Bị phạt oan vì gãi đầu: Câu chuyện cảnh báo về độ tin cậy của camera AI

Gãi đầu bị phạt oan 400 USD
Một người đàn ông Hà Lan bị phạt 400 USD sau khi camera AI ghi lại hình ảnh anh sử dụng điện thoại khi lái xe. Tuy nhiên, anh chỉ đang gãi đầu và đây là một cảnh báo về độ tin cậy của công nghệ AI.

Bị phạt oan vì gãi đầu: Câu chuyện cảnh báo về độ tin cậy của camera AI

Bị phạt oan vì gãi đầu: Câu chuyện cảnh báo về độ tin cậy của camera AIMột câu chuyện về việc bị phạt oan vừa xảy ra tại Hà Lan đã gây chú ý lớn trong cộng đồng mạng. Người chịu phạt là Tim Hansen, một kỹ sư công nghệ thông tin, đã bị camera AI nhầm lẫn khi gãi đầu và bị phạt 400 USD vì sử dụng điện thoại khi lái xe. Câu chuyện này đặt ra câu hỏi về độ tin cậy của công nghệ AI trong việc xác định vi phạm giao thông.

Câu chuyện bắt đầu vào tháng 11/2023

Câu chuyện bắt đầu vào tháng 11/2023, khi Tim Hansen nhận được thông báo phạt vì nói chuyện điện thoại khi đang lái xe một tháng trước đó. Tuy nhiên, Hansen nhớ rõ rằng anh không sử dụng điện thoại vào ngày đó. Vì vậy, anh quyết định kiểm tra bức ảnh buộc tội từ Cơ quan Thu thập Tư pháp Trung ương để xác minh sự việc.

Ban đầu, khi nhìn vào bức ảnh, có vẻ như Hansen đang nói chuyện điện thoại. Tuy nhiên, nếu nhìn kỹ hơn, ta sẽ thấy rằng anh thực sự không cầm bất kỳ thiết bị nào trên tay, mà chỉ đang gãi đầu. Điều này cho thấy rằng hệ thống camera AI đã nhầm lẫn và xác định sai vi phạm của Hansen. Mặc dù đã có người kiểm tra bức ảnh và xác nhận khoản tiền phạt, nhưng họ không phát hiện ra sự nhầm lẫn này.

Tim Hansen, với kinh nghiệm là kỹ sư công nghệ thông tin, đã giải thích cách hệ thống camera cảnh sát có tên Monocam hoạt động và vì sao nó có thể mắc lỗi. Anh cho biết rằng một mô hình AI phải dự đoán liệu điều gì đó là đúng hay sai, và việc mô hình này sai là điều có thể xảy ra. Trong trường hợp của anh, AI cho biết anh đang cầm một chiếc điện thoại, trong khi thực tế không phải vậy. Hansen nhấn mạnh rằng một mô hình AI hoàn hảo chỉ có thể dự đoán những kết quả tích cực và tiêu cực, nhưng dự đoán đúng 100% là rất hiếm.

Theo Hansen, các hệ thống như Monocam cần được huấn luyện trên một bộ hình ảnh lớn, được chia thành các nhóm khác nhau để đảm bảo độ tin cậy. Bộ huấn luyện được sử dụng để giảm thiểu số lượng kết quả sai lầm, bộ xác thực để tối ưu hóa thuật toán, và bộ kiểm tra để đảm bảo hệ thống hoạt động tốt ở mức độ nào. Tuy nhiên, do có nhiều biến số ảnh hưởng đến khả năng ra quyết định của thuật toán, cần có sự xác thực của con người để giảm thiểu sai sót.

Tim Hansen không đồng ý với mức phạt và hi vọng sẽ có một kết quả tích cực hơn sau khi kiện tụng. Tuy nhiên, anh phải đợi tới 26 tuần để có phán quyết chính thức. Câu chuyện của Hansen đã lan truyền rộng rãi ở Hà Lan và các nước láng giềng như Bỉ, và đã đặt ra câu hỏi về độ tin cậy của camera AI trong việc xác định vi phạm giao thông.

Trong một thời đại mà công nghệ AI đang ngày càng phát triển, câu chuyện của Tim Hansen là một lời cảnh báo quan trọng về việc không hoàn toàn tin cậy vào công nghệ. Mặc dù AI có thể mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc áp dụng công nghệ này cần được cân nhắc kỹ lưỡng và sự xác thực của con người vẫn là điều cần thiết để đảm bảo tính chính xác và công bằng trong việc xử lý các vi phạm giao thông.

Nguồn: Báo CafeF

[question] Tim Hansen đã nhận phạt bao nhiêu USD vì bị camera AI nhầm lẫn?,Tại sao Tim Hansen cho rằng các mô hình AI không thể dự đoán đúng 100%?