پارکینگ‌های ابربازارها به طور فزاینده‌ای توسط فناوری هوش مصنوعی (AI) برای حداقل مدت‌های پارک نظارت می‌شوند. این رویکرد، که فاقد نیاز به دیسک پارک است، به عنوان مدارک‌محوری تبلیغ شده و مشتری‌مدار نامیده می‌شود. طبق وب‌سایت شرکت مدیریت پارکینگ Parkdepot، سامانه آنها از هوش مصنوعی برای تشخیص پلاک خودروها استفاده می‌کند تا اطمینان حاصل کند که در ساعات پربازدید جای پارک‌ها برای مشتریان واقعی در دسترس باشد و افرادی که از امکانات پارکینگ سوءاستفاده می‌کنند را حذف کند.
با وجود راحتی مدنظر، جریمه‌های ناشی از تخلفات پارک از حدود 20 تا 40 یورو می‌رسد و ناراضی‌گی میان خریداران را بر انگیخته است. مشتریان بر روی رسانه‌های اجتماعی غرمات خود را ابراز کرده‌اند و مواردی را مطرح کردند که 30 یورو برای پارکینگ در یک یکشنبه وقتی ابربازار بسته بود و تأثیری بر پارکینگ منظم مشتریان نداشت، برایشان تعیین شده بود.
خطاهای کنترل پارکینگ مبتنی بر AI نیز باعث تنش‌های غیر ضروری می‌گردد. یک مشتری در تاریخ 29 آوریل داستانش را با شبکه پخشی RBB به اشتراک گذاشت و از یک هزینه نادرست برای اشغال یک جای پارک طولانی توسط Parkdepot گفت که از او 40 یورو خواسته بود، در حالی که واقعاً فقط نیم ساعت اقامت داشت. سرانجام شرکت این اشتباه را بپذیرفت و آن را یک حادثه منفرد نامگذاری کرد.
بررسی‌های RBB نشان می‌دهد که این موارد منفرد ممکن است از گزارش شده بیشتر باشند و شاگردان دیگری هم جریمه‌های نادرستی دریافت کرده‌اند. کارشناس حقوقی Arndt Kempgens به پشتوانه این پرس و جو در خلفی مطبوع برای این شارژهای نادرست، شکایت می‌کند و اعتبار قانونی این سیستم‌های هوش مصنوعی در اجرای مجازیت پارکینگ را سوال می‌برد. یک گزارش اخیر توسط WDR بررسی کرد آیا این کنترل‌های خودکار پارکینگ به عنوان یک مدل کسب و کار باهوش به جای یک تلاش واقعی برای مدیریت پارکینگ برای راحتی خریداران معنا دار هستند یا نه.
نگرانی‌ها در مورد نظارت AI از پارکینگ‌های ابربازار:
استفاده از هوش مصنوعی برای نظارت بر پارکینگ‌های ابربازارها مزایا و سوالات و چالش‌های قابل توجهی را ارتقا می‌دهد:
سؤالات و پاسخ‌های مهم:
– نرخ‌های خطا چه رقمی برای این سیستم‌های AI دارند؟ تمامی سیستم‌های مبتنی بر AI دارای برخی نرخ خطا هستند. در مورد نظارت بر پارکینگ، این اشتباهات ممکن است منجر به جریمه‌های ناحق برای مشتریان شوند.
– چگونه مشتریان می‌توانند علیه جریمه‌های نادرست اعتراض کنند؟ مشتریان باید دسترسی به فرایندی کارآمد برای دفاع در برابر هزینه‌های پارک نادرست داشته باشند.
– چه ابهامات حریم خصوصی به وجود می‌آید؟ استفاده از هوش مصنوعی برای خواندن پلاک خودروها می‌تواند سوالات حریم خصوصی مرتبط با جمع‌آوری داده‌ها، ذخیره سازی، و سوءاستفاده‌های احتمالی را به وجود آورد.
چالش‌ها و اختلافات اساسی:
– دقت: چون هوش مصنوعی وابسته به الگوریتم‌هایی است که ممکن است خطا داشته باشد، جریمه‌های نادرست می‌تواند منجر به ناراضی‌گی مشتریان و نابایداعتمادی به سیستم شود.
– حفظ حریم خصوصی: سیستم‌های AI از پردازش داده‌های شخصی، در این مورد پلاک خودرو، استفاده می‌کنند که نیاز به تضمین حریم خصوصی و تطابق با قوانین حفاظت از داده‌ها مانند GDPR را نشان می‌دهد.
– شفافیت: احتمالاً تعارض شفافیت در مورد اینکه هوش مصنوعی چگونه تصمیم می‌گیرد و داده‌ها چگونه مدیریت می‌شوند وجود دارد.
– قانونیات: پلن کردن تصمیمات بدون بررسی انسانی، سؤال‌هایی را در مورد مشروعیت و قابل اجرایی بودن این جریمه‌ها به وجود می‌آورد.
مزایا:
– کارایی: هوش مصنوعی مدیریت پارکینگ را اتوماسیون می‌کند و ممکن است زمان را برای هم خریداران و اپراتوران پارکینگ صرفه‌جویی کند.
– راحتی: حذف نیاز به دیسک پارک یا بررسی دستی می‌تواند فرآیند پارکینگ را ساده‌تر کند.
– بهینه سازی منابع: اطمینان از اینکه جاهای پارک توسط مشتریان واقعی استفاده شود می‌تواند تجربه خرید را بهبود بخشد و به حداکثر رساندن بهره‌وری فضا کمک کند.
معایب:
– ناراحتی مشتریان: جریمه‌های نادرست می‌تواند به ناراضیی مشتریان و صدمه زدن به شهرت فروشگاه منجر شود.
– خطاهای فنی: هوش مصنوعی که بیمار یا نادرست است می‌تواند به جرایم بی‌ادله منجر شود و نیازمند پیگیری مداوم است.
– حفاظت از داده‌ها: جمع‌آوری داده پلاک خودرو نیازمند تدابیر قوی برای حفظ حفظت خصوصی مشتریان می‌باشد.
برای کسانی که تمایل دارند ابعاد هوش مصنوعی در برنامه‌های تجاری، از جمله مدیریت پارکینگ، را بیشتر بررسی کنند، ممکن است بخواهند به وب‌گاه‌های معتبر فناوری و اخبار هوش مصنوعی مراجعه کنند:
– TechCrunch
– WIRED
– The Verge
لطفاً توجه داشته باشید که این پیوندها به صفحات اصلی وب‌گاه‌های پیشنهاد شده انتقال پیدا می‌دهند، جایی که می‌توانید مقالات مرتبط در مورد هوش مصنوعی و حریم خصوصی را جستجو کنید، همچنین استفاده مرموز از فناوری هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف شامل مدیریت پارکینگ.