.

Kritiki opozarjajo, da vseprisoten nadzor posega v pravico posameznikov do zasebnosti na javnih prostorih in dvomijo o zmožnostih nadzora, da ne bi prišlo do zlorab, zlorabe podatkov ali izgube anonimnosti. Predvsem tehnologija prepoznavanja obrazov kaže na pristranskosti – pogosto napačno identificira ljudi barvnih ras ali marginaliziranih skupin, kar lahko pripelje do napačnih sumov ali aretacij ter zmanjša zaupanje javnosti. Shranjevanje in upravljanje podatkov predstavljata dodatne izzive; zaščita občutljivih informacij pred nedovoljenim dostopom ali kršitvami je ključnega pomena. Zagotavljanje skladnosti s pravnimi in človekovimi pravicami je bistveno za uravnoteženje povečane varnosti in osebnih svoboščin. V odgovor na to so nekatere države začele s posvetovanji z javnostjo in strokovnjaki za oblikovanje regulativnih okvirov za uporabo UI v javni varnosti. Takšne ukrepe vključujejo omejevanje nadzora na območja z visokim tveganjem, stroge limite za shranjevanje podatkov ter ustanovitev neodvisnih nadzornih teles za spremljanje skladnosti in reševanje pritožb. Transparentnost glede zmožnosti in omejitev tehnologije je prav tako ključnega pomena za pridobivanje zaupanja javnosti. Na koncu, AI nadzor s pomočjo videoposnetkov ponuja prenovljiva orodja za mestno varnost, ki omogočajo doslej nepredstavljivo spremljanje v realnem času in preprečevanje kriminala. Čeprav obetajo bistvene izboljšave učinkovitosti pravosodnih organa in javne varnosti, se pojavljajo tudi kompleksni etični in pravni izzivi. Pravi ravnovesje je možno doseči le ob nadaljnjem dialogu med oblikovalci politik, organi pregona, tehnološkimi ponudniki, civilno družbo in javnostjo. Prometna ureditev in nadzor sta nujna, da se koristi AI nadzora uresničijo brez ogrožanja temeljnih pravic in svoboščin.