そう遠くない将来、私たちの街の通りはロボットによって静かに巡回されるようになるかもしれません。これらの鋼鉄の守護者は、安全と秩序を確保するようにプログラムされており、SF の境界線に接する高度な技術的現実を体現しています。しかし、この未来的なビジョンには深刻な疑問が伴います。私たちが直面するのは都市安全保障の先駆者でしょうか、それとも新たなディストピアの夜明けでしょうか?
安全性におけるロボット工学の進歩
ロボット工学は近年大きな進歩を遂げており、都市セキュリティの分野でのロボットの使用は最も興味深い側面の 1 つです。社会のような ナイトスコープ 彼らは次のような高度なロボットを開発しています。 ロドムス プライム、犯罪を大幅に減らすことができることがすでに示されています。特にデンバーの一部の駐車場など、特定の地域での自動車盗難が多発しています。
Knightscope ロボットは、ロボットの安全性の分野における最先端の製品です。これらは公共の安全を向上させるために先進技術と実用的なアプリケーションを組み合わせており、米国ではすでに 7000 台が走行しています。
ロボットガーディアンの特徴は何ですか？
- 自律型監視: Knightscope ロボットは自律的に動作するように設計されており、人間による継続的な制御を必要とせずに指定されたエリアをパトロールします。彼らは、複雑な都市環境をナビゲートできる高度なナビゲーション システムを装備しています。
- 異常検出: 人工知能のおかげで、これらの守護ロボットは異常な行動や潜在的に危険な行動を検出することができます。禁止区域を徘徊する人々や、許可されていない区域に停車している車両などの不審な活動を特定できます。
- データの収集と分析: さまざまなセンサーを備えた Knightscope ロボットは継続的にデータを収集します。その後、潜在的なセキュリティ脅威を示す可能性のあるパターンまたは傾向を特定するために分析されるデータ。
- 360度カメラ: ガーディアン ロボットには 360 度の視野を提供するカメラが装備されており、周囲のエリアを完全に監視できます。これは、広いオープンスペースでも監視し、危険な状況を迅速に特定するのに役立ちます。
- ダイレクトコミュニケーション：緊急または不審な状況が発生した場合、ロボットは法執行機関や警備員と直接通信し、リアルタイムの情報を提供し、初期対応者として機能します。
- 顔とナンバープレートの認識: ロボット ガーディアンの一部のモデルは顔認識が可能です (これは 欧州連合はそれを好まない）とナンバープレートの読み取りにより、防犯と発見の効果がさらに高まります。
- お知らせの周知: 公共の安全に関するアナウンスや通信を広めるために使用でき、危機的な状況における警告または情報システムとして機能します。
倫理とプライバシーへの影響
Knightscope ロボットの高度な機能にもかかわらず、その使用はプライバシーと倫理に関する重要な問題を引き起こします。継続的な監視と大規模なデータ収集はプライバシーの侵害とみなされます。さらに、収集されたデータの管理と保護は、機密情報の誤用や損失を防ぐために基本的に重要です。 この2021年の調査。
急速に進化し、安全性がますます優先される世界の中で、Knightscope ロボットは革新的なソリューションを提供します。ただし、テクノロジーの利点と個人の権利および自由のバランスをとることが重要です。この分野の進歩が効果的であり、民主主義と人文主義の原則を尊重するものであることを保証するには、技術的利点と倫理的影響の両方を考慮した総合的なアプローチが不可欠です。
野心とリスク
これらの守護ロボットを使用して世界をより安全にするというナイトスコープのウィリアム・リーの野心は大胆です。セキュリティ ロボットのネットワークというアイデアは、都市の隅々で稼働するインテリジェント マシンに犯罪予防を委ねる未来を示唆しています。
いわば、「致死力の使用も許可された」ロボットに似たもの すでにスタッフとして働いている サンフランシスコ警察や武装ドローンで しばらくの間予想される ノースダコタ州の法律で。 安心する人もいるでしょうし、震えを感じる人もいるでしょう。バランスポイントはどのようにして見つけられるのでしょうか？
ロボットガーディアン：倫理的ジレンマと規制
ロボット技術の急速な発展は、その利点にもかかわらず、重要な倫理的問題を引き起こしています。ロボットの使用が公平性の原則を尊重し、新たな形の差別を導入しないようにするには、イノベーションに合わせた規制の必要性が極めて重要です。
おそらく AI や新しい IT 監視ツールと組み合わせて、ロボット監視の利点を確実に享受するにはどうすればよいでしょうか (イタリアのジョーヴェのように）新たな倫理的課題にならないでしょうか？
AI バイアスの防止
ロボットのトレーニングに使用されるデータの品質と多様性は、差別的な行動を防ぐために不可欠です。 AIが偏見を持って行動するのを防ぐために、企業は社会の多様性を反映したデータセットの使用に取り組むことが不可欠です。これは理論ではなく、問題はすでに明らかになっています。たとえば、オーストラリアで採用されている「犯罪前」の人工知能ツールです。 彼らは示した 有色人種や低所得者をより頻繁に処罰する。
私たちは、技術の進歩が私たちの価値観と確実に一致するように、AI とロボットが私たちの社会で果たす役割について積極的に議論し、定義する必要があります。ロボットの守護者が非常に存在する可能性のある未来に向けて進むにあたり、オープンで包括的な対話を維持することが重要です。
私たちは言いすぎます。
