2 Ocak 2026’da Saint Petersburg yönetimine bağlı resmi Telegram kanalı üzerinden, kar ve buz temizliği yapılmadığı gerekçesiyle ticari mülk sahiplerine para cezaları kesildiği duyuruldu. Kentte, çatı saçaklarında oluşan buz sarkıtlarının tespiti için belediye müfettişleriyle birlikte çalışan yapay zekâ tabanlı bir sistem devreye alındı. Bu kapsamda, buz sarkıtlarının tespiti için kullanılan belediye destekli yapay zekâ uygulaması tarafından elde edilen görüntüler, doğrudan ilgili kurumlara iletilerek idari yaptırımlara dayanak oluşturuyor.
Yoğun kar yağışı ve ani sıcaklık değişimlerinin ardından birçok mülk sahibinin çatı temizliğini zamanında yapamadığı belirtiliyor. Kent yönetimi, 2025’te başlatılan ve başlangıçta bozuk yollar ile izinsiz seyyar satıcılık gibi sorunları tespit etmeyi amaçlayan “Gorodovoy” adlı sistemi, bu kış itibarıyla çatı buzlanmalarını belirlemek üzere yeniden yapılandırdı. Yetkililer, bu yolla kamu güvenliğinin artırılmasını hedeflediklerini savunuyor.
Yapay zekâ tespitlerine yönelik hukuki ve teknik soru işaretleri
Ancak uygulama, kamuoyunda ve uzman çevrelerde tartışmalara yol açtı. Sistem tarafından çekilen fotoğrafların her zaman durumu doğru analiz edemediği, bazı vakalarda risk oluşturmadığı halde “tehlikeli” olarak sınıflandırma yapabildiği dile getiriliyor. Ayrıca programın bugüne kadar ne ölçüde etkili olduğuna dair şeffaf ve kamuya açık verilerin bulunmaması, cezaların hukuki olarak nasıl itiraz edilebileceği sorusunu gündeme taşıyor. Bu çerçevede, yapay zekâ temelli denetimlerin idari cezalara dayanak oluşturması hukuki tartışmaların merkezinde yer alıyor.
Mülk sahipleri açısından ise buz sarkıtlarının her zaman ihmal sonucu oluşmadığına dikkat çekiliyor. Hızla değişen hava koşulları veya hafta sonları meydana gelen buzlanmalar, zamanında müdahaleyi fiilen zorlaştırabiliyor. Bu durum, yerel yönetimlerin takdir yetkisini kötüye kullanabileceği ve cezaların adil olmayabileceği yönündeki endişeleri artırıyor.
Küçük işletmeler üzerindeki mali baskı ve bütçe hedefleri
Kesilen cezaların boyutu da eleştirilerin bir diğer odağını oluşturuyor. Bazı vakalarda 100 bin rubleye ulaşan yaptırımların, sınırlı mali rezervlere sahip küçük işletmeler için ciddi bir yük anlamına geldiği belirtiliyor. Nitekim daha önce aynı sistemle tespit edilen farklı ihlaller üzerinden Saint Petersburg bütçesine milyonlarca ruble aktarıldığı biliniyor. Son örneklerden biri olarak, Sedova Caddesi’ndeki bir bina sahibine kesilen yüksek tutarlı ceza kamuoyunda geniş yankı uyandırdı.
Eleştirmenler, cezaların çoğu zaman yerinde inceleme yapılmadan, yalnızca yapay zekâ tarafından üretilen görüntülere dayanarak kesildiğine işaret ediyor. Risk değerlendirmesi, teknik kriterler ve bağımsız uzman görüşleri olmaksızın uygulanan bu yaklaşımın, güvenlikten ziyade bütçe gelirlerini artırma amacına hizmet ettiği görüşü dile getiriliyor. Teknolojik olarak sistemin önleyici bir araç olma potansiyeli bulunsa da, mevcut haliyle bağımsız denetim ve şeffaflık eksikliği, uygulamanın kamu yararından çok mali yaptırım mekanizmasına dönüştüğü algısını güçlendiriyor.
