2026 год привнес в нашу жизнь новые реалии, где «умные» алгоритмы следят за каждым шагом. Они фиксируют, с кем вы общаетесь на пороге дома, сколько времени проводите у витрины и как часто выбираете альтернативные маршруты на работу. Личная жизнь оказалась на виду у серверов, и оспорить решения машин стало практически невозможно.
Смарт-город или Большой Брат?
В этом году наблюдается заметный тренд на интеграцию домофонов и систем видеонаблюдения в единую систему под управлением искусственного интеллекта. Если ранее данные хранились локально, то теперь видеопоток анализируется в реальном времени в рамках программы «Безопасный город» с целью выявления «нетипичного поведения».
Москвичи начинают бить тревогу, так как система фиксирует «незадекларированных жильцов». Алгоритмы быстро замечают, если в одной квартире часто появляются несколько человек, в то время как официально прописан только один. В результате информация поступает в налоговую для проверки возможной незаконной аренды — всё это стало возможным благодаря новым поправкам в правилах обмена данными между МВД и ФНС, обсуждаемым в контексте «цифровизации».
Когда ИИ видит всё: поведенческие биометрики
К 2026 году системы видеонаблюдения значительно усовершенствовались. Теперь они способны не только распознавать лица, но и проводить сложный анализ поведенческих биометрик. Основные технологии включают:
- Re-ID и сегментация силуэта. Алгоритмы создают «цифровой слепок» человека, фиксируя его контур. Даже с закрытым лицом система может идентифицировать человека по тепловым параметрам и одежде.
- Анализ походки. Нейросети изучают длину шага и угол наклона колена, создавая динамическую сигнатуру как биометрический ключ.
- Темпоральная связность. ИИ способен различать обычные остановки и целенаправленное наблюдение, фиксируя действия в масштабе времени.
Такой технологический прорыв позволяет силовым структурам создавать единую биометрическую базу, интегрированную с городскими камерами. Теперь штраф можно получить не только за переход в неположенном месте, но и за «создание препятствий пешеходному потоку». Например, в больших городах камеры распознают курение в подъездах по микро-движениям и детекции дыма.
Когда алгоритм решает, а суд сомневается
Мониторинг судебной практики показывает обострение дел, связанных с использованием персональных данных нейросетями. По данным экспертов, доходы регионов от автоматизированных систем увеличились на 30% в прошлом году, а амбициозные планы на 2026 ещё более впечатляющие.
В системе сложилась «презумпция виновности» для алгоритмов. Обжалование решений строго регламентировано, и суды всё реже принимают сторону граждан. Один из примеров: москвич столкнулся с проблемой доказывания своей невиновности после несоответствия его биометрии с данными камеры.
В результате система стала важнее фактических доказательств, доводя ситуацию до абсурда. Данные алгоритмов стали иметь больший вес, чем реальное алиби.
