Artificial Intelligence, of Kunstmatige Intelligentie, staat volop in de aandacht. De impact die AI kan hebben op onze maatschappij wordt wel eens vergeleken met de komst van het internet. Ook in de fysieke leefomgeving kan AI van grote invloed worden. Nu al wordt AI veel ingezet, met name op het gebied van toezicht en handhaving. Hoe gaat dat in z’n werk, welke kansen en risico’s zijn er en hoe zien we de toekomst? We bespraken het tijdens de Biind-rondetafel ‘Artificial Intelligence in de leefomgeving’.
Artificial Intelligence in de leefomgeving
woensdag 12 juli 2023
AI in de leefomgeving
De deelnemers aan het rondetafelgesprek waren Mattias Rouw (Arvoo), Jesper Boersma (Trajan), Erwin Sikkens (ScanGo), Erna Jansen (Acquire), Milan Veen (Stagiair gemeente Amsterdam), Thomas Leering (Ecorys) en Marthijn Hellinga (Gemeente Elburg).
Digitaal schouwen
Uit de voorstelronde blijkt dat niet iedereen al op hetzelfde level zit qua gebruik en toepassen van AI in de leefomgeving. Vooral op het gebied van handhaving gebeurt al veel, met name Mattias Rouw en Erwin Nikkels hebben hier ervaring mee in verschillende gemeenten. Milan Veen wil graag informatie ophalen die hij kan gebruiken voor het ontwikkelen van een toekomstvisie op het gebied van mobiliteit en openbare ruimte in relatie tot AI. Ook Jesper Boersma is geïnteresseerd in de verschillende toepassingen die ze bij Trajan zouden kunnen implementeren. In Elburg gebeurt nog niet heel veel, hoewel er al wel wordt geëxperimenteerd met het maken van beleidsplannen. Marthijn Hellinga is enthousiast over de mogelijkheden van AI en wil graag een koploper zijn.
Mattias Rouw geeft een presentatie over digitaal schouwen. Hij bespreekt het gebruik van AI in het monitoren van de buitenruimte. Hij noemt verschillende objecten en situaties die kunnen worden gecontroleerd, zoals mobiele toiletten, afvalcontainers, afval op straat, defecte straatverlichting en verkeersborden. Het doel is om informatie te verkrijgen over de buitenruimte zonder dat er een apart scanvoertuig nodig is. In plaats daarvan wordt er gewerkt aan een kleinere verwerkingsunit met meerdere kleine camera's die eenvoudig in elk voertuig kunnen worden gemonteerd, zoals een vuilnisauto of bus. Door het combineren van objectdetectie met plaatsbepalingssystemen kan de informatie naar de juiste instanties worden gestuurd voor verdere afhandeling.
Het doel is om informatie te verkrijgen over de buitenruimte zonder dat er een apart scanvoertuig nodig is
Rouw benadrukt dat hoewel de technologie al veel mogelijkheden biedt, de processen binnen gemeenten nog moeten worden aangepast om digitale handhaving mogelijk te maken.
Om AI echt te implementeren in het dagelijks werk van gemeenten denkt Nikkels dat het aanpakken van concrete problemen centraal moet staan. Het automatisch scannen van verkeersborden is zo’n voorbeeld dat heel veel tijd kan besparen. Gewoon doen, is zijn advies.
Het experimenteergedrag van gemeentes verschilt
Of dat echt zo werkt is de vraag. Marthijn Hellinga uit Elburg weet niet of iedereen staat te springen om zonder voorkennis met nieuwe technologieën aan de gang te gaan. Thomas Leering merkt op dat het experimenteergedrag van gemeentes verschilt, met grotere gemeentes die vaak vooruitstrevender zijn. Milan Veen, die bij de gemeente Amsterdam stage loopt, merkt op dat sommige mensen binnen de gemeente nog weinig kennis hebben over AI, terwijl anderen er al verder mee zijn. Zelf denkt Veen al veel verder. Hij ziet een rol voor AI bij crisismanagement, bijvoorbeeld bij overstromingen, om snel beslissingen te nemen en processen te versnellen.
Privacy gewaarborgd
Uiteraard zijn er ook uitdagingen en bezwaren. Zo weegt het privacy-aspect zwaar, bijvoorbeeld bij het gebruik van camera’s in de openbare ruimte. Leering merkt op dat privacyregels in Nederland streng zijn en dat er veel beperkingen zijn op het gebruik van bepaalde toepassingen. Hij vergelijkt de situatie met China, waar de verzameling en toepassing van gegevens veel verder gaat.
Overigens kan de privacy gewoon gewaarborgd worden, laat Rouw zien. Bij Arvoo hebben ze ervaring met het implementeren van een systeem voor het detecteren van voertuigen én het waarborgen van privacy. Ze hebben een algoritme ontwikkeld dat persoonsgegevens zoals kentekens verwijdert voordat de beelden verder worden verwerkt. Hij legt uit dat ze de privacykenmerken van de beelden verwijderen voordat ze worden opgeslagen en dat ze geen persoonsgegevens opslaan.
Ook in Amsterdam wordt voorzichtig met beelden omgesprongen, vertelt Milan Veen. Voor de slimme stoplichten is een systeem geïmplementeerd dat alleen kleding kan detecteren zonder persoonlijke herkenning. Dit toont aan dat er manieren zijn om betrouwbare data te verkrijgen zonder inbreuk te maken op de privacy.
Hoe verder?
De rondetafel was een verkennend gesprek over het gebruik van AI in de leefomgeving. Dit najaar geven we een vervolg aan het gesprek. Hoe? Dat hangt af van jou!
Waar heb jij behoefte aan? Een showcase van toepassingen? Een gebruikersdag om ervaringen uit te wisselen? Voorbeelden van hoe je AI borgt in je beleid? Een online of een fysieke bijeenkomst? Laat het ons weten door de enquête in te vullen. Het kost je slechts een paar minuten.