Юррынок
1 ноября 2018, 9:03

Legal Tech: искусственный интеллект vs дорожные штрафы

Legal Tech: искусственный интеллект vs дорожные штрафы
С начала ноября в Москве камеры начнут проверять актуальность полиса ОСАГО. В целом в России камеры на дорогах позволяют почти автоматически выписывать штрафы за нарушение ПДД, специальные программы – штрафовать за неоплаченную парковку. Всё это с минимальным человеческим участием. Оспорить ошибочно назначенное наказание также автоматически сейчас не получится. В правительстве рассчитывают, что скоро это будет возможно благодаря искусственному интеллекту, но не раньше, чем через шесть лет. За рубежом такие технологии уже активно используются.

В России с помощью камер устанавливается нарушение скоростного режима: техника фиксирует нарушение, а инспектор только подписывает готовый документ. В Москве работают так называемые мобильные комплексы фиксации (МКФ). В режиме онлайн система проверяет, оплачено ли каждое парковочное место. При этом на улицах каждые 15 минут курсируют МКФ и ведут съемку. Если место не оплачено, то автоматически формируется материал об административно-правовом нарушении и отправляется по почте водителю. Иногда предприимчивые водители номера заклеивают. На этот случай технологии не помогут, однако вместо нее работает пешая парковочная инспекция, которая вправе «удалить препятствия, находящиеся на номере и мешающие фотофиксации».

Следующим шагом предлагается автоматически проверять с помощью камер наличие полиса ОСАГО, эксперимент начался в Москве 1 ноября этого года. В правительстве сообщают, что ошибок быть не должно: прямо перед выпиской штрафа наличие полиса будет проверяться повторно.

Алена Зеленовская, руководитель практики уголовного права Amulex, рассказывает, что с автоматическим выявлением ОСАГО проблемы возникнут у ничего не подозревающих автолюбителей, уверенных, что ответственность их должным образом застрахована, однако ставших жертвами мошенников, которые сбыли им поддельные договоры ОСАГО. «Обжаловать постановление будет бесперспективно. Единственный механизм в данном случае – это пытаться установить и привлечь к уголовной ответственности мошенников с помощью правоохранительных органов. И, конечно, заключить новый договор страхования ответственности», – считает Зеленовская.

Зеленовская подчеркивает, что самая частая проблема, связанная с автоматическими штрафами, – это ненадлежащий субъект привлечения к административной ответственности. «Зачастую собственник находится за много километров от своего транспортного средства, а скоростной режим нарушает гражданин, допущенный к управлению автомобилем по договору ОСАГО. Право обжаловать постановление есть, и шансы отмены неплохие, однако утрачивается возможность уплатить половину назначенного штрафа», – отмечает она.  

Другой возникающий вопрос – двойное привлечение водителя к административной ответственности за превышение скоростного режима. «Это происходит, когда на одном и том же участке дороги установлены две дорожные камеры, фиксирующие административные правонарушения в автоматическом режиме. Например, одна дорожная камера фиксирует транспортное средство по ходу его движения, а вторая, установленная на противоположной стороне дороги, фиксирует скорость удаляющегося автомобиля сзади. В этом случае необходимо обжаловать второе постановление: сопоставить фото из обоих постановлений и доказать, что оба правонарушения зафиксированы в одном и том же месте, с коротким временным интервалом», – рекомендует Зеленовская.

Также бывают сбои, когда номер распознан неверно или совершены ошибки в подсчете скоростного режима. В первом случае – решение простое, нужно направить в ГИБДД  жалобу и копии документов, подтверждающих принадлежность автомобиля с номером, не совпадающим с номером в постановлении. Во втором случае нужно обжаловать штрафы по основанию неисправности фиксирующего устройства.

В целом ошибочные штрафы за нарушение правил дорожного движения, когда путают тень автомобиля с переездом «двойной сплошной» или выписывают штраф другому владельцу, – ситуация распространенная. В российском законодательстве оспорить такие «письма счастья» можно только официальной жалобой в ГИБДД в течение 10 дней с момента получения штрафа или через суд. Спецпредставитель президента по цифровому развитию Дмитрий Песков сообщил, что сейчас идею  дополнительной «фильтрации» таких штрафов обсуждают в системе технологических конкурсов Национальной технологической инициативы (НТИ) вместе с фондом «Сколково» и Российской венчурной компанией (РВК), сообщает РБК. Предлагается создать так называемого цифрового адвоката.

«Я думаю, что нам предстоит еще дойти и до цифрового адвоката, когда вы можете взять в том числе конкурирующее решение алгоритмов, которые проведут анализ по всей базе данных и определят вероятность того, действительно ли нарушали вы, то есть фактов, которые будут свидетельствовать в вашу пользу», – пояснил Песков. То есть фактически цифровой адвокат – это инструмент для решения цифрового обвинения. Например, как бывает с автоматической выпиской штрафа по материалам отснятого на камеру возможного нарушения ПДД.

То есть у нас цифровое обвинение появилось, цифровое наказание появилось, а цифровой арбитраж, цифровая адвокатура не появились.

Дмитрий Песков

Песков дает прогноз: цифровые адвокаты на основе больших данных и искусственного интеллекта появятся не раньше 2024 года. В Британии «первый робот-юрист» (как его называет автор) появился уже  в 2016 году.

Цифровые адвокаты

Китай в технологиях по традиции ушел дальше – за соблюдением дорожных правил следят не просто камеры, а устройства, оснащенные системой распознавания лиц. Они не только автоматически выписывают штрафы нарушителям, но и еще выводят их лица на билборды для всеобщего порицания. Для таких пешеходов в английском языке существует специальный термин – jaywalk, дословно он означает «переходить улицу в неположенном месте, не заботясь о движении машин». Как сообщает The Independent, с апреля 2017 года, когда программа стала действовать в Шэньчжэне, камеры с поддержкой искусственного интеллекта только на одном оживленном перекрестке выписали штрафы 13 939 нарушителям. Сейчас программа договаривается с крупнейшими китайскими соцсетями WeChat и Sina Weibo об обмене данными, чтобы точность определения была еще выше.

Но в целом ситуация с «неправильными штрафами» актуальна для многих стран. В Дубае искусственный интеллект помогает бороться с ошибками, которые допускают люди при выписывании штрафов. Системы были запущены в апреле 2018 года, они мониторят платные парковки в стране. «Нововведение – это часть стратегии Объединенных Арабских Эмират по искусственному интеллекту. Система повысит эффективность мониторинга и уменьшит потенциальные ошибки при выписывании штрафа», – сообщают Gulf News.

За рубежом сервисы из серии «цифровых адвокатов» уже существуют, рассказывает Хольгер Цшайге, гендиректор Infotropic Media (один из организаторов Legal Geek), и приводит в пример немецкий проект Geblitzt.de. «Одна треть всех штрафных разбирательств ошибочна», – сообщается на портале. На нем можно подать копии документов и, не обращаясь на прямую к юристам, оспорить превышении скорости, нарушения максимального расстояния между автомобилями, проезд на не тот свет, а также использование за рулем мобильного. В марте 2015 года Geblitzt.de обнаружил целую серию неправильных штрафов в Киле. Тогда около 420 000 автомобилистов были ошибочно обвинены. Искусственный интеллект дал сбой.

«Первый в мире цифровой адвокат», как его называет создатель Джошуа Браудер, лондонский программист, за 21 месяц работы инициировал 250 000 дел и выиграл 160 000 (то есть процент выигранных дел составил 64%). Проект запустили еще в 2016 году, рассказывает The Guardian. Бот обжалует штрафы за неоплаченные парковки. «Я думаю, что люди, которые берут парковочные билеты, наиболее уязвимы в обществе. Они явно не хотят нарушать закон. Я думаю, что правительство их эксплуатирует как источник дохода», – комментировал он.

Хольгер Цшайге считает, что пока для российской действительности цифровые адвокаты будущего очень туманны. «На мой взгляд, это очередная популистская акция. Технологически это возможно в той или иной степени, хотя у ИИ уже проблемы в аккуратном распознавании и классификации картинок без анализа ситуации. Любое добавление классификатора к картинке искажает результат. А для анализа «нарушал или не нарушал» нужна контекстная информация и знание, которых у ИИ нет. Со временем можно обучать ИИ к этому, но главный вопрос: кому это нужно? Государство хочет собирать максимально много денег у нарушителей и допускает, что часть из них не виновны», – комментирует он.