ИИ в России будет искать неплательщиков по дорожным камерам

ИИ в России будет искать неплательщиков по дорожным камерам

ИИ в России будет искать неплательщиков по дорожным камерам

Дорожные камеры получили новую работу: теперь они помогают искать автомобили неплательщиков. На Алтае тестируют программно-аппаратный комплекс «Гарпун» от Netvision, который сверяет номера машин с базами ФССП и ГИБДД. По словам разработчика, проверка занимает доли секунды.

О проекте компания рассказала ТАСС. Система может выявлять автомобили, связанные с задолженностями по алиментам, штрафам и коммунальным платежам.

Камера считывает госномер, ИИ ищет совпадение в базах и передаёт сигнал ответственному сотруднику. Сам «Гарпун» деньги со счёта не списывает.

Netvision называет комплекс полностью российской разработкой. В 2026-2027 годах технологию могут внедрить и в других регионах. Пока речь идёт о тестировании: показателей точности распознавания и результатов пилота в представленном сообщении нет.

Для приставов камеры уже давно стали чем-то большим, чем генератор штрафов за скорость. ФССП использует возможности «Безопасного города» для поиска должников и их машин, а также установления маршрутов передвижения.

Как пояснила «Российской газете» юрист Елена Ермохина, система распознаёт прежде всего автомобиль. Машина может принадлежать человеку с долгами, а управлять ею — кто-то другой.

Сигнал алгоритма также не создаёт универсального права остановить автомобиль: для действий полиции и приставов нужны предусмотренные законом основания.

Так что название у комплекса грозное, но юридические решения остаются за людьми.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru