Bugün herhangi bir Hint şehrinde yürürken, ulaşım merkezlerinden metro istasyonlarından pazarlara, ofislere, okullara ve toplu konutlara kadar her köşenin gözetim altında olduğu hissine kapılıyorsunuz. 100 akıllı şehirde kurulu ve şehir çapındaki komuta ve kontrol merkezlerine entegre edilmiş 84.000'den fazla CCTV kamerayla Hindistan, dünyadaki en kapsamlı kentsel gözetim altyapılarından birini inşa etti. Ancak ne zaman bir olay meydana gelse, tanıdık “CCTV görüntüleri araştırılıyor” ifadesi yeniden ortaya çıkıyor ve saatlerce veya günlerce süren Haber manuel olarak incelendiğinde, iz genellikle kuruyor ve fail artık bulunamıyor.
Bu paradoks acı bir gerçeği ortaya çıkarıyor: Sorun kameraların eksikliği değil, onların kullanılma şeklidir. Geleneksel kameralar, kaç tane kurulu olursa olsun, bir insan görüntüleri görüntülemek, yorumlamak ve yanıt vermek için müdahale edene kadar aslında aptal cihazlardır. Her şeyi kaydediyorlar ama hiçbir şey anlamıyorlar. Aslına bakılırsa şehirler, kanıt açısından inanılmaz derecede zengin olan, ancak zamanın önemli olduğu durumlarda kullanılması acı verici derecede yavaş ve maliyetli olan geniş görsel veri arşivleri oluşturmuştur.
Hindistan'da gözetlemenin yayılması, Akıllı Şehirler Misyonu gibi programlar ve hızla büyüyen Haber gözetimi ve elektronik güvenlik pazarı tarafından hızlandırılmıştır. Hükümet verileri, kamu güvenliği, trafik izleme ve olay izleme amacıyla 100 akıllı şehirdeki entegre komuta ve kontrol merkezlerine (ICCC'ler) 84.000'den fazla kameranın halihazırda bağlı olduğunu gösteriyor. Sektör analizleri, Hindistan'daki CCTV ve Haber gözetim pazarının milyarlarca dolar değerinde olduğunu ve hızla büyüdüğünü gösteriyor; bu da görsel altyapıya yapılan yatırımın önümüzdeki yıllarda yalnızca artacağını gösteriyor.
Ancak günlük polis yaşamı sıklıkla farklı bir hikaye anlatır. Bir hırsızlık, soygun veya çarpıp kaçma meydana geldiğinde, araştırmacılar genellikle birden fazla kamu ve özel kameradan alınan görüntüleri bir araya getiriyor ve ardından kritik bir anı belirlemek için saatlerce süren kayıtları manuel olarak araştırıyor. Pek çok şehirde, parçalı mülkiyet, depolama sınırlamaları ve personel sıkıntısı nedeniyle görüntü taleplerinin önemli bir kısmı zamanında işlenemiyor, bu da kameraların varlığına rağmen soygun ve sokak suçları gibi kategorilerde düşük çözünürlük oranlarına neden oluyor.
Temel sınırlama mimaridir: Geleneksel CCTV sistemleri, gerçek zamanlı karar sistemlerinden ziyade kayıt araçları olarak tasarlanmıştır. Veri topluyor ve saklıyorlar ancak tespit, korelasyon ve değerlendirme için insan gözüne güveniyorlar. Pratikte:
- Bir kamera silahı sallayan kişiyi “görebilir” ancak alarmı tetikleyemez.
- Bir kaçırma olayını kaydedebilir ancak diğer yayınları takip etmek için şüphelinin yüzünü veya kıyafetini otomatik olarak etiketleyemez.
Bu döngüdeki insan modeli, her gün milyonlarca saat Haber üreten şehirlerde ölçeklenebilir değildir. ICCC'ler ve izleme odaları olsa bile, sınırlı sayıda operatör yüzlerce veya binlerce canlı yayını aynı anda anlamlı bir şekilde izleyemiyor. Sonuç olarak kameralar, genellikle olaydan sonra yalnızca sınırlı kullanıma sahip olan, ancak gerçek zamanlı olarak nadiren önleyici olarak yararlı olan “sessiz tanıklar” haline gelir.
Uttar Pradesh'teki Purvanchal Ekspres Yolu'nda yaşanan son vaka, kontrolsüz erişimin gözetimi vatandaşlara karşı bir silaha dönüştürdüğü bu insanlara bağımlı modelin mahremiyet risklerini açıkça gösteriyor. İddiaya göre bir gişe müdür yardımcısı, yeni evli bir çiftin anları da dahil olmak üzere işe gidip gelenlerin en özel anlarını gizlice kaydetmek için park halindeki araçları yakınlaştırarak yüksek çözünürlüklü CCTV yayınlarını kullandı ve daha sonra bu görüntüleri gasp ödemeleri talep etmek için kullandı, hatta böyle bir baskının ardından internette yayınladı. En üst makamlara kadar şikayetlere yol açan bu olay, kameraların insan operatörlere denetimsiz olarak verilmesinin, sıradan insanları nasıl tacize, gasp ve insan onurunun ihlallerine maruz bıraktığını ve bunun, suçların tespitinde herhangi bir gözetim gözetiminden çok daha kötü olduğunu gösteriyor.
Yapay zeka (AI), mevcut görsel altyapıya gerçek zamanlı analitik bir beyin ekleyerek bu denklemi değiştiriyor. Yapay zeka destekli bir kurulumda platform, saniyenin altında bir gecikmeyle saniyede yüz binlerce görüntüyü analiz edebilir ve ham görüntüleri aranabilir, üzerinde işlem yapılabilir bilgilere dönüştürebilir. Araştırmacılar, saatlerce süren Haberyu manuel olarak aramak yerine, “kırmızı tişörtlü adam” veya “yeşil çantalı kişi” gibi metin tabanlı Haber aramaları gerçekleştirebilir veya dağıtılmış kamera ağları üzerinde dakikalar içinde yüz tanıma ve nesne algılama gerçekleştirebilir.
En önemlisi yapay zeka, Purvanchal Ekspres Yolu'nda olduğu gibi, kontrolsüz insan görüşünün neden olduğu gizlilik ihlallerini azaltan politika odaklı kontrolleri de mümkün kılıyor. Rol tabanlı erişim kısıtlamaları, tüm film görüntülemeleri ve dışa aktarmaların otomatik denetim izleri, tehdit içermeyen senaryolarda hassas alanların veya yüzlerin otomatik olarak maskelenmesi ve anormal yakınlaştırma veya uzun süreli inceleme için gerçek zamanlı uyarılar gibi özellikler, bireysel etiğe dayanmaksızın tasarım gereği gizliliği zorunlu kılabilir. Bu çerçevede sistem, operatörlerin olası suiistimallerini kendisi tespit edip engelliyor, vatandaşları iç tehditlerden koruyor ve aynı zamanda proaktif suç önleme olanağı sağlıyor.
Yapay zeka destekli Haber gözetimi, Hindistan genelinde kolluk kuvvetleri açısından halihazırda somut faydalar gösteriyor. Yapay zeka Haber analizi ve yüz tanıma, polis güçleri tarafından büyük soygunlardaki şüphelileri tespit etmek, kaçış yollarını takip etmek ve suçları daha önce gerekenden çok daha kısa sürede yeniden yapılandırmak için kullanılıyor. Yüksek güvenlikli olaylar sırasında yapay zeka sistemleri, şüpheli davranışları, gözetimsiz nesneleri, kalabalıkları veya çevre ihlallerini tespit etmek ve güvenlik ekipleri için gerçek zamanlı uyarılar oluşturmak için binlerce canlı yayını izler. Bazı şehirlerde ve kritik tesislerde yapay zeka destekli kameralar artık otomatik olarak başıboş dolaşmayı, vandalizmi veya silah varlığını işaretleyerek gecikmiş bir tepki yerine proaktif müdahaleye olanak sağlıyor.
Hindistan'ın gözetleme stratejisinden alınacak ders açıktır: ek istihbarat olmadan daha fazla mercek eklemek, yalnızca arşiv sorununu daha da kötüleştirecektir. Ülke halihazırda yapay zeka destekli Haber gözetimi için güçlü bir büyüme yörüngesinde bulunuyor: Hindistan'daki yapay zeka Haber gözetim pazarının 2023'te yaklaşık 827 milyon dolar değerinde olduğu tahmin ediliyor ve 2030'a kadar dört kattan fazla büyüyerek yaklaşık 3,67 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Bu, yalnızca kamera kurmaktan gerçek zamanlı olarak tespit edebilen, ilişkilendirebilen ve uyarı verebilen sistemlerin dağıtımına doğru stratejik bir değişimi yansıtıyor.
Artık politika yapıcıların, şehir yönetimlerinin ve işletmelerin yapay zekayı bir eklenti olarak değil, herhangi bir yeni gözetim yatırımının özü olarak görmelerine ihtiyaç var. Kameraların pasif kayıt cihazlarından, tehditleri tespit edebilen, olay yerindeki memurları destekleyebilen ve iğrenç olayları daha büyümeden önlemeye yardımcı olan güvenlik sistemlerine doğru aktif katkı sağlayanlara dönüşmesi gerekiyor. Aksi takdirde risk çok açık: Hindistan her şeyi izleyen ancak yeterli düzeyde anlamlı koruma sağlamayan teknolojilere çok fazla para harcamaya devam edecek. Akıllı şehirlerin suçları yalnızca gören değil, aynı zamanda anlayan ve çözmeye yardımcı olan akıllı kameralara ihtiyacı var.
Bu makale Staqu Technologies'in CEO'su ve kurucu ortağı Atul Rai tarafından yazılmıştır.
Bir yanıt yazın