New York uvodi AI u lov na švercere – pametne rampe i algoritmi mijenjaju pravila igre u javnom prijevozu
AI U BROBI PROTIV ŠVERCERA U JAVNOM PRIJEVOZU: New York uz pomoć umjetne inteligencije nastoji smanjiti velike gubitke uzrokovane “švercanjem” putnika u javnom prijevozu (gubitak od čak milijarde USD godišnje!) i poboljšati procese održavanja, te uz brojne druge tehnologije unaprijediti javni prijevoz u gradu
New York je ove godine pokrenuo najveći ciklus Transit Tech Laba (TTL) – javno-privatnog programa kroz koji prometne agencije u ubrzanom, osmotjednom formatu testiraju rješenja tehnoloških tvrtki. U sedmom izdanju odabrano je 12 kompanija čije se tehnologije ispituju s MTA-om (Metropolitan Transportation Authority), ali i s agencijama poput Port Authorityja i njujorškog odjela za promet. Fokus je dvostruk: povećanje broja putnika te inspekcija i održavanje infrastrukture.
TTL-ov pristup „dokaza koncepta” (proof-of-concept) osmišljen je kako bi gradske sustave učinio agilnijima: prometne službe rade rame uz rame s tvrtkama, grade prototipove na stvarnim podacima te brzo odlučuju ima li smisla ići u širu primjenu. U rujnu 2025. objavljeni su i prvi rezultati ovog ciklusa, s naglaskom na učinkovitost i uštede koje su piloti donijeli partnerima.
Što se točno testira: od „slušanja” tračnica do brojanja putnika
AI za preventivno održavanje
Jedan od najupečatljivijih iskoraka je pilot s Google Public Sectorom za preventivno održavanje tračnica. Senzori i pametni telefoni bilježe zvuk i vibracije tijekom vožnje, a algoritmi umjetne inteligencije u oblaku analiziraju uzorke i označavaju sumnjiva mjesta za pregled. Inženjeri ostaju „ljudi u petlji”: odlaze na teren potvrditi nalaze, čime se model stalno dorađuje. Cilj je jednostavan – otkriti problem prije nego što preraste u kvar i uzrokuje kašnjenja.
Takav pristup ima očite benefite: brži ciklus otkrivanja i sanacije, manje izvanrednih zaustavljanja te racionalnije korištenje radnih ekipa. Ako se pokaže uspješnim, AI bi mogao postati standardni alat za planiranje održavanja i na drugim velikim mrežama podzemnih željeznica.
Alati za nadzor gužvi i kvalitetnije usmjeravanje kapaciteta
Paralelno, TTL traži rješenja koja preciznije mjere opterećenje na linijama i stanicama – primjerice automatizirano brojanje ulazaka i izlazaka ili analitiku putničkih tokova koja pomaže u brzom preusmjeravanju vlakova i autobusa. Takvi alati trebali bi smanjiti „uska grla”, poboljšati točnost voznog reda i – što je ključno – vratiti povjerenje putnika.
„Superkoridor švercanja”: kako AI i nova oprema pokušavaju zatvoriti rupe
Razmjeri problema i pritisak na proračun
Njujorški javni prijevoz i dalje se bori s velikim gubicima zbog “švercanja” u javnom prijevozu. Procjena neovisnog fiskalnog nadzornika (Citizens Budget Commission) pokazuje da je 2024. zbog izbjegavanja naplate karata i cestarina izgubljeno oko milijardu dolara – najveći dio na autobusima, znatno više nego prije pandemije. Takva rupa u prihodima otežava održavanje i modernizaciju sustava.
Kompleksan paket mjera – od novih vrata do promjena na „sigurnosnim” izlazima
MTA u međuvremenu provodi niz paralelnih mjera. Jedna od najsimboličnijih je odmak od klasičnih okretnih vrata: ove jeseni kreće testiranje četiri modela modernih ulaznih barijera na ukupno 20 stanica, kao uvod u moguću veću zamjenu postojeće opreme. Cilj je smanjiti preskakanje i „šlepanje” iza drugog putnika (tzv. piggybacking) bez stvaranja dodatnih barijera za osobe s invaliditetom i roditelje s kolicima.
Kontroverznija mjera je odgođeno otvaranje velikih izlaznih (emergency) vrata koja su se, u praksi, pretvorila u „superkoridor švercanja”. Do kraja godine takav će se režim primijeniti u 150 stanica, a na lokacijama gdje su uvedene i dodatne mehaničke preinake (tzv. „peraje” i „rukavi” na turniketima) preskakanje je, prema MTA-u, palo i do 60 %. Kritičari, međutim, upozoravaju na sigurnosne implikacije odgode u stvarnim izvanrednim situacijama – stoga će se učinci i rizici budno pratiti.
Funkcioniraju li mjere? Prvi trendovi su ohrabrujući
Službeni podaci pokazuju da je ukupna „fare evasion” u podzemnoj željeznici između 2. tromjesečja 2024. i 1. tromjesečja 2025. pala za oko 30 %, a na autobusima se smanjuje tri kvartala zaredom. Iako je to i dalje daleko od željene razine, signalizira da kombinacija ciljane kontrole, izmjena opreme i analitike može davati rezultate.
Granice nadzora: bez biometrije i prepoznavanja lica
Njujorški odgovor na švercanje ne ide putem biometrijskog prepoznavanja. Od 2024. državnim je naputkom izričito zabranjeno da MTA koristi tehnologije biometrijske identifikacije – uključujući prepoznavanje lica – u svrhu provođenja naplate karata. Ista se zabrana odnosi i na „angažiranje trećih strana” za takav posao. Ovom odlukom zakonodavac je pokušao uravnotežiti sigurnost i privatnost te izbjeći eskalaciju nadzora putnika.
Istodobno, MTA testira AI sustave koji analiziraju „ponašanje” (npr. opasno guranje na peronu) bez identifikacije osoba. Agencija pritom naglašava da se fokusira na obrasce, a ne na identitet, i da je cilj pravodobno upozoriti ljude na terenu, a ne automatizirano kažnjavanje.
Prednosti i dvojbe: učinkovitost, pravednost i sigurnost
Putničko iskustvo i pristupačnost
Šire, čvršće i „pametnije” rampe mogu otežati švercanje, ali ne smiju otežati život putnicima kojima je potrebna dodatna pomoć. Zato će dio prototipova imati široke prolaze i detekciju invalidskih kolica ili dječjih kolica, kako bi se smanjila potreba za posebnim postupkom prolaska. Uspjeh ovisi o dizajnu koji je istodobno i „tvrd” za zlouporabe i „mek” za legitimne potrebe.
Sigurnost vs. „sigurnosna vrata”
Odgoda otvaranja emergency-vrata smanjuje zlouporabu, ali otvara pitanje: što u slučaju stvarne nužde? Zagovornici tvrde da sustav poštuje protupožarne propise; protivnici upozoravaju da su i sekunde bitne. Ovdje će evaluacija u stvarnom okruženju biti presudna, a eventualna šira primjena morat će proći stroge sigurnosne provjere.
Privatnost i povjerenje javnosti
Zabrana biometrije daje jasne granice tehnološkim eksperimentima. No i bez prepoznavanja lica, AI u prometu otvara pitanja: kako se anonimiziraju podaci, tko ima pristup snimkama, koliko dugo se čuvaju? Transparentno izvještavanje i neovisni nadzor bit će ključni za održavanje društvenog licence-to-operate.
Zašto je ovo važno i izvan New Yorka
New Yorkov TTL od početka je zamišljen kao „stroj za učenje” koji gradovima daje siguran prostor za eksperimentiranje – uz jasne ciljeve, kratke rokove i mjerljive ishode. Format koji počinje pilotom, a nastavlja se širim uvođenjem samo ondje gdje se pokažu stvarne koristi, postaje svojevrsni uzor drugim metropolama.
Za europske gradove, uključujući Zagreb, poruka je dvostruka. Prvo, AI već danas nudi konkretne, operativne dobitke – od prediktivnog održavanja do optimizacije kapaciteta. Drugo, društveni kontekst (pristupačnost, privatnost, ravnoteža između nadzora i prava putnika) mora biti ugrađen u dizajn sustava od prvog dana. Tehnologija je nužna, ali dovoljna je tek kad je prihvaćena.
Što slijedi: kratka vremenska crta
- Ožujak 2025. – pokrenut je pilot AI-inspekcije tračnica s Google Public Sectorom; „ljudi u petlji” potvrđuju nalaze na terenu.
- Svibanj 2025. – najavljen sedmi TTL ciklus s 12 odabranih tvrtki i fokusom na „Ridership Improvement” te „Inspection & Maintenance”.
- Jesen 2025. – starta testiranje četiriju modela novih ulaznih barijera na 20 stanica; istodobno se širi odgođeno otvaranje emergency-vrata (cilj: 150 stanica do kraja godine).
- Rujan 2025. – objavljeni su prvi rezultati TTL-ovih ovogodišnjih pilota, s navedenim operativnim poboljšanjima i uštedama.
Između nužde i mjere
New York se – suočen s milijardskim gubicima i infrastrukturnim zaostatcima – odlučio za pragmatičan put: brzo testiranje, brza mjerljivost i jasne crte oko privatnosti. AI alati za inspekciju tračnica obećavaju manje kvarova i pouzdaniji vozni red, dok kombinacija novih barijera, ciljane kontrole i analitike već pokazuje prve pomake u suzbijanju švercanja. Hoće li to biti dovoljno?
Ako rezultati ostanu pozitivni, 2026. bi lako mogla postati godina u kojoj će „pametne” tehnologije iz pilota prijeći u svakodnevnu rutinu njujorškog prijevoza – i dati smjernice gradovima koji žele isto, ali bez nepotrebnog nadzora.
