Цифровая революция. Преимущества и риски. Искусственный интеллект и интернет всего - Елена Сергеевна Ларина

25 умных городов, полностью соответствующих приведенным выше характеристикам умного города. При этом ни один из этих городов не является не только мегаполисом, но и крупным и даже средним городом. Численность населения наибольшего из умных городов составляет 52 тыс. человек. На практических выкладках компании по созданию и эксплуатации умных городов в Соединенных Штатах показали, что только при небольшом размере города можно обеспечить полную безопасность умного города и его жителей. Кстати, характерно, что все эти города имеют внешнее защитное кольцо. В одних случаях для городских нужд были приспособлены традиционные средства защиты государственной границы, типа стен, специальных оград и т. п. В других – периметр города охраняют мощные системы электронной безопасности.

По мнению экспертов Всемирной ассоциации умных устойчивых городов (WeGO), в ближайшей перспективе, в период до пяти лет, термин «умные города» должен включать два принципиально разных типа поселений:

– первый – это полноценные многофункциональные умные города с интегрированной информационной средой, базирующейся на насыщенном Интернете вещей, и имеющие единую, консолидированную систему физической и информационной безопасности;

– второй – это мегаполисы и крупные города, где уже имеются или вводятся в эксплуатацию фрагменты умной инфраструктуры. В мегаполисах возможно формирование фрагментов умной инфраструктуры без создания единой интегрированной информационной среды, уязвимой для преступников и террористов.

Умная полиция против новых рисков

Динамические изменчивые угрозы требуют решений в рамках согласованной и гармоничной системы безопасности. Они также требуют создания системы динамической оценки рисков и системы превентивного недопущения угроз в противовес расследованиям уже совершившихся преступлений.

Тенденции урбанизации, формирование городских агломераций с десятками и миллионами жителей и взаимоувязанных сетей небольших поселений, где обитают средний класс и богатые, ведут к повышению их уязвимости. Террористические нападения, кибер– и в меньшей степени уличная преступность, социальные беспорядки и разрушительное воздействие стихийных бедствий – вот лишь некоторые проблемы безопасности, которые необходимо решить при создании умных городов.

В XXI веке города вне зависимости от их размеров растут быстрее, чем когда-либо в истории. Что еще более важно, агломерации стремительно трансформируются и становятся все более сложными. Что же касается городских полицейских структур, то они в силу включенности в систему государственного управления имеют низкие адаптационные и трансформационные характеристики. Соответственно, все чаще и быстрее структура городской полиции, ее функционал и техническая оснащенность, отражающие вчерашний день, приходят в противоречия с задачами развития умных городов, характеризующих завтрашние тенденции.

Еще одной тенденцией, которая в полном объеме проявилась в XXI веке, является экспоненциальный рост мощи одиночного преступника. Всем памятны события на Бостонском марафоне в 2013 году, когда два человека убили шесть и ранили 200 человек, атаки одиночных водителей – исламских экстремистов в Германии и Франции, которые унесли в итоге жизни сотен людей.

Ни традиционные полицейские структуры, ни полицейские структуры умных городов не «заточены» в настоящее время на противодействие индивидуальному среднетехнологическому террору, под которым следует понимать использование традиционных транспортных средств, типа автомобилей, и традиционных средств поражения, типа взрывчатки. На порядок большие угрозы несут умным городам кибертеррористы, а также преступники, работающие с биотехнологиями и генной инженерией.

Концепция полицейской безопасности в интегрированной информационной среде, использующая разнообразные средства и каналы наблюдения, получила с легкой руки Бостонской Консультационной Группы (BCG) и Департамента городских инноваций и умных городов правительства Индии наименование S.M.A.R.T.-полиция. Аббревиатура S. M.A.R.T. расшифровывается как S – тотальное наблюдение, М – сплошная мобильность, А – угрозы и их опережающее отражение, R – опережающий ответ (реагирование), Т – высокая технологичность.

Умный город может нормально существовать лишь в том случае, если полиция будет осуществлять свою работу на базе информации, получаемой от тотальной осведомленности, сплошного наблюдения и чувствительного реагирования к слабым сигналам (S).

Без общественной поддержки на низовом уровне сама полиция не обеспечит безопасность умного города. Полиция должна установить партнерские отношения с городским населением. Это партнерство может быть реализовано в различных формах. Например, в организации добровольных групп патрулирования городских улиц и площадей в контакте с полицией; движении горожан против пьяного вождения; в онлайн и оффлайн сообществах покупателей, наблюдающих за качеством и ценами на продукты, товары и услуги, продаваемые в рамках умного города; в движении детей, которые осуществляют самоконтроль и способны быстрее всех сообщить о пропаже сверстников или каких-либо иных инцидентах. Такого рода инициативы широко распространены, например, в Японии и Великобритании.

В умных городах целесообразно, используя электронные системы прямой демократии, заключить своего рода общественный договор между полицией и гражданами. В этом договоре должны быть четко прописаны права и обязательства полиции, муниципалитета и граждан. В принципе, такого рода договоры могут заключаться и в обычных, традиционных городах и агломерациях. Вообще, в умных городах обязательно должна быть умная полиция, но полностью или частично решение S.M.A.R.T.-полиции эффективно и для обычных, традиционных городов.

В умных городах муниципалитеты насыщают ИКТ все сферы деятельности: бизнес, образование, здравоохранение, транспорт, энергетику, муниципальное управление, полицейскую деятельность и т. п. Для того чтобы полиция эффективно выполняла свои функции необходимо, чтобы у всех указанных выше функциональных систем было подключение к единому хранилищу данных, которым могла бы пользоваться полиция. Быстрота и эффективность деятельности полиции, ее мобильность в решающей степени зависят от опережающей информационной осведомленности (M).

Только опережающая информационная осведомленность может позволить полиции справиться с вызовами со стороны организованной высокотехнологичной преступности (А). Отдельный вопрос – это социальные медиа. Сегодня никого не удивишь широким использованием информации, почерпнутой из социальных медиа для полицейских расследований и оперативно-розыскной работы. В умных городах социальные медиа приобретают некоторые дополнительные функции. Например, возможно создание социальных медиа, которые выполняют функции дискуссионных площадок, обеспечивающих обратную связь между населением умных городов и муниципалитетом, а также полицией. В университетско-космическом центре Индии – Бангалоре, который де факто является умным городом, большим подспорьем полиции стал запуск и массовое использование гражданами тревожных информационных приложений. Они реализованы как обычные приложения для смартфона. Соответственно, гражданин, увидевший что-то тревожное, может мгновенно сообщить полиции. При этом полиция получает и точную локацию сообщения. В городе также реализовано приложение «Красная кнопка». Любой житель города, почувствовав опасность лично для себя, а тем более, столкнувшись с преступником, одним прикосновением посылает тревожный сигнал полиции, которая быстро прибывает на место происшествия.

Отдельной сложной проблемой является превентивное распознавание готовящихся преступлений и опережающие действия по отношению к криминалу в рамках умного города (R). Как показывает мировой опыт, такого рода системы успешно действуют лишь при наличии трех обязательных условий. Во-первых, должно существовать централизованное хранилище БД, аккумулирующее информацию всех типов – от текстовой до визуальной, от звуковой до приборно-сигнальной – с достаточно долгим интервалом хранения. Во-вторых, в распоряжении правоохранителей должны иметься мощные программы последнего поколения предиктивной аналитики, позволяющие на основе данных тотального, в том числе видео