{"id":9897,"date":"2024-02-09T19:56:08","date_gmt":"2024-02-09T19:56:08","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=9897"},"modified":"2024-02-10T12:09:07","modified_gmt":"2024-02-10T12:09:07","slug":"london-underground-deploys-ai-surveillance-experiment","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/02\/london-underground-deploys-ai-surveillance-experiment\/","title":{"rendered":"Londoner U-Bahn setzt KI-\u00dcberwachungsexperiment ein"},"content":{"rendered":"

Die Londoner U-Bahn hat in einem einj\u00e4hrigen Versuch KI-\u00dcberwachungstechnologie eingesetzt.\u00a0<\/b><\/p>\n

Von Oktober 2022 bis September 2023 testete Transport for London (TfL) 11 verschiedene Algorithmen an der U-Bahn-Station Willesden Green, die sich im Nordwesten der Stadt befindet.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ausf\u00fchrlichen Dokumenten zufolge, die von <\/span>WIRED<\/span><\/a>Im Rahmen der Studie wurden Tausende von Fahrg\u00e4sten in ihren Bewegungen, ihrem Verhalten und ihrer K\u00f6rpersprache beobachtet, um potenzielle kriminelle Aktivit\u00e4ten und Sicherheitsrisiken zu erkennen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die KI-Software, die mit Live-Aufnahmen von Video\u00fcberwachungsanlagen verkn\u00fcpft ist (ein Teilbereich des maschinellen Lernens), wurde darauf trainiert, aggressives Verhalten, Waffen, Schwarzfahren und Unf\u00e4lle zu erkennen, wie z. B. Personen, die auf die Gleise fallen k\u00f6nnten.<\/span><\/p>\n

Die britische Polizei hat bereits fr\u00fcher mit der KI-\u00dcberwachung experimentiert und tut dies auch weiterhin bei einigen \u00f6ffentlichen Veranstaltungen, wie etwa bei einer <\/span>Beyonce-Konzert im letzten Jahr<\/span><\/a>.<\/p>\n

Allerdings,\u00a0Es ist <\/span>oft unwirksam waren,<\/span><\/a> und Menschenrechtsgruppen haben die Technologie kritisiert und sie als l\u00e4stigen Eingriff in die Privatsph\u00e4re und als Quelle f\u00fcr Vorurteile und Diskriminierung bezeichnet.<\/span><\/p>\n

Die KI-Videotechnologie hat eine problematische Vergangenheit, mit <\/span>zahlreiche Projekte auf der ganzen Welt, bei denen zu wenig geliefert wurde<\/span><\/a> und manchmal werden dunkelh\u00e4utige Menschen mit Verbrechen in Verbindung gebracht, die sie nicht begangen haben.\u00a0<\/span><\/p>\n

W\u00e4hrend des TfL-Versuchszeitraums wurden etwa 44.000 Warnmeldungen generiert, von denen etwa 19.000 direkt an das Personal weitergeleitet wurden, damit es eingreifen konnte.<\/span><\/p>\n

Beamte nahmen an Tests teil, bei denen sie Waffen wie Macheten und Pistolen im Sichtfeld der \u00dcberwachungskamera schwangen (allerdings zu Zeiten, in denen der Bahnhof geschlossen war), um die KI besser zu trainieren.<\/span><\/p>\n

Hier ist die vollst\u00e4ndige Liste der Ergebnisse:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Ausschreibungen insgesamt<\/b>: Das KI-System hat \u00fcber 44.000 Ausschreibungen vorgenommen.<\/span><\/li>\n
  2. Echtzeit-Warnungen f\u00fcr das Bahnhofspersonal<\/b>: 19 000 wurden in Echtzeit an das Bahnhofspersonal weitergeleitet, damit es sofort handeln kann.<\/span><\/li>\n
  3. Warnungen vor Schwarzfahrern<\/b>: Das KI-System generierte 26.000 Warnmeldungen im Zusammenhang mit Schwarzfahren.<\/span><\/li>\n
  4. Ausschreibungen f\u00fcr Rollst\u00fchle<\/b>: Es gab 59 Ausschreibungen, die Rollstuhlfahrer am Bahnhof betrafen, da es dort keine geeigneten Einrichtungen f\u00fcr Rollstuhlfahrer gibt.<\/span><\/li>\n
  5. Sicherheitslinienwarnungen<\/b>: Nahezu 2.200 Strafen wurden verh\u00e4ngt, weil Personen die gelben Sicherheitslinien auf den Bahnsteigen \u00fcberschritten.<\/span><\/li>\n
  6. Plattformrandwarnungen<\/b>: Das System generierte 39 Warnmeldungen f\u00fcr Personen, die sich \u00fcber die Kante des Bahnsteigs lehnten.<\/span><\/li>\n
  7. Erweiterte Sitzbankwarnungen<\/b>: Fast 2.000 Ausschreibungen betrafen Personen, die \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum auf B\u00e4nken sa\u00dfen, was auf verschiedene Probleme hinweisen k\u00f6nnte, darunter das Wohlbefinden der Fahrg\u00e4ste oder Sicherheitsrisiken.<\/span><\/li>\n
  8. Warnungen vor aggressivem Verhalten<\/b>: Es gab 66 Warnmeldungen im Zusammenhang mit aggressivem Verhalten, obwohl das KI-System aufgrund unzureichender Trainingsdaten Schwierigkeiten hatte, solche Vorf\u00e4lle zuverl\u00e4ssig zu erkennen.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Das KI-System schnitt jedoch in einigen Szenarien nicht gut ab, was zu fehlerhaften Ergebnissen f\u00fchrte, z. B. bei der Kennzeichnung von Kindern, die durch Fahrkartenschranken gehen, als potenzielle Schwarzfahrer.<\/span><\/p>\n

    Laut TfL besteht das Ziel darin, eine sicherere und effizientere U-Bahn zu schaffen, die sowohl die \u00d6ffentlichkeit als auch das Personal sch\u00fctzt.\u00a0<\/span><\/p>\n

    KI-\u00dcberwachungstechnologie ist an sich nichts Schlimmes, wenn sie f\u00fcr die \u00f6ffentliche Sicherheit eingesetzt wird, aber wenn die Technologie erst einmal da ist, ist es ein schwieriges Unterfangen, sie unter Kontrolle zu halten.<\/p>\n

    Es gibt bereits Hinweise auf KI-Missbrauch im \u00f6ffentlichen Sektor des Vereinigten K\u00f6nigreichs<\/a>und Skandale in anderen L\u00e4ndern<\/a> weisen darauf hin, dass es sich hierbei um eine gef\u00e4hrliche Situation handelt, wenn nicht mit \u00e4u\u00dferster Sorgfalt vorgegangen wird.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Die Londoner U-Bahn hat in einem einj\u00e4hrigen Versuch KI-\u00dcberwachungstechnologie eingesetzt. Von Oktober 2022 bis September 2023 testete Transport for London (TfL) 11 verschiedene Algorithmen an der U-Bahn-Station Willesden Green, die sich im Nordwesten der Stadt befindet. Laut detaillierten Dokumenten, die WIRED vorliegen, wurden im Rahmen des Tests Tausende von Fahrgastbewegungen, Verhaltensweisen und K\u00f6rpersprache \u00fcberwacht, um potenzielle kriminelle Aktivit\u00e4ten und Sicherheitsrisiken zu erkennen. Die KI-Software, die mit Live-Aufnahmen von Video\u00fcberwachungsanlagen verkn\u00fcpft wurde (ein Zweig des maschinellen Lernens), wurde darauf trainiert, aggressives Verhalten, Waffen, Schwarzfahren und Unf\u00e4lle zu erkennen, z. B. 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