В последние годы города по всему миру все активнее внедряют искусственный интеллект (ИИ) в системы видеонаблюдения для улучшения контроля за общественными пространствами. Эти современные системы используют сложные алгоритмы машинного обучения для анализа видеотрансляций в реальном времени, стремясь более эффективно выявлять подозрительное поведение и угрозы безопасности по сравнению с традиционными методами. Такой подход соответствует более широкому тренду использования передовых технологий для повышения городской безопасности, что особенно важно при управлении большими, сложными населёнными пунктами, где своевременное обнаружение инцидентов имеет решающее значение для предотвращения преступлений и защиты граждан. Камеры с ИИ способны одновременно обрабатывать огромные объемы данных с множества устройств, отметая необычные действия и вызывая оперативное реагирование правоохранительных органов. Главное преимущество видеонаблюдения с ИИ — его способность снижать человеческие ошибки и задержки, присущие ручному контролю. Операторы человека могут утомляться или пропускать важные события, в то время как алгоритмы ИИ обеспечивают непрерывную, безопасную бдительность без отвлечений. Такой постоянный анализ позволяет быстрее реагировать, что может спасти жизни в чрезвычайных ситуациях, таких как террористические акты, жестокие преступления или необходимость оперативных вмешательств. Кроме того, системы с ИИ легко масштабируются и адаптируются: по мере расширения инфраструктуры мониторинга их программное обеспечение можно обновлять и обучать новым моделям распознавания угроз. Функции, такие как распознавание лиц, обнаружение объектов и поведенческий анализ, дополнительно усиливают их способность выявлять подозрительные лица или вещи в общественных местах. Несмотря на эти преимущества, внедрение видеонаблюдения с ИИ вызывает серьезные этические и вопросы конфиденциальности.

Защитники прав на приватность предупреждают, что всепроникающий контроль с помощью ИИ может привести к массо-очаговому наблюдению, нарушая права человека на частную жизнь и свободу через постоянный сбор данных и подробное профилирование без согласия. Критики также обращают внимание на возможные злоупотребления, такие как дискриминационный нацеленностью на определённые демографические группы из-за предвзятых алгоритмов или неправильное использование технологий распознавания лиц. Недостаток прозрачности и отсутствия ответственности в некоторых случаях усиливает опасения, поскольку граждане зачастую не знают о полном объеме наблюдения и способах хранения и использования полученных данных. В ответ эксперты и организации гражданского общества выступают за создание чётких нормативных рамок и строгого контроля, чтобы обеспечить уважение прав человека и соблюдение этических стандартов при использовании ИИ в видеонаблюдении. Среди предлагаемых мер — ограничение сбора данных, обеспечение защищённого хранения информации, прозрачность в вопросах применения ИИ, а также механизм общественного участия и способов защиты от злоупотреблений. Некоторые города уже начали внедрять такие меры — анонимизацию данных, ограничение доступа к чувствительной информации и регулярную проверку справедливости и точности алгоритмов, а также участие общественности в контроле результатов, чтобы балансировать технологические достижения и права граждан. По мере расширения использования ИИ в системах общественной безопасности эти технологии обещают существенно изменить уровень защиты в городах. Однако их успех во многом зависит не только от технической эффективности, но и от этических принципов, правовых основ и доверия общества. Постоянные исследования, прозрачное управление и информированное общественное обсуждение станут ключами к ответственному будущему глобального внедрения видеонаблюдения с ИИ.