Meskipun orang-orang memasang tanda di halaman rumput atau stiker bemper di mobil mereka untuk memberi tahu orang-orang tentang pandangan mereka dan berpotensi mempengaruhi orang-orang di sekitar mereka, Stanley dari ACLU mengatakan bahwa hal itu dimaksudkan untuk “visibilitas skala manusia,” bukan untuk mesin. “Mungkin mereka ingin mengekspresikan diri mereka di komunitas mereka, kepada tetangga mereka, tapi mereka tidak ingin masuk ke database nasional yang dapat diakses oleh otoritas kepolisian,” kata Stanley.
Weist mengatakan sistemnya, setidaknya, harus mampu menyaring gambar yang tidak mengandung data pelat nomor dan tidak membuat kesalahan. “Berkali-kali itu terlalu sering, terutama ketika menemukan barang-barang seperti apa yang dipakai orang atau papan tanda di halaman rumput,” kata Weist.
“Teknologi pengenalan pelat nomor (LPR) mendukung keselamatan publik dan layanan masyarakat, mulai dari membantu menemukan anak-anak yang diculik dan kendaraan curian hingga mengotomatiskan pengumpulan tol dan menurunkan premi asuransi dengan memitigasi penipuan asuransi,” Jeremiah Wheeler, presiden DRN, mengatakan dalam sebuah pernyataan .
Weist percaya bahwa, mengingat relatif sedikitnya jumlah gambar yang menunjukkan stiker bemper dibandingkan dengan banyaknya kendaraan yang memilikinya, Motorola Solutions mungkin mencoba menyaring gambar yang berisi stiker bemper atau teks lainnya.
Wheeler tidak menanggapi pertanyaan WIRED tentang apakah ada batasan pada apa yang dapat dicari di database pelat nomor, mengapa gambar rumah dengan tanda halaman rumput tetapi tidak ada kendaraan yang terlihat muncul di hasil pencarian, atau apakah filter digunakan untuk mengurangi gambar tersebut.
“DRNsights mematuhi semua undang-undang dan peraturan yang berlaku,” kata Wheeler. “Alat DRNsights memungkinkan pihak yang berwenang untuk mengakses informasi pelat nomor dan informasi kendaraan terkait yang diambil di lokasi publik dan dapat dilihat oleh semua orang. Akses dibatasi untuk pelanggan dengan tujuan tertentu yang diperbolehkan berdasarkan hukum, dan mereka yang melanggar akan dicabut aksesnya.”
AI Di Mana Saja
Sistem pengenalan pelat nomor telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir karena kamera menjadi lebih kecil dan algoritma pembelajaran mesin meningkat. Sistem ini, seperti DRN dan saingannya Kawananmenandai bagian dari perubahan dalam cara pengawasan terhadap masyarakat saat mereka berpindah-pindah kota dan lingkungan sekitar.
Semakin banyak kamera CCTV yang dilengkapi dengan AI memantau pergerakan masyarakat dan bahkan mendeteksi emosi mereka. Sistem ini berpotensi memperingatkan pejabat, yang mungkin tidak dapat terus-menerus memantau rekaman CCTV, mengenai kejadian di dunia nyata. Namun, apakah pengenalan plat nomor dapat mengurangi kejahatan telah dipertanyakan.
“Saat pemerintah atau perusahaan swasta mempromosikan pembaca plat nomor, mereka membuat seolah-olah teknologi tersebut hanya mencari pelanggar hukum atau orang yang dicurigai mencuri mobil atau terlibat dalam peringatan kuning, namun teknologi tersebut tidak bekerja,” kata Dave Maass , direktur investigasi di kelompok kebebasan sipil Electronic Frontier Foundation. “Teknologi ini mengumpulkan data semua orang dan sering menyimpan data tersebut dalam jangka waktu yang sangat lama.”
Seiring berjalannya waktu, teknologinya juga mungkin menjadi lebih mumpuni. Mas, siapa yang punya lama diteliti sistem pengenalan pelat nomor, mengatakan bahwa perusahaan-perusahaan kini mencoba melakukan “sidik jari kendaraan,” di mana mereka menentukan merek, model, dan tahun kendaraan berdasarkan bentuknya dan juga menentukan apakah ada kerusakan pada kendaraan. Halaman produk DRN mengatakan satu pembaruan yang akan datang akan memungkinkan perusahaan asuransi untuk melihat apakah sebuah mobil sedang rusak digunakan untuk berbagi tumpangan.
“Cara negara ini dibangun adalah dengan melindungi warga negaranya dari tindakan pemerintah yang berlebihan, namun tidak banyak upaya yang dilakukan untuk melindungi kita dari pelaku swasta yang terlibat dalam bisnis yang bertujuan menghasilkan uang,” Nicole McConlogue, seorang profesor hukum di Fakultas Hukum Mitchell Hamline, yang telah meneliti sistem pengawasan pelat nomor dan sistemnya potensi diskriminasi.
“Besarnya volume yang bisa mereka lakukan membuat hal ini benar-benar meresahkan,” kata McConlogue tentang kendaraan yang bergerak di jalan-jalan mengumpulkan gambar. “Ketika Anda melakukan hal tersebut, Anda mendapatkan insentif dari orang-orang yang mengumpulkan data. Namun, di Amerika Serikat, Anda juga membawa warisan segregasi dan pengurangan, karena hal tersebut meninggalkan dampak pada komposisi lingkungan.”
