Ethical challenges of AI-based traffic enforcement in urban India

Artificial Intelligence (AI) systems are increasingly being deployed in urban traffic enforcement in India, through applications such as automated number plate recognition (ANPR), adaptive traffic signal control, facial and biometric recognition, and behavioural analytics. While AI-enabled systems may enhance traffic management and reduce reliance on human officers, it is equally important to consider their ethical implications, particularly regarding privacy, surveillance, informed consent, and public accountability. This study examines the ethical dimensions of AI enabled traffic surveillance in Indian cities, focusing primarily on Mumbai, with comparative observations from Delhi, Bengaluru, Hyderabad, and Pune. The research investigates how such systems reshape citizen rights and democratic values in public urban spaces. Drawing upon technical reports, policy documents, media investigations, expert commentary, and ethical literature, the study develops an ethical evaluation framework based on four moral principles autonomy, privacy, transparency, and accountability and applies it in a qualitative, multi-case study to identify key policy guidelines. The Mumbai case confirms that AI-driven traffic systems operate within an integrated predictive surveillance ecosystem, raising serious concerns about citizen awareness, institutional accountability, and social equity. While operational efficiency improves, these technologies risk intensifying social inequality, eroding privacy, extending inequitable power dynamics, and undermining public trust in mobility governance. As a final contribution, the study proposes key areas for ethical governance, including designing systems with community openness, fostering citizen participation, establishing accountability mechanisms, and developing a normative policy framework that goes beyond minimal legal compliance.

I sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) vengono sempre più utilizzati nel controllo del traffico urbano in India, attraverso applicazioni come il riconoscimento automatico delle targhe (ANPR), il controllo adattivo dei semafori, il riconoscimento facciale e biometrico e l’analisi comportamentale. Sebbene i sistemi basati sull’IA possano migliorare la gestione del traffico e ridurre la dipendenza dagli operatori umani, è altrettanto importante considerarne le implicazioni etiche, in particolare in relazione alla privacy, alla sorveglianza, al consenso informato e alla responsabilità pubblica. Questo studio esamina le dimensioni etiche della sorveglianza del traffico abilitata dall’IA nelle città indiane, concentrandosi principalmente su Mumbai, con osservazioni comparative su Delhi, Bengaluru, Hyderabad e Pune. La ricerca indaga in che modo tali sistemi rimodellano i diritti dei cittadini e i valori democratici negli spazi pubblici urbani. Basandosi su rapporti tecnici, documenti di policy, indagini giornalistiche, contributi di esperti e letteratura etica, lo studio sviluppa un quadro di valutazione etica fondato su quattro principi morali autonomia, privacy, trasparenza e responsabilità e lo applica in un’analisi qualitativa multi-caso per individuare le principali linee guida di policy. Il caso di Mumbai conferma che i sistemi di traffico basati sull’IA operano all’interno di un ecosistema integrato di sorveglianza predittiva, sollevando serie preoccupazioni riguardo alla consapevolezza dei cittadini, alla responsabilità delle istituzioni e all’equità sociale. Sebbene l’efficienza operativa migliori, queste tecnologie rischiano di amplificare le disuguaglianze sociali, compromettere la privacy, rafforzare dinamiche di potere asimmetriche e minare la fiducia pubblica nella governance della mobilità. Come contributo finale, lo studio propone aree chiave per una governance etica, tra cui la progettazione di sistemi aperti alla comunità, la promozione della partecipazione dei cittadini, l’istituzione di meccanismi di responsabilità e lo sviluppo di un quadro normativo che vada oltre la semplice conformità legale minima.