首爾梨泰院人踩人慘劇，連日成為國際關注新聞，不少專家提出各類預防建議，AI 人流監控是其中一個熱門答案，相關技術在疫情期間亦加速研發。然而，有學者提醒不宜過分依賴 AI，掌握群眾心理學，與群眾建立良好溝通才是避險的基本步。
在每年長達一星期的伊斯蘭朝覲季節中，全球多達 250 萬教徒會聚集沙特阿拉伯麥加與麥地那，為伊斯蘭教最大型集會，2015 年 9 月 24 日卻發生極嚴重的人踩人慘劇。雖然官方公佈罹難人數為 769 人，但美聯社分析數據得出，死者最少有 2,400 人。事實上，麥加歷來已發生過多宗朝覲者的人踩人慘劇，2006 年最少 345 人死亡、2004 年有 251 人死亡。
沙特政府為免悲劇重演，今年 9 月在首都利雅得（Riyadh）舉行的第二屆全球人工智能峰會（Global AI Summit）上宣佈，將會開發及採用 AI 演算法以協助管理朝覲人潮；目前有兩座清真寺亦正採用 AI 技術，幫助當局快速應變，確保人流不會超出安全上限。
暫時未知南韓在梨泰院人踩人事故的檢討中，會否建議將來採用 AI 技術協助控制人潮，但其實疫情爆發後，多國政府都先後以防疫為由，阻止人流聚集，以致人群管理 AI 技術正加快研發步伐，同時惹起政府監控社會的爭議。
現場工作人員才是關鍵
通常 AI 是透過成千上萬個圖像，學習計算人群數量及流向，工程師會利用不同角度的影像，確保機器能夠區分人類與其他物體，再按照特定電腦模型預測人流走向，在場面失控前提出預警。疫情爆發後的 2020 年 8 月，芬蘭赫爾辛基便率先為天眼加裝 AI 強化鏡頭，配合「人流計算」計劃；該國長遠更打算廣泛部署 AI，以作人群控制、移民資源分析及區域人口規劃。
然而，這些 AI 強化鏡頭始終無法取代人類位置，充其量只是輔助作用，控制人流始終要靠人本身。專研群眾行為的英國布萊頓大學（University of Brighton）人文社會科學學院首席講師 Chris Cocking 曾經提醒，不應過分依賴人流計算科技，要避免人踩人悲劇的最主要手段，取決於我們對群眾心理的認知。
他認為，目前很多人流預測模型，都沒有充分考慮到群眾心理學理論，又或者應用過時的見解，誤以為群眾在緊急事態中，必然有「恐慌」情緒，最後釀成人踩人事故。這種過度簡化的理論，正受到群眾心理學家的挑戰。因此預測模型與群眾心理學絕非對立，兩者有必要加強互動和交流。
再者，群眾聚集的現場總是充滿突發情況，要迅速採取預防措施、有懂得與群眾有效溝通的人員在場，往往才至為重要。Cocking 認為，這意味著在特定有利位置加派訓練有素的工作人員，以實時現場觀察群眾密度，當有人在人群堆裡表現痛苦，在場工作人員如何及時回應，遠比 AI 來得可靠和實際。
