भारत की आपराधिक न्याय प्रणाली में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

पाठ्यक्रम: GS2/ न्यायपालिका, ई-गवर्नेंस, CJS में AI

संदर्भ

• AI-संचालित नवाचारों से उद्योगों में बदलाव आ रहा है, अपराध और आपराधिक न्याय पर इसका प्रभाव अपरिहार्य है। अमेरिका में $100 बिलियन की स्टारगेट AI पहल एवं कम लागत वाले LLMs (डीपसीक) में चीन की प्रगति AI वर्चस्व की वैश्विक दौड़ को प्रकट करती है।

परिचय

• यद्यपि AI का उपयोग अपराधियों द्वारा परिष्कृत साइबर अपराध के लिए किया जा रहा है, यह अपराध की रोकथाम, पुलिसिंग और न्यायिक दक्षता को बढ़ाने के लिए अद्वितीय अवसर भी प्रस्तुत करता है। और,
• भारत को अपनी लंबित न्यायपालिका (50 मिलियन से अधिक लंबित मामले) और संसाधन की कमी वाले विधि प्रवर्तन के साथ, गोपनीयता, पूर्वाग्रह एवं नैतिक चिंताओं को संबोधित करते हुए आपराधिक न्याय प्रणाली (CJS) को मजबूत करने के लिए AI का उपयोग करना चाहिए।

आपराधिक न्याय में AI: वैश्विक दृष्टिकोण

• कई देश अपराध नियंत्रण और न्याय प्रणाली में AI को एकीकृत कर रहे हैं:
  • पूर्वानुमानित पुलिसिंग: जापान, दक्षिण कोरिया, अर्जेंटीना और यू.एस. अपराधों का पूर्वानुमान लगाने और उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों की पहचान करने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं।
  • न्यायपालिका में AI: चीन की स्मार्ट कोर्ट प्रणाली कानूनी शोध, सजा की भविष्यवाणियों और वास्तविक समय के अनुवाद के लिए AI का उपयोग करती है। एस्टोनिया की AI-संचालित ई-न्यायपालिका मानव न्यायाधीशों के बिना छोटे दावों को संभालती है।
  • अपराध जाँच और निगरानी: AI-संचालित चेहरे की पहचान और पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण यू.के. और सिंगापुर में निगरानी को बढ़ा रहे हैं।
• भारत को अपने कानूनी ढाँचे और सामाजिक संरचना के अनुकूल AI समाधानों को अपनाना और लागू करना चाहिए।

भारत की आपराधिक न्याय प्रणाली में AI

• विधि प्रवर्तन और पुलिसिंग में AI:
  • पूर्वानुमानित अपराध मानचित्रण: AI पुलिसिंग को अनुकूलित करने के लिए अपराध स्थान डेटा, गश्त पैटर्न और अपराधी मार्गों का विश्लेषण करता है।
    • उदाहरण: दिल्ली और हैदराबाद पुलिस हॉटस्पॉट ट्रैकिंग के लिए AI-आधारित मॉडल का उपयोग करती है।
  • AI-संचालित निगरानी और चेहरे की पहचान: संदिग्धों की पहचान करने के लिए राष्ट्रीय आपराधिक डेटाबेस के साथ एकीकृत।
    • उदाहरण: उत्तर प्रदेश और दिल्ली पुलिस ने सार्वजनिक स्थानों पर वास्तविक समय में चेहरे की पहचान की है।
  • फोरेंसिक और साइबर अपराध जाँच: AI-संचालित डिजिटल फोरेंसिक उपकरण साइबर अपराध पैटर्न, धोखाधड़ी और वित्तीय अपराधों का विश्लेषण करते हैं।
    • स्वचालित FIR फाइलिंग और केस डॉक्यूमेंटेशन के लिए स्पीच-टू-टेक्स्ट टूल।
  • पुलिस स्टेशनों में प्रशासनिक दक्षता: AI जाँच की निगरानी करता है, विलंब को चिह्नित करता है और केस की गुणवत्ता का आकलन करता है।
    • पुलिस अधिकारियों को जाँच और सार्वजनिक सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करने के लिए कागजी कार्रवाई से मुक्त करता है।
• न्यायपालिका में AI: केस बैकलॉग से निपटना
  • स्वचालित न्यायालय प्रतिलेखन और दस्तावेज़ीकरण: AI-संचालित भाषण-से-पाठ रूपांतरण सुनवाई के प्रतिलेखन पर लगने वाले समय को कम कर सकता है। उदाहरण के लिए: SUPACE (न्यायालय दक्षता में सहायता के लिए उच्चतम न्यायालय पोर्टल)
  • स्मार्ट केस प्रबंधन: AI केस फ़ाइलों को डिजिटाइज़ और वर्गीकृत कर सकता है, जिससे कागजी कार्रवाई और पुनर्प्राप्ति में विलंब कम हो सकती है।
  • कानूनी अनुसंधान और दृष्टांत विश्लेषण: AI उपकरण न्यायाधीशों को जमानत, सज़ा और अपील के लिए विधिक उदाहरणों की पहचान करने में सहायता करते हैं।
  • विसंगतियों और धोखाधड़ी का पता लगाना: AI विसंगतियों और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए न्यायालय के दस्तावेज़ों, अनुबंधों एवं कानूनी फाइलिंग को सत्यापित कर सकता है।
  • न्यायिक पर्यवेक्षण: AI उच्च न्यायालय की निगरानी के लिए लंबित मामलों, परीक्षण में विलंब और निचली अदालत के प्रदर्शन को ट्रैक कर सकता है।
• स्मार्ट पुलिसिंग और पारदर्शिता के लिए AI:
  • स्मार्ट पुलिसिंग पहल (रणनीतिक, सावधानीपूर्वक, अनुकूलनीय, विश्वसनीय, पारदर्शी) AI एकीकरण के साथ अच्छी तरह से संरेखित होती है:

भारत की आपराधिक न्याय प्रणाली में AI के लाभ

• न्यायिक बैकलॉग और विलंब से निपटना: AI केस प्रोसेसिंग को सुव्यवस्थित कर सकता है, दस्तावेज़ीकरण समय को कम कर सकता है और प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित कर सकता है। 
• जेलों में भीड़भाड़ को कम करना: भारतीय जेलें 130% क्षमता पर संचालित होती हैं (NCRB 2022)। AI जमानत मूल्यांकन, पैरोल अनुशंसाओं और विचाराधीन कैदियों की ट्रैकिंग में सहायता कर सकता है।
• बेहतर अपराध रोकथाम और संसाधन अनुकूलन: AI अपराध प्रवृत्तियों, अपराधी की गतिविधियों और गश्त दक्षता का विश्लेषण कर सकता है।
  • AI-संचालित स्वचालन पुलिस कर्मियों को प्रशासनिक कार्यों के बजाय विधि प्रवर्तन पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति प्रदान करता है। 
• मानवीय पूर्वाग्रह और त्रुटियों को कम करना: AI कानूनी दस्तावेज़ीकरण, फोरेंसिक विश्लेषण और न्यायिक निर्णय लेने में त्रुटियों को कम करता है। 
• लागत प्रभावी और स्केलेबल: अदालतों और पुलिस बुनियादी ढाँचे का विस्तार करने के बजाय, AI अधिक सस्ती एवं स्केलेबल समाधान प्रदान करता है।

AI कार्यान्वयन में चिंताएं और चुनौतियाँ

• गोपनीयता का उल्लंघन और निगरानी का अतिक्रमण: चेहरे की पहचान और AI-संचालित निगरानी सामूहिक निगरानी एवं गोपनीयता अधिकारों के बारे में चिंताएँ बढ़ाती है (अनुच्छेद 21)।
  • आधार से जुड़े पुलिस डेटाबेस व्यक्तिगत स्वतंत्रता से समझौता कर सकते हैं।
• AI सिस्टम में पूर्वाग्रह और भेदभाव: ऐतिहासिक रूप से पक्षपाती डेटा पर प्रशिक्षित AI मॉडल वंचित समुदायों को असंगत रूप से लक्षित कर सकते हैं।
  • उदाहरण: यू.एस. AI-आधारित पूर्वानुमानित पुलिसिंग अल्पसंख्यक पड़ोस में अत्यधिक पुलिसिंग करती पाई गई है।
• पारदर्शिता और जवाबदेही के मुद्दे: AI का “ब्लैक बॉक्स” निर्णय लेना न्यायिक जवाबदेही को कमज़ोर कर सकता है।
  • AI के निर्णयों में व्याख्या की कमी उचित प्रक्रिया और निष्पक्ष सुनवाई के अधिकारों का उल्लंघन कर सकती है।
• साइबर सुरक्षा जोखिम और डेटा उल्लंघन: AI-संचालित आपराधिक डेटाबेस और केस फ़ाइलें हैकिंग एवं दुरुपयोग के लिए असुरक्षित हैं।
  • उदाहरण: भारत में सरकारी डेटाबेस पर साइबर हमलों में 250% की वृद्धि देखी गई (CERT-In, 2023)।
• AI पर अत्यधिक निर्भरता और मानवीय निर्णय का क्षरण: कानूनी निर्णयों में AI मानवीय सहानुभूति और विवेक का स्थान नहीं ले सकता।
  • निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए सज़ा और पैरोल के फ़ैसलों में मानवीय तत्व को बनाए रखना चाहिए।

आगे की राह: सुरक्षा उपायों के साथ न्याय के लिए AI को विनियमित करना

• आपराधिक न्याय में AI पर सरकारी टास्क फोर्स: पुलिसिंग और न्यायालयों में AI के उपयोग को विनियमित करने के लिए एक केंद्रीय AI निरीक्षण निकाय की स्थापना करना।
• AI नैतिकता और पूर्वाग्रह शमन: निष्पक्षता के लिए नियमित ऑडिट के साथ पारदर्शी AI मॉडल विकसित करना।
  • प्रणालीगत पूर्वाग्रह को खत्म करने के लिए विविध डेटासेट लागू करना।
• धीरे-धीरे और नियंत्रित AI परिनियोजन: राष्ट्रव्यापी रोलआउट से पहले चुनिंदा न्यायालयों और पुलिस स्टेशनों में पायलट परियोजनाओं के साथ प्रारंभ करना।
• व्यापक प्रशिक्षण और क्षमता निर्माण: न्यायाधीशों, पुलिस अधिकारियों और कानूनी पेशेवरों को AI नैतिकता एवं उपयोग पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए।
• कानूनी और डेटा सुरक्षा ढाँचा: AI-संचालित कानून प्रवर्तन डेटाबेस को सुरक्षित करने के लिए डेटा सुरक्षा अधिनियम को मजबूत करना।

निष्कर्ष

• जबकि वैश्विक AI नेता प्रभुत्व के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, भारत को अपनी आपराधिक न्याय प्रणाली को आधुनिक बनाने के लिए AI का रणनीतिक रूप से लाभ उठाना चाहिए। AI पुलिस की दक्षता बढ़ाने, न्यायिक प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और न्याय वितरण में जनता के विश्वास को बेहतर बनाने का एक अद्वितीय अवसर प्रदान करता है। हालाँकि, निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए मजबूत नैतिक सुरक्षा उपाय और जिम्मेदार AI तैनाती महत्त्वपूर्ण है।

Source: IE