オランダ人男性、運転中に頭を掻いた罪で400ドルの罰金

Oddity Central（英国）によると、2023年11月、ティム・ハンセンは1か月前に運転中に携帯電話で通話していたとして罰金を科せられた。男性は、その日いつ携帯電話を使ったのか思い出せなかったためショックを受けた。彼は、中央司法債権回収局から入手した自分の証拠写真の真正性を検証することにした。

一見すると、ハンセン氏が電話で話している写真のように見えるが、よく見ると、実際には手には何も機器を持っていないことがわかる。彼は頭の側面をかいただけで、カメラは彼の手が携帯電話を持っていると勘違いしました。さらに不可解なのは、写真をチェックして罰金を確認した人もこれに気づかなかったことだ。

ハンセン氏は、画像編集および分析アルゴリズムの作成を仕事とする IT エンジニアです。彼は個人的な経験を踏まえて、警察のカメラシステムであるモノカムがどのように機能し、なぜ不具合が発生する可能性があるのか​​を説明します。彼はモノカムを自分でテストすることはできなかったが、システムがどのように設計され、なぜ誤った結果を生み出す可能性があるのか​​を説明した。

「モデルが何かが真実か偽かを予測しなければならない場合、もちろんそのモデルが間違っている可能性もあります。私の場合、AI は私が携帯電話を持っていると認識しましたが、実際には持っていませんでした。 「完璧なモデルは良い結果と悪い結果のみを予測しますが、100％正しい予測は稀です」と彼は言いました。

IT 専門家はまた、Monocam のようなシステムは、トレーニング セット、検証セット、テスト セットの 2 つまたは 3 つのグループに分割された大量の画像セットでトレーニングする必要があると説明しました。最初のセットは、画像内のどのオブジェクトと、色、線などの属性に基づいてアルゴリズムをトレーニングするために使用されます。 2 番目のセットはアルゴリズムのいくつかのハイパーパラメータを最適化するためのもので、3 番目のセットはシステムが実際にどの程度うまく機能するかをテストするためのものです。

「訓練データセットには運転手が携帯電話を耳に当てているイラストが多数含まれているため、警察のアルゴリズムは私が運転中に携帯電話を使用していると疑う可能性があります。データ ファイルには、ドライバーが耳の横に手を当てている写真がほとんど含まれていないか、まったく含まれていない可能性があります。その場合、アルゴリズムは運転手が携帯電話を手に持っていたかどうかを確認できないだろう。これを改善するには、データファイルにもっと多くの画像を含める必要があります」と彼は説明します。

ハンセン氏は、アルゴリズムの意思決定能力に影響を与える変数は多数あるため、誤検知の数を最小限に抑えるには人間による検証が必要であると述べています。彼の場合、従業員がカメラで撮影した写真を分析して確認した。

男性は罰金に納得できず、もっと良い結果を期待していた。しかし、正式な判決が出るまでには最長26週間待たなければならない。ハンセンさんの話はオランダやベルギーなどの近隣諸国で話題になっており、運転中の携帯電話の使用を検出できるカメラの導入を求める団体も出ている。そしてハンセン氏の話は、それらが100％信頼できるわけではないことを証明している。