बेंगलुरु पुलिस के एआई ने गिटार को यात्री समझकर काटा चालान

बेंगलुरु में एआई से ट्रैफिक नियम लागू कराने की व्यवस्था कितनी सटीक है? | आसान भाषा में समझें

बेंगलुरु में एआई से ट्रैफिक नियम लागू कराने की व्यवस्था कितनी सटीक है? | आसान भाषा में समझें

बेंगलुरु ट्रैफिक पुलिस का कहना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित उसकी ट्रैफिक नियम लागू करने वाली व्यवस्था में पिछले दो साल के दौरान सुधार हुआ है। हालांकि, चालान जारी करने से पहले पुलिस अधिकारियों को अब भी कम से कम कुछ उल्लंघनों की जांच खुद करनी पड़ती है।

यह बात उस घटना के बाद सामने आई, जिसमें सिस्टम ने एक मोटरसाइकिल चालक की पीठ पर बंधे गिटार को इंसानी यात्री समझ लिया और हेलमेट के बिना पीछे बैठकर सफर करने का चालान बना दिया।

इस घटना ने बेंगलुरु में तकनीक के जरिए ट्रैफिक नियम लागू करने की एक बड़ी चुनौती को सामने ला दिया। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बड़ी संख्या में ट्रैफिक उल्लंघनों को तेजी से देख और प्रोसेस कर सकता है, लेकिन यह चीजों, सड़क पर बने निशानों, कपड़ों और ट्रैफिक की आवाजाही को गलत भी समझ सकता है।

गिटार ट्रैफिक उल्लंघन कैसे बन गया

सितंबर के बीच में बेंगलुरु के एक मोटरसाइकिल चालक को ऑनलाइन ट्रैफिक उल्लंघन का चालान मिला।

जब उसने बेंगलुरु ट्रैफिक पुलिस की ई-चालान वेबसाइट पर जाकर जांच की, तो उसे पता चला कि कथित उल्लंघन हेलमेट के बिना पीछे बैठकर सफर करने का था।

हालांकि, उसकी स्कूटर पर पीछे बैठा कोई यात्री था ही नहीं।

बाद में उसे समझ आया कि उसकी पीठ पर बंधे गिटार को बीटीपी की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित उल्लंघन पहचानने वाली व्यवस्था ने गलत तरीके से पकड़ लिया था। इस व्यवस्था ने गिटार को इंसान समझ लिया था।

एक वरिष्ठ ट्रैफिक पुलिस अधिकारी ने द हिंदू को बताया कि यह गलती एक एआई कैमरे के फैसले की वजह से हुई। यह कैमरा बीटीपी के इंटेलिजेंट ट्रैफिक मैनेजमेंट सिस्टम, यानी आईटीएमएस का हिस्सा है।

इसके बाद इस उल्लंघन को जांच के लिए इंसानी समीक्षा में भेजा गया। फिर भी चालान जारी हो गया, क्योंकि इंसानी स्तर पर भी इस मामले की ठीक से जांच नहीं हो सकी।

यह अंतर महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह गलती केवल कैमरे की शुरुआती पहचान की वजह से नहीं हुई थी।

सिस्टम ने वस्तु को गलत तरीके से पहचाना और उसके बाद हुई समीक्षा भी चालान जारी होने से नहीं रोक सकी।

इस घटना के बाद ऑनलाइन एआई सिस्टम की सटीकता को लेकर सवाल उठे। स्मार्ट पुलिसिंग और नियम लागू करने में एआई के इस्तेमाल की सीमाओं पर भी सवाल किए गए।

इससे बेंगलुरु में बिना रोके या मौके पर पकड़े चालान बनाने, उनकी जांच करने और उन्हें चुनौती देने के तरीके पर भी ध्यान गया।

बिना रोके चालान बनाने वाली तीन व्यवस्थाएं

बीटीपी बिना मौके पर रोके चालान बनाने के लिए तीन व्यवस्थाओं का इस्तेमाल करती है। ये हैं इंटेलिजेंट ट्रैफिक मैनेजमेंट सिस्टम, फील्ड ट्रैफिक वॉयलेशन एंड रेगुलेशन एनालिटिक्स और पब्लिक आई।

आईटीएमएस को दिसंबर 2022 में बेंगलुरु में अपनाया गया था। इसका मकसद चालान जारी करने में इंसानी दखल कम करना और ट्रैफिक व्यवस्था संभालने के लिए ज्यादा अधिकारियों को तैनात करना था।

यह व्यवस्था ट्रैफिक उल्लंघनों को अपने आप पहचानने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करती है।

इसके बाद मिलने वाली जानकारी ट्रैफिक मैनेजमेंट सेंटर को भेजी जाती है। यही बीटीपी का मुख्य कार्यालय है।

एफटीवीआर सिस्टम अलग तरीके से काम करता है। इसमें ट्रैफिक पुलिस अधिकारी उल्लंघन करने वाले लोगों या उल्लंघन में शामिल वाहनों की तस्वीरें लेते हैं और ऑनलाइन चालान जारी करते हैं।

पब्लिक आई के जरिए लोग तस्वीरें ले सकते हैं और उन्हें बीटीपी के एप्लिकेशन पर अपनी पहचान बताए बिना अपलोड कर सकते हैं।

इन सभी व्यवस्थाओं ने ट्रैफिक नियम लागू करने के काम का एक बड़ा हिस्सा सड़क पर वाहनों को रोककर जांच करने से हटाकर तकनीक के जरिए उल्लंघन पहचानने की ओर कर दिया है।

इसलिए आईटीएमएस ही वह एकमात्र रास्ता नहीं है, जिसके जरिए बिना वाहन रोके चालान जारी किया जा सकता है।

अलग-अलग तरीकों से नियम लागू करने की व्यवस्था के प्रदर्शन की तुलना करते समय यह बात महत्वपूर्ण हो जाती है। अधिकारी की ओर से तस्वीर लेने के बाद बनाया गया चालान उस चालान जैसा नहीं होता, जिसे शुरुआत में एआई कैमरे ने पहचाना हो।

बीटीपी का 99% सटीकता का दावा

ट्रैफिक के संयुक्त पुलिस आयुक्त कार्तिक रेड्डी ने दावा किया है कि आईटीएमएस बहुत कम इंसानी दखल के साथ लगभग 99% सटीकता से काम करता है।

उन्होंने यह भी कहा कि गलत तरीके से उल्लंघन पकड़ने के मामले बहुत कम हैं।

हालांकि, उपलब्ध चुनौती से जुड़े आंकड़े अपने आप में यह साबित नहीं करते कि सिस्टम 99% सटीक है।

द हिंदू ने एक्शनएबल इंटेलिजेंस फॉर सस्टेनेबल ट्रैफिक मैनेजमेंट के आंकड़ों की समीक्षा की। यह बीटीपी की एक पहल है, जिसमें ट्रैफिक मैनेजमेंट के लिए एआई का इस्तेमाल किया जाता है।

आंकड़ों से पता चला कि बीटीपी हर दिन बिना मौके पर रोके औसतन लगभग 26,500 चालान जारी करती है।

इनमें से 19,000 से ज्यादा चालान ऐसे होते हैं, जो एआई कैमरों के जरिए उल्लंघन पहचाने जाने के बाद बनाए जाते हैं।

इन 19,000 चालानों में से हर दिन औसतन 25 मामलों को चुनौती दी जाती है। यह कुल मामलों का 0.13% है।

लेकिन 0.13% की चुनौती दर को एआई की सटीकता का पैमाना नहीं माना जा सकता।

रेड्डी ने बताया कि आईटीएमएस के किसी उल्लंघन को पहचानने के बाद ट्रैफिक मैनेजमेंट सेंटर की एक टीम चालान बनाने से पहले सिस्टम की ओर से पकड़े गए उल्लंघन की समीक्षा करती है।

इसका मतलब है कि चुनौती दिए गए मामलों की संख्या उस चरण के बाद की स्थिति दिखाती है, जब सिस्टम से मिली जानकारी की पहले ही समीक्षा हो चुकी होती है।

इससे यह पता नहीं चलता कि समीक्षा के दौरान कितने संभावित गलत मामलों को पहचाना गया और ठीक किया गया।

एक अन्य वरिष्ठ अधिकारी ने कहा कि अगर इंसानी समीक्षा के दौरान टीम की ओर से ठीक किए गए मामलों को भी आकलन में शामिल किया जाए, तो एआई की सटीकता लगभग 90% तक गिर सकती है।

इसलिए ये दोनों आंकड़े प्रक्रिया के अलग-अलग चरणों के बारे में बताते हैं।

लगभग 99% का आंकड़ा बहुत कम इंसानी दखल के साथ आईटीएमएस के लिए किया गया दावा है। वहीं, लगभग 90% का अनुमान उन मामलों को भी ध्यान में रखता है, जिन्हें इंसानी जांच के दौरान ठीक किया गया।

अलग-अलग उल्लंघनों में सटीकता अलग रही

2023 के अंत तक बीटीपी ने पहचान लिया था कि सिस्टम की सटीकता घटकर 80% रह गई थी।

यह समस्या खास तौर पर हेलमेट के बिना पीछे बैठकर सफर करने, सीट बेल्ट से जुड़े उल्लंघनों और ट्रैफिक सिग्नल तोड़ने जैसे मामलों में साफ दिखाई दी।

बीटीपी का कहना है कि पिछले दो साल के दौरान सटीकता के स्तर को फिर बढ़ाया गया है।

एक वरिष्ठ अधिकारी ने कहा, “मशीन लर्निंग और लगातार डेटा देने से सिस्टम में सुधार हुआ है, इसके बावजूद कम से कम कुछ पहलुओं की जांच के लिए हमें इंसानी दखल की जरूरत पड़ती है।”

उन्होंने आगे कहा, “हम पूरी तरह एआई पर निर्भर नहीं रह सकते।”

इन टिप्पणियों से पता चलता है कि हर तरह के उल्लंघन में सिस्टम का प्रदर्शन एक जैसा नहीं है।

किसी कैमरे की पहचान उस समय अलग तरह से काम कर सकती है, जब वह बिना हेलमेट के चलाने, सीट बेल्ट, सिग्नल से जुड़े उल्लंघन या खराब नंबर प्लेट की पहचान कर रहा हो।

बीटीपी ने नियम लागू करने से जुड़े कुछ खास पहलुओं के लिए बहुत बड़ी मात्रा में डेटा जुटाने की सीमाओं को भी माना है।

इसका एक उदाहरण सीट बेल्ट की सही पहचान से जुड़ी मुश्किल है। अगर सीट बेल्ट का रंग मोटरसाइकिल चालक की कमीज के रंग के करीब हो, तो सिस्टम के लिए सीट बेल्ट को सही तरीके से पहचानना मुश्किल हो सकता है।

बीटीपी ने कहा है कि ऐसे मामलों में 100% सटीकता हासिल करना बहुत लंबी प्रक्रिया है।

आईटीएमएस मुख्य रूप से किन उल्लंघनों को पकड़ता है

आईटीएमएस 10 से ज्यादा उल्लंघनों को पकड़ सकता है, लेकिन मुख्य रूप से आठ उल्लंघनों की पहचान करता है।

इनमें बिना हेलमेट के वाहन चलाना, हेलमेट के बिना पीछे बैठकर सफर करना, सुरक्षा बेल्ट के बिना गाड़ी चलाना, ट्रैफिक सिग्नल तोड़ना, खराब नंबर प्लेट, गाड़ी चलाते समय फोन का इस्तेमाल करना, नो एंट्री और तीन लोगों की सवारी शामिल हैं।

2026 में बिना मौके पर रोके जारी किए गए चालानों से जुड़े एएसटीआरएएम के आंकड़ों में दिखा कि 29% मामले बिना हेलमेट के वाहन चलाने से जुड़े थे।

गलत जगह पार्किंग के मामले 21% थे।

हेलमेट के बिना पीछे बैठकर सफर करने और ट्रैफिक सिग्नल तोड़ने के मामले 14%-14% थे।

एक और 6% मामले सीट बेल्ट के बिना गाड़ी चलाने से जुड़े थे। बाकी मामले दूसरे उल्लंघनों से संबंधित थे।

मौके पर रोके जाने के बाद जारी किए गए चालानों में तस्वीर अलग थी।

इन चालानों में 38% मामले नो एंट्री यानी एक तरफा रास्ते से जुड़े उल्लंघनों के थे।

गलत जगह पार्किंग के मामले 12% थे। वहीं, बिना हेलमेट के वाहन चलाने और हेलमेट के बिना पीछे बैठकर सफर करने के मामले 7%-7% थे।

ट्रैफिक पुलिस से जुड़े सूत्रों और द हिंदू की ओर से देखे गए पहले के अनुरोधों से पता चला कि आईटीएमएस की सबसे ज्यादा गलत पहचान हेलमेट पहनने और ट्रैफिक सिग्नल तोड़ने से जुड़े मामलों में हुई थी।

ये श्रेणियां यह भी दिखाती हैं कि जब आसपास की पूरी स्थिति कैमरे में दर्ज नहीं होती, तब अपने आप काम करने वाले सिस्टम के लिए किसी उल्लंघन को समझना मुश्किल क्यों हो जाता है।

सड़क की आम स्थितियों से गलतियां कैसे होती हैं

अगर कोई मोटरसाइकिल चालक सिग्नल के हरा होने का इंतजार करते समय लंबे समय तक अपना हेलमेट उतार ले, तो सिस्टम उसे उल्लंघन करते हुए पकड़ सकता है।

सिस्टम शायद उस व्यक्ति के बीच फर्क न कर पाए, जिसने इंतजार करते समय कुछ देर के लिए हेलमेट उतारा है और उस व्यक्ति के बीच, जो बिना हेलमेट के वाहन चला रहा है।

ऐसे मामले भी सामने आए हैं, जिनमें कुछ चौराहों पर थोड़ी देर बाद दाएं मुड़ने वाले वाहनों को रोक दिया गया, जबकि सीधे जाने वाले वाहनों को आगे बढ़ने की इजाजत दी गई।

ऐसी स्थितियों में यात्रियों ने आईटीएमएस के चालानों को चुनौती दी। उनका कहना था कि उन्हें सिग्नल तोड़ने वाला बताया गया, जबकि वे सीधे रास्ते पर गाड़ी चला रहे थे।

यह जरूरी नहीं है कि समस्या ट्रैफिक सिग्नल के नहीं होने की हो।

समस्या यह है कि किसी खास चौराहे पर जिस दिशा में जाने की इजाजत थी, सिस्टम ने उस आवाजाही को किस तरह समझा।

फॉन्ट में अंतर की वजह से नंबर प्लेटों को भी खराब बताया गया है।

काली कमीज पहनने वाले कुछ लोगों को सुरक्षा बेल्ट के बिना गाड़ी चलाने के लिए पकड़ लिया गया, क्योंकि उनकी कमीज के रंग की आवृत्ति सीट बेल्ट के रंग के ज्यादा करीब थी।

यह पहचान तब भी हुई, जब उन लोगों ने सीट बेल्ट बांध रखी थी।

बीटीपी सिस्टम की सटीकता बेहतर करने की कोशिश कर रही है। लेकिन सूत्रों ने कहा कि कुछ खास स्थितियों के लिए पर्याप्त डेटा जुटाना अब भी एक सीमा है। इसमें सीट बेल्ट और कमीज के रंग के बीच का संबंध भी शामिल है।

गिटार वाला मामला भी इसी बड़े पैटर्न का हिस्सा है, जिसमें अपने आप काम करने वाला सिस्टम किसी वस्तु या तस्वीर में दिखने वाली किसी बारीकी को गलत तरीके से समझ लेता है।

इंसानी जांच अब भी जरूरी क्यों है

बीटीपी का कहना है कि सबसे अच्छे नतीजे एआई सिस्टम और इंसानी दखल के बीच संतुलन बनाने से मिलते हैं।

बीटीपी यह भी मानती है कि कुछ असामान्य मामले सामने आएंगे।

वरिष्ठ अधिकारी की ओर से फीकी पड़ चुकी जेब्रा क्रॉसिंग की लाइनों का दिया गया उदाहरण बताता है कि नियम लागू करने की प्रक्रिया को हमेशा सड़क की हालत से अलग नहीं किया जा सकता।

आईटीएमएस कैमरे लगे कई चौराहों पर जेब्रा क्रॉसिंग की लाइन फीकी पड़ चुकी है।

मोटरसाइकिल चालकों और दूसरे वाहन चालकों को यह लाइन दिखाई न दे, लेकिन इस तरह की मामूली असंगति भी आईटीएमएस की ओर से पकड़ी जा सकती है।

अधिकारी ने कहा कि कई मामलों में इन उल्लंघनों पर चालान नहीं किया जाता, क्योंकि जेब्रा क्रॉसिंग की लाइन दोबारा नहीं बनाने के लिए नगर निकाय जिम्मेदार हो सकते हैं।

उन्होंने समझाया कि ऐसी स्थिति में इंसानी दखल जरूरी होता है।

इससे यह सीमा सामने आती है कि केवल तस्वीर के आधार पर कोई अपने आप काम करने वाला सिस्टम कितना फैसला ले सकता है।

तस्वीर में तकनीकी तौर पर कोई असंगति दिखाई दे सकती है, लेकिन अधिकारी को फिर भी यह देखना पड़ सकता है कि चालान जारी करना सही होगा या नहीं।

हालांकि, रेड्डी ने कहा कि एफटीवीआर से पकड़े गए मामलों को आईटीएमएस से पकड़े गए मामलों की तुलना में ज्यादा बार चुनौती दी जाती है।

उन्होंने कहा कि अधिकारी अक्सर ऐसे स्थानों पर उल्लंघनों की तस्वीरें लेते हैं, जहां ट्रैफिक संकेत नहीं होते।

अगर ऐसे मामलों को चुनौती दी जाए, तो उन्हें खारिज करना पड़ता है।

यह तुलना बताती है कि इंसानी दखल होने से विवाद अपने आप खत्म नहीं हो जाते।

इंसानी जांच कुछ स्वचालित गलतियों को रोक सकती है। लेकिन जब सड़क पर उल्लंघन से जुड़े जरूरी संकेत मौजूद न हों, तब अधिकारी की तस्वीर और उसके फैसले पर भी सवाल उठाए जा सकते हैं।

गलत चालान को मोटरसाइकिल चालक कैसे चुनौती दे सकते हैं

बीटीपी का एएसटीआरएएम एप्लिकेशन कई सेवाएं देता है। इनमें सफर का रास्ता तय करना, ई-एफआईआर और ट्रैफिक जुर्माना भरना शामिल है।

लोग इस एप्लिकेशन के जरिए अपने वाहनों के खिलाफ जारी किए गए चालानों की जांच कर सकते हैं।

एप्लिकेशन में उल्लंघन से जुड़ी तस्वीरें भी दिखाई जाती हैं।

ये तस्वीरें पुलिस की ओर से ली गई हो सकती हैं, लोगों ने अपलोड की हो सकती हैं या आईटीएमएस कैमरों से ली गई हो सकती हैं।

हर पकड़े गए उल्लंघन के मामले में सिस्टम लोगों को विवाद दर्ज करने की सुविधा देता है। लोग यह बताने के लिए विस्तार से जानकारी दे सकते हैं कि चालान गलत क्यों है।

बीटीपी अपनी वेबसाइट के जरिए भी लोगों को आपत्ति दर्ज कराने की इजाजत देती है।

इसके अलावा, चालान को ईमेल के जरिए या व्यक्तिगत रूप से ट्रैफिक मैनेजमेंट सेंटर जाकर चुनौती दी जा सकती है।

ये रास्ते महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि केवल चालान में लिखे विवरण से किसी गलत पहचान का पता हमेशा नहीं चलता।

चालान के साथ लगी तस्वीर से यह पता चल सकता है कि कथित यात्री वास्तव में कोई वस्तु था या नहीं, हेलमेट सिर्फ इंतजार करते समय उतारा गया था या नहीं, या वाहन को उस दिशा में जाने की इजाजत थी या नहीं।

स्रोत में यह नहीं बताया गया है कि इन सभी रास्तों के जरिए कितने विवाद स्वीकार किए जाते हैं।

लेकिन इससे यह जरूर स्पष्ट होता है कि उल्लंघन को सही मानने से पहले लोगों के पास आपत्ति दर्ज कराने और अपनी बात समझाने के कई तरीके हैं।

बिना रोके नियम लागू करने की व्यवस्था अब भी सबसे ज्यादा इस्तेमाल में

हर महीने करीब 7.9 लाख बिना मौके पर रोके चालान जारी किए जाते हैं। ये बीटीपी के कुल चालानों का 87% हैं।

इसके मुकाबले हर महीने करीब 1.05 लाख चालान वाहनों को मौके पर रोककर जारी किए जाते हैं।

हर महीने कुल चालानों की संख्या 9, 9.1 लाख है।

ये आंकड़े बताते हैं कि बीटीपी अब जिस बड़े स्तर पर बिना मौके पर रोके नियम लागू करने वाली व्यवस्था पर निर्भर है।

ये आंकड़े यह भी दिखाते हैं कि जब सिस्टम बड़ी संख्या में मामलों को प्रोसेस करता है, तब थोड़ी-सी गलती की दर भी बहुत से मोटरसाइकिल चालकों और वाहन चालकों को प्रभावित कर सकती है।

2022 में आईटीएमएस शुरू करने का एक मकसद इंसानी स्तर पर होने वाली जांच को कम करना भी था। उस समय अक्सर लोगों को परेशान किए जाने की शिकायतें आती थीं।

उसी साल कई दुर्घटनाओं की खबरें भी आई थीं। ये दुर्घटनाएं उस समय हुईं, जब यात्री ट्रैफिक पुलिस की पकड़ में आने से बचने की कोशिश कर रहे थे।

पुलिस बल के मौजूदा प्रमुख और राज्य के डीजी एंड आईजीपी एम.ए. सलीम 2022 में बेंगलुरु शहर के ट्रैफिक के विशेष आयुक्त थे।

उन्होंने कहा था कि सड़क पर यात्रियों को बहुत कम रोका जाएगा और सिर्फ दिखाई देने वाले उल्लंघनों पर ही लोगों को रोका जाएगा।

2022 में दर्ज किए गए कुल मामलों में से 97% मामले बिना मौके पर रोके काम करने वाली व्यवस्थाओं के जरिए दर्ज किए गए थे। इनमें तकनीक और दूसरे तरीकों का इस्तेमाल किया गया था।

यह प्रतिशत 2024 में घटकर 93% और 2025 में और घटकर 88% हो गया।

मौजूदा साल में यह प्रतिशत करीब 87% है।

बीटीपी मौके पर रोककर जांच क्यों बढ़ा रही है

ट्रैफिक पुलिस से जुड़े सूत्रों ने कहा कि चालान जारी होने के बावजूद लोगों ने ट्रैफिक जुर्माना भरना बंद कर दिया था। वहीं, कई उल्लंघनों पर कोई कार्रवाई भी नहीं हो पा रही थी।

शराब पीकर गाड़ी चलाने जैसे गंभीर उल्लंघनों की संख्या 2023 में घटकर 6,000 रह गई। इससे पहले इनकी औसत संख्या करीब 35,000 थी।

ट्रैफिक पुलिस से जुड़े सूत्रों ने कहा कि इससे सड़क सुरक्षा को लेकर चिंता बढ़ी।

एक वरिष्ठ अधिकारी ने कहा, “जुर्माने का बिल्कुल भी डर नहीं रह गया था, जबकि ट्रैफिक नियम लागू कराने में जुर्माना एक बड़ा साधन है।”

उन्होंने कहा कि इसलिए बीटीपी को तकनीक के जरिए नियम लागू करने और सड़क पर मौके पर जांच के डर, दोनों के बीच संतुलन बनाना पड़ा।

अधिकारी ने कहा, “इसलिए हमें बिना किसी परेशानी के नियम लागू करने के लिए तकनीक का इस्तेमाल करने और जुर्माने का डर बनाए रखने के बीच संतुलन बनाना जरूरी है। इसी वजह से हमने सड़क पर मौके पर जांच भी बढ़ाई।”

विभाग को आदेश दिया गया है कि व्यस्त समय में किसी को न रोका जाए, जब तक कि कोई साफ दिखाई देने वाला उल्लंघन न हो।

इसके बाद पिछले एक साल में व्यस्त समय के अलावा दूसरे समय में शहर में वाहनों की जांच काफी बढ़ गई है।

यह पहले की उस प्राथमिकता से बदलाव है, जिसमें इंसानी स्तर पर होने वाली जांच को सीमित करने पर जोर था। हालांकि, बिना मौके पर रोके जारी किए गए चालान अब भी नियम लागू करने की व्यवस्था का बड़ा हिस्सा हैं।

सटीकता का सवाल असल में क्या बताता है

बेंगलुरु का अनुभव यह नहीं बताता कि एआई की सटीकता को एक ही तय संख्या माना जाए।

बीटीपी का लगभग 99% का दावा, इंसानी सुधार के बाद करीब 90% का अनुमान और 2023 के अंत तक पहचानी गई 80% सटीकता, सिस्टम के विकास और जांच की प्रक्रिया के अलग-अलग चरणों से जुड़े हैं।

0.13% की चुनौती दर इस सवाल का जवाब नहीं दे सकती, क्योंकि चालान बनाए जाने से पहले उल्लंघनों की समीक्षा की जाती है।

इसी समय, गिटार, फीकी पड़ चुकी जेब्रा क्रॉसिंग की लाइन, हेलमेट उतारना, सिग्नल पर वाहनों की आवाजाही, नंबर प्लेट के फॉन्ट और कमीज के रंग से जुड़े उदाहरण बताते हैं कि अपने आप उल्लंघन पहचानने वाली व्यवस्था गलत नतीजे क्यों दे सकती है।

बीटीपी मशीन लर्निंग और लगातार डेटा देने के जरिए सिस्टम में सुधार करती जा रही है।

बीटीपी यह भी मान चुकी है कि हर तरह की तस्वीर और ट्रैफिक की हर स्थिति के लिए पर्याप्त डेटा जुटाना मुश्किल है।

फिलहाल इस सिस्टम की अहमियत इस बात में है कि यह इतने बड़े पैमाने पर होने वाले उल्लंघनों को प्रोसेस कर सकता है, जितने मामलों को केवल इंसानी जांच वाली व्यवस्था संभाल नहीं सकती।

इसकी सीमा यह है कि किसी तस्वीर में दिखाई देने वाली स्थिति, सड़क की हालत और दूसरी बारीकियों को देखकर अंतिम फैसला करने के लिए अब भी किसी व्यक्ति की जरूरत पड़ सकती है।

इसलिए बीटीपी का तरीका न तो पूरी तरह एआई पर निर्भर रहने वाला है और न ही पूरी तरह इंसानी जांच वाली पुरानी व्यवस्था में लौटने का है।

यह ऐसी व्यवस्था है, जिसमें तकनीक बड़े स्तर पर उल्लंघनों की पहचान करती है और उन्हें प्रोसेस करती है। वहीं, गलत मामलों को ठीक करने और यह तय करने के लिए कि चालान कायम रहना चाहिए या नहीं, इंसानी जांच अब भी जरूरी रहती है।

स्रोत: The Hindu