인도의 감시 현황과 AI가 도울 수 있는 방법
게시 됨: 2019-11-10CCTV 카메라의 수동 모니터링에는 지속적인 사람의 개입이 필요합니다.
그들은 오류와 피로에 취약합니다.
AI 기반 감시가 자동화되고 연중무휴로 발생하여 실시간 통찰력 제공
알고리즘은 이제 사건이 발생하기 전에도 사건을 예측하도록 훈련되고 있습니다.
중국이 최전선에 있는 가운데 점점 더 많은 국가에서 AI 도구를 채택하여 시민을 모니터링, 추적 및 감시하고 있습니다. 한편으로 기업은 AI를 사용하여 분석 처리를 개선합니다. 다른 한편, 정부는 시민을 적극적으로 추적하기 위해 AI를 배치하고 있습니다. 인도에서도 정부는 감시 도구를 적극적으로 활용하고 있습니다.
Telangana, Maharashtra, Gujarat 및 Punjab 정부는 얼굴 인식을 사용하여 의심스러운 활동을 모니터링하고 있습니다. Nirbhaya Fund에 따라 정부는 총 INR 17.64 crore의 비용으로 50개 철도역에 비디오 감시를 설치하고 있으며 이는 감시 하드웨어 및 액세서리에 사용됩니다.
글로벌 수준의 감시 상태
카네기 국제 평화 기금(Carnegie Endowment for International Peace)의 보고서에 따르면 176개국 중 최소 75개국이 감시 목적으로 AI 도구를 사용하고 있습니다. AI 감시는 얼굴 인식, 범죄 발생 시기를 예측하고 자동화된 국경 순찰에 사용됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 스마트시티 플랫폼(56개국)
- 안면 인식 시스템(64개국)
- 스마트 치안(52개국)
중국은 AI 기반 모니터링의 진원지가 되었습니다. 중국에서는 경보가 발령된 후 8분 이내에 한 명의 개인을 추적할 수 있습니다. 전국적으로 4억 대의 CCTV 카메라가 이미 설치되어 있으며 주로 얼굴 인식과 같은 AI 기술로 구동됩니다.
안면 인식 카메라의 모든 것을 포괄하는 네트워크는 이 나라를 시민들이 활동할 수 있는 안전하고 안전한 곳으로 만듭니다. BBC 기자 Joyce Liu가 중국의 감시 네트워크에 도전했을 때 당국은 그를 체포하는 데 7분이 걸렸습니다!
인도의 문제
Nirbhaya 사건은 인도 감시의 허점을 강조했습니다. 범죄자는 범죄가 저지른 후 추적됩니다. 추적은 인간의 지능을 통해서만 발생하기 때문에 비효율이 발생합니다. 수사관과 탐정의 육체적 여행과 인내로 며칠과 몇 달이 낭비됩니다. 동시에 인도 대중은 점점 더 인내심이 부족해지고 있습니다.
오늘날 범죄가 발생하면 수천 대의 감시 카메라에서 캡처한 기존 비디오 영상을 샅샅이 뒤지는 데 많은 사람들이 필요합니다. 그러나 수천 시간의 감시 비디오를 처리하는 것은 시간이 많이 걸리고 사람의 실수가 발생하기 쉽습니다.
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반면에 컴퓨터는 저장된 수많은 영상 중에서 특정 사람을 찾는 데 엄청나게 능숙합니다. 그래픽 처리 칩으로 구동되는 현대의 컴퓨터는 사람도 식별하기 어려운 사람을 식별할 수 있습니다.
해결책
인공 지능(AI)과 특히 얼굴 인식이 여기에 도움이 될 수 있습니다. AI는 Amazon 또는 Flipkart에서 더 나은 추천을 제공하여 Google 지도를 사용하여 목적지에 대한 올바른 코스를 선택할 수 있도록 도와줌으로써 일상 생활을 개선할 수 있음이 입증되었습니다.
AI는 얼굴 인식 기술의 정확하고 신중한 사용으로 범죄와 싸우고 범죄자를 잡는 데 활용될 수 있습니다. 얼굴 인식은 보안군이 A 지점에서 B 지점으로의 이동 경로를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
허점
모든 좋은 것들과 마찬가지로 AI는 현실 세계에 효율적으로 배치되기 전에 해결해야 하는 고유한 단점과 문제를 가지고 있습니다.
감시 분야에서 AI의 광범위한 채택을 방해하는 두 가지 주요 과제는 다음과 같습니다.
- AI는 많은 양의 비디오를 처리하기 위해 수백 대의 서버가 필요합니다.
이로 인해 하드웨어 비용만 수백만 달러에 이릅니다.
- 감시 카메라는 사건이나 사람을 보고할 수 없습니다. 그들은 단순히 비디오를 계속 녹화합니다. 이것은 풍요의 문제를 더합니다.
감시의 문제는 비디오의 99%가 무용지물일 수 있고 촬영된 비디오의 1%에는 유용한 정보만 있다는 것입니다. 오늘날의 알고리즘은 여전히 처리할 비디오의 전체 100%를 샅샅이 뒤집니다.
해당 분야에 대한 깊은 전문 지식 부족과 함께 이러한 컴퓨팅 리소스 낭비는 많은 AI 프로그램을 무릎 꿇게 할 수 있습니다.
오늘날 컴퓨터 산업은 하드웨어와 소프트웨어라는 두 개의 큰 그룹으로 나뉩니다. 인도는 전통적으로 대부분의 컴퓨터 하드웨어를 중국, 대만 및 기타 동남아시아 국가에서 수입하는 소프트웨어 허브였습니다. 순수한 소프트웨어 관점에서 시작된 AI 기술은 특정 하드웨어 없이는 곧 물리적 한계에 도달하여 확장이 가능합니다.
뉴에이지 스타트업은 AI 문제를 해결하고 실제 사용 사례를 가져오려고 노력하고 있습니다. 스타트업은 AI에 생명을 불어넣기 위해서는 소프트웨어만으로는 충분하지 않다는 것을 깨달았습니다. 워크로드를 관리하고 알고리즘 처리를 최적화하려면 특정 하드웨어가 필요합니다. AI가 오늘날의 문제를 해결하기 위해서는 문제 해결에 하드웨어와 소프트웨어를 모두 포함하는 건전한 관점을 취하기 위해 사고의 패러다임 전환이 함께 이루어지고 있습니다.
결론
AI, 특히 얼굴 인식 기술은 계속 유지되고 성장할 것이며 여러 면에서 우리 삶에 영향을 미칠 것입니다. 유일한 질문은 그것이 인류의 이익을 위해 사용될 것인지 아닌지입니다. 새로운 기술과 마찬가지로 누가, 어떤 의도로 구축하는지 두 가지 차원이 모두 가능합니다.