Недавно обнаруженные документы показывают, что за последние пару лет камеры и программное обеспечение Amazon на основе ИИ сканировали лица тысяч пассажиров железнодорожного транспорта в Великобритании. 

создано DALL-E 

Испытания системы наблюдения проходили на восьми железнодорожных вокзалах страны, включая терминалы лондонский Юстон и Ватерлоо, а также станцию Пикадилли в Манчестере. Испытания проводились под контролем компании Network Rail, которая управляет железнодорожной инфраструктурой в Великобритании, с целью снижения уровня преступности за счет быстрого оповещения персонала об инцидентах, связанных с безопасностью. 

Сама Network Rail не ответила на запросы относительно итогов тестирования и текущего статуса системы. Но заявила, что очень серьезно относится к безопасности железнодорожной сети и использует ряд передовых технологий для защиты пассажиров, коллег и железнодорожной инфраструктуры от преступности и других угроз. 

Системы наблюдения были обучены автоматически обнаруживать людей, выходящих на рельсы, потенциальных преступников, и даже антисоциальное поведение, которое включает в себя бег, крики, катание на скейтборде или курение. Отдельные испытания датчиков проводились на предмет скользких полов, переполненных мусорных баков и засоренных стоков, которые могли вызвать беспорядок. 

Документы показывают, что ИИ может использовать изображения людей для проведения статистического анализа возрастного диапазона и демографических характеристик мужчин и женщин. Он также был способен анализировать такие эмоции, как счастье, печаль и гнев, путем сканирования выражений лица. Неясно, насколько широко применялся анализ обнаружения эмоций, но в документах иногда говорится, что такой вариант использования следует «рассматривать с большей осторожностью», а в отчетах станций говорится, что «невозможно проверить его точность». 

В документах Network Rail также утверждается, что камеры, установленные на станции Ридинг, позволили полиции ускорить расследование краж велосипедов, поскольку они смогли точно определить велосипеды на видеозаписи.