MOTORESTO.ID, JAKARTA – Penggunaan teknologi kecerdasan buatan (AI) dalam penegakan hukum lalu lintas semakin berkembang di berbagai negara. Salah satu yang terbaru datang dari Yunani, yang sudah mengoperasikan kamera lalu lintas berbasis AI di wilayah Athena.
Keunggulan dengan integrasi AI, kameranya dapat mendeteksi berbagai pelanggaran secara otomatis. Sistem tersebut sudah tersebar pada delapan titik yang rawan pelanggaran dan kecelakaan.Dilansir dari Carscoops Kamera AI ini mampu mendeteksi pelanggaran hingga perilaku pengendara.
Mulai dari menerobos lampu merah, melanggar batas kecepatan, menggunakan ponsel saat berkendara, hingga tidak menggunakan sabuk pengaman atau helm.
Hasilnya cukup mengejutkan, dalam beberapa pekan pertama masa uji coba, delapan kamera tersebut berhasil mencatat hampir 29.000 pelanggaran lalu lintas. Angka tersebut menunjukkan betapa tingginya tingkat pelanggaran di jalan raya.
Bahkan, satu kamera AI pada salah satu ruas jalan utama di Athena mampu merekam lebih dari 1.000 pelanggaran hanya dalam waktu empat hari. Pelanggaran yang paling banyak yakni penggunaan ponsel saat mengemudi dan pengendara yang tidak mengenakan sabuk pengaman.
Verifikasi AI Kurang Akurat
Namun, persoalan baru pun muncul, dan memicu perdebatan. Beberapa laporan terbaru menyebutkan bahwa tingkat kesalahan sistem masih cukup tinggi, terutama saat mendeteksi penggunaan ponsel dan pelanggaran membutuhkan analisis visual lebih kompleks.
Dalam sejumlah pengujian, ribuan pelanggaran yang awalnya dideteksi AI akhirnya dibatalkan setelah dilakukan verifikasi oleh petugas manusia. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun AI mampu membantu proses pengawasan lalu lintas secara masif.
Ini membuktikan bahwa peran manusia masih dibutuhkan untuk memastikan akurasi sebelum sanksi diberikan kepada pengendara.
Korelasi Dengan ETLE di Indonesia
Fenomena tersebut menarik karena memiliki kemiripan dengan sistem Electronic Traffic Law Enforcement (ETLE) yang saat ini sudah ada di Indonesia.
ETLE juga mengandalkan teknologi kamera dan identifikasi kendaraan untuk mendeteksi pelanggaran lalu lintas tanpa perlu kehadiran petugas secara langsung.
Perbedaannya, ETLE di Indonesia saat ini umumnya masih berfokus pada identifikasi pelanggaran berbasis bukti visual dan nomor kendaraan, sementara beberapa negara mulai menambahkan kemampuan AI untuk mengenali perilaku pengemudi secara lebih detail.
Meski menjanjikan efisiensi yang lebih tinggi, kasus di Athena menjadi pengingat bahwa penerapan AI dalam penegakan hukum lalu lintas harus diimbangi dengan sistem verifikasi yang kuat.
Sebab, kesalahan identifikasi dapat menimbulkan persoalan baru bagi masyarakat dan berpotensi mengurangi kepercayaan terhadap teknologi itu sendiri.
Penggunaan AI dalam pengawasan lalu lintas kemungkinan akan semakin luas. Namun pertanyaan besarnya bukan lagi “apakah teknologi ini mampu mendeteksi pelanggaran?”, melainkan “apakah teknologi ini bisa akurat dan adil?”.
Komentar