Pastaraisiais metais visame pasaulyje miestai vis dažniau integruoja dirbtinio intelekto (DI) technologijas į vaizdo stebėjimo sistemas, siekdami pagerinti viešos erdvės stebėjimą. Šios pažangios sistemos naudoja sudėtingus mašininio mokymosi algoritmus, kad realiu laiku analizuotų gyvą vaizdo įrašą, siekdamos veiksmingiau aptikti įtartiną elgesį ir saugumo grėsmes nei tradiciniai metodai. Šis įvykdymas atitinka platesnį tendenciją taikyti naujausias technologijas, siekiant pagerinti miesto saugumą, sprendžiant didelių ir sudėtingų gyventojų grupių valdymo iššūkius, kur laiku nustatyti incidentus yra itin svarbu nusikaltimų prevencijai ir viešojo saugumo užtikrinimui. DI valdomas stebėjimas gali vienu metu apdoroti didžiulius duomenų srautus iš daugelio kamerų, žymėdamas neįprastus įvykius, kad greitai į juos galėtų reaguoti teisėsaugos institucijos. Viena didžiausių DI stebėjimo pranašumų yra jo gebėjimas sumažinti žmogaus klaidas ir laiką, kurį užima rankinis stebėjimas. Žmogaus operatoriai gali būti pavargę arba praleisti kritinius įvykius, o DI algoritmai užtikrina nuolatinį, blaivų budrumą be blaškymosi. Šis nuolatinis analizavimas leidžia greičiau reaguoti, kas gali išgelbėti gyvybes ekstremalių situacijų, tokių kaip teroristiniai išpuoliai, smurtiniai nusikaltimai ar skubios pagalbos atvejai. Be to, DI stebėjimas pasižymi skalavimu ir lankstumu: didėjant pasirūpinimo infrastruktūrai, DI sistemos gali būti atnaujinamos ir mokomos atpažinti naujus grėsmių modelius. Funkcijos kaip veido atpažinimas, objektų aptikimas ir elgesio analizė dar labiau stiprina jų galimybes identifikuoti įtartinus asmenis ar įtartinus daiktus viešose erdvėse. Nepaisant šių privalumų, DI pagrįstas stebėjimas kelia reikšmingų etinių ir privatumo susirūpinimų.

Privatumo šalininkai įspėja, kad nuolatinis DI stebėjimas gali lemti masinį stebėjimą, pažeidžiant individualių asmenų teises į privatumą ir laisvę, nes nuolatiniai duomenų rinkimai ir detalių profilių sudarymas dažnai vyksta be sutikimo. Kritikai taip pat pabrėžia galimus piktnaudžiavimus, įskaitant diskriminacinį taikymą tam tikroms demografinėms grupėms dėl šališkų algoritmų arba veido atpažinimo technologijų piktnaudžiavimą. Trūkumas skaidrumo ir atsakomybės kai kuriose vykdymo srityse didina nerimą, nes piliečiai dažnai nesuvokia stebėjimo apimties ar duomenų saugojimo ir naudojimo būdų. Reaguodamos į tai, ekspertų ir pilietinės visuomenės organizacijų grupės ragina kurti aiškias reguliavimo programas ir stiprią priežiūrą, siekiant užtikrinti, kad DI stebėjimas gerbtų žmonių teises ir etinius standartus. Priemonės apima duomenų rinkimo ribojimą, duomenų saugojimo užtikrinimą, skaidrumo reikalavimus dėl DI naudojimo bei viešojo įsitraukimo ir galimų piktnaudžiavimų sprendimo būdus. Kelios šalys jau pradėjo taikyti tokias apsaugos priemones – duomenų anonimizavimą, jautriųjų duomenų prieigos ribojimą ir reguliarias DI teisingumo bei tikslumo patikras, taip pat pabrėždamos viešojo diskurso svarbą, kad technologėjų ir visuomenės požiūris būtų subalansuotas tarp technologinių naudos ir pagrindinių laisvių apsaugos. Integruodamos DI į viešojo saugumo sistemas, šios technologijos turi didelį potencialą pakeisti saugumą. Tačiau jų sėkmė priklauso ne tik nuo techninio efektyvumo, bet ir nuo etinių svarstymų, teisinių institucijų ir visuomenės pasitikėjimo. Nuolatinis tyrimas, skaidrus valdymas ir informuota visuomenės diskusija bus būtini norint užtikrinti atsakingą DI valdomo vaizdo stebėjimo pasaulinę plėtrą ateityje.