एआई और आपराधिक न्याय

आपराधिक न्याय के क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के आने से कानूनी परिदृश्य का व्यापक विस्तार हुआ है और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग एक परिवर्तनकारी शक्ति की तरह हो गया है। आपराधिक न्याय प्रणाली के मूल में कृत्रिम तकनीकें समाहित हो गई हैं, जिससे इसकी दक्षता, सटीकता और निष्पक्षता बढ़ गई है। यह आपराधिक न्याय प्रणाली की चुनौतियों से निपटने और भारत के न्याय और कानून के हित में प्रौद्योगिकी के जिम्मेदार और नैतिक उपयोग की आवश्यकता को समझता है और आपराधिक न्याय प्रणाली इसका अपवाद नहीं है।

आपराधिक न्याय प्रणाली में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका पूर्वानुमानित पुलिसिंग और अपराध विश्लेषण से लेकर केस प्रबंधन और अपराधियों और बार-बार अपराध करने वालों के जोखिम का आकलन करने में न्यायिक निर्णय लेने तक भिन्न होती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग ने भारतीय दंड संहिता और अन्य विनियमों को पूर्वानुमानित पुलिसिंग और अपराध विश्लेषण से लेकर साक्ष्य प्रबंधन और कानूनी अनुसंधान तक महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किया है। यह कानूनी बिरादरी के सामने आने वाली चुनौतियों और वादों पर प्रकाश डालता है और त्रुटि को कम करने और मुकदमों और निर्णयों में तेजी लाने के लिए इन उच्च-स्तरीय तकनीकों के जिम्मेदार और नैतिक उपयोग को समझता है।

इसका उद्देश्य कानून प्रवर्तन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग का पता लगाना तथा आपराधिक न्याय प्रणाली में नैतिक व्यवहार को ध्यान में रखते हुए इसके लाभों और चुनौतियों का अध्ययन करना है।

कानून प्रवर्तन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

आपराधिक न्याय प्रणाली में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग विभिन्न प्रमुख क्षेत्रों में किया जा रहा है, जो नीचे दिए गए हैं:

पूर्वानुमानित पुलिसिंग

जैसा कि नाम से पता चलता है, पूर्वानुमानित पुलिसिंग आपराधिक न्याय प्रणाली को सिस्टम द्वारा एकत्रित डेटा के आधार पर संभावित अपराध की प्रकृति और घटना का अनुमान लगाने में मदद करती है। इससे पुलिस विभाग को उपलब्ध डेटा का विश्लेषण करने और अपराधियों के भविष्य के व्यवहार का अनुमान लगाने में मदद मिल सकती है। डेटा में पिछली अपराध रिपोर्ट, सोशल मीडिया गतिविधियाँ, आपराधिक मानसिकता, पिछले अपराधों में परिलक्षित व्यवहार और पैटर्न और कभी-कभी मौसम की स्थिति भी शामिल होती है।

इसका उद्देश्य संसाधनों को अधिक रणनीतिक रूप से तैनात करके अपराध की घटना को कम करने के बजाय उसे घटित होने से रोकना है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऐतिहासिक अपराध डेटा और अन्य कारकों का विश्लेषण करके संभावित अपराध हॉटस्पॉट की पहचान करने में कानून प्रवर्तन एजेंसियों की सहायता कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप सक्रिय अपराध रोकथाम और जांच हो सकती है। भारत में, कई कानून प्रवर्तन एजेंसियों ने न्यायपालिका के निर्णय लेने में पारदर्शिता और तेज़ी लाने के लिए पूर्वानुमानित पुलिसिंग के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग की खोज शुरू कर दी है।

हालांकि, पूर्वानुमानात्मक पुलिसिंग हर बार सटीक नहीं होती है, क्योंकि यह अपना डेटा ऐसे क्षेत्र से प्राप्त करती है, जहां पहले से ही पुलिस की कड़ी निगरानी होती है, और यह उस पूरे भौगोलिक क्षेत्र के बजाय उसी क्षेत्र में अधिक अपराधों की भविष्यवाणी कर सकती है, जिसके लिए यह पूर्वानुमान लगाया गया है, जिसके परिणामस्वरूप किसी विशेष क्षेत्र में अत्यधिक पुलिसिंग हो सकती है।

जोखिम मूल्यांकन उपकरण

जोखिम मूल्यांकन उपकरण आपराधिक इतिहास, सामाजिक पृष्ठभूमि और मनोवैज्ञानिक लक्षणों जैसे कारकों के आधार पर किसी व्यक्ति द्वारा अपराध को दोहराने की संभावना का आकलन करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं। यह जमानत की सज़ा और पैरोल के फैसलों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित जोखिम मूल्यांकन उपकरणों के उपयोग की व्याख्या करता है। इरादा इन निर्णयों को पूरी तरह से मानवीय निर्णय पर निर्भर रहने के बजाय अधिक वस्तुनिष्ठ और डेटा-संचालित बनाना है, जो न्यायाधीश के पूर्वाग्रहों और भावनाओं से प्रभावित हो सकते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस न्यायाधीशों को न्यायिक परीक्षण के दौरान एक सूचित निर्णय लेने में मदद करने के लिए डेटा अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। ये प्रणालियाँ अपराध की गंभीरता, अभियुक्त का इतिहास और आपराधिक प्रक्रिया संहिता के दिशानिर्देशों के अनुरूप पुनर्वास की संभावनाओं जैसे कई कारकों पर विचार करती हैं।

यह उन व्यक्तियों द्वारा उत्पन्न जोखिम का आकलन कर सकता है जिन्हें पहले ही भारतीय दंड संहिता के तहत अपराधों के लिए दोषी ठहराया जा चुका है, तथा जमानत, पैरोल या परिवीक्षा के लिए निर्णय लेने में सहायता करता है।

जन जागरूकता और जवाबदेही

हालाँकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने आपराधिक न्याय प्रणाली में बहुत सहायता प्रदान की है, लेकिन इसका अध्ययन और पूर्वानुमान अच्छी तरह से किया जाना चाहिए। जनता को शिक्षित करने का मतलब है उनकी अपेक्षाओं का प्रबंधन करना और आर्टिफिशियल तकनीकों की बेहतर समझ को बढ़ावा देना। कानून प्रवर्तन और कानूनी पेशेवरों को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का प्रभावी और नैतिक रूप से उपयोग करने के तरीके के बारे में प्रशिक्षण प्रदान करना भी उपकरणों का उपयोग करने के लिए सार्वजनिक शिक्षा का एक हिस्सा है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम के नियमित ऑडिट से कानून प्रवर्तन अधिकारियों को भेदभाव या अशुद्धियों के आधार पर किसी भी मुद्दे की पहचान करने में मदद मिल सकती है और इस तरह के ऑडिट स्वतंत्र निकायों द्वारा किए जाने चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे निष्पक्ष हैं। आपराधिक न्याय प्रणाली में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए, इस पर स्पष्ट दिशानिर्देश होने चाहिए और इन दिशानिर्देशों में डेटा गोपनीयता, पूर्वाग्रह की रोकथाम और निर्णय लेने की प्रक्रिया में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग जैसे मुद्दों को संबोधित किया जाना चाहिए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम और इसके उपयोग से संबंधित किसी भी मुद्दे या चिंता की रिपोर्ट करने के लिए व्यक्तियों के लिए एक शिकायत तंत्र होना चाहिए। इसमें लोगों के लिए शिकायत दर्ज करने या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा प्रदान किए गए इनपुट के माध्यम से किए गए निर्णयों की समीक्षा का अनुरोध करने के लिए चैनल बनाना शामिल है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में जवाबदेही पारदर्शिता सुनिश्चित करने, दुरुपयोग से बचने और नियमित समीक्षा करने के लिए लागू कानूनी ढांचे को विकसित करने का आधार हो सकती है।

डेटा गोपनीयता और स्वीकार्यता

अक्सर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग में बड़े डेटासेट का विश्लेषण शामिल होता है, और डेटा गोपनीयता से संबंधित मुद्दों और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के माध्यम से प्राप्त साक्ष्य की स्वीकार्यता को कानूनी ढांचे के भीतर और स्पष्टीकरण की आवश्यकता हो सकती है। इस पर अधिक विचार करने की आवश्यकता है क्योंकि डेटा का विश्लेषण करते समय व्यक्तिगत गोपनीयता अधिकारों की सुरक्षा पर भी विचार किया जाना चाहिए।

डेटासेट का विश्लेषण, विशेष रूप से एआई के संदर्भ में, महत्वपूर्ण गोपनीयता संबंधी चिंताओं को जन्म देता है, जो भारत में गोपनीयता के व्यापक संवैधानिक अधिकार के साथ संरेखित है।

चुनौतियाँ और चिंताएँ

डेटा में पूर्वाग्रह - आपराधिक न्याय प्रणाली डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करती है और यदि डेटा पक्षपातपूर्ण है, तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समुदायों और धर्म के आधार पर ऐतिहासिक असमानताओं को बाहर निकाल सकता है। डेटा का बिना किसी पूर्वाग्रह के अच्छी तरह से अध्ययन किया जाना चाहिए और विविध डेटासेट तैयार किए जाने चाहिए।

पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित करना - संग्रहीत डेटा में पक्षपात को कम करने और डेटा स्रोतों और कार्यप्रणाली के बारे में अधिक पारदर्शिता लाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम का नियमित ऑडिट महत्वपूर्ण है। विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों में निष्पक्षता के लिए एल्गोरिदम का परीक्षण किया जाना चाहिए और इसमें शामिल हितधारकों के साथ जुड़ना चाहिए। पारदर्शिता की कमी से प्रभावित व्यक्तियों के लिए यह विश्लेषण करना मुश्किल हो जाता है कि निर्णय कैसे किए गए हैं और डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है। जब कोई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम कोई त्रुटि करता है या आपको पक्षपातपूर्ण परिणाम देता है, तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा प्राप्त डेटा के परिणामों को सही ठहराने के लिए जवाबदेही तंत्र की आवश्यकता होती है, चाहे वह डेवलपर्स, उपयोगकर्ताओं या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने वाले लोगों से हो। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-संचालित निर्णयों की त्रुटियों से प्रभावित लोगों के लिए समीक्षा करने और सुधार करने के लिए एक मजबूत प्रक्रिया होना एक उपाय है।

कानूनी और नैतिक मुद्दे - आपराधिक न्याय प्रणाली में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किसी व्यक्ति के अधिकारों की रक्षा करने और यह सुनिश्चित करने के लिए कानूनी मानकों के साथ संरेखित होना चाहिए कि किसी के कानूनी अधिकारों का कोई उल्लंघन न हो या कोई गैरकानूनी भेदभाव न हो। अनूठी चुनौतियों का समाधान करने के लिए सभी पहलुओं में संवैधानिक और मानवाधिकारों के प्रति अखंडता और सम्मान हमेशा मौजूद होना चाहिए। व्यक्ति के अधिकारों के बार-बार उल्लंघन ने डेटा सुरक्षा कानूनों के महत्व को बढ़ा दिया है और इसमें एन्क्रिप्शन और डेटा भंडारण की सुरक्षा जैसे मजबूत डेटा सुरक्षा उपायों को लागू करना और GDPR जैसे गोपनीयता नियमों को सुनिश्चित करना शामिल है। न्याय प्रणाली में जनता का विश्वास न्याय प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण है और सिस्टम में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भागीदारी से इसकी पुष्टि नहीं होनी चाहिए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को अधिक व्यक्तियों और समुदायों के बीच सिखाया और बढ़ावा दिया जाना चाहिए ताकि इसके बारे में समझ और सार्वजनिक विश्वास बनाने में मदद मिल सके, साथ ही यह सुनिश्चित किया जा सके कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का जिम्मेदारी से उपयोग किया जा रहा है।

निष्कर्ष

आपराधिक न्याय प्रणाली में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एकीकरण प्रणाली की दक्षता बढ़ाने और निर्णय लेने की प्रक्रिया में सुधार करने के लिए एक परिवर्तनकारी बदलाव है। लंबित मामलों और न्यायिक परीक्षणों की चुनौतियों का समाधान करने के लिए आपराधिक न्याय प्रणाली में त्वरित सुनवाई के लिए इसे पेश करना आवश्यक हो गया है। पूर्वानुमानित पुलिसिंग और जोखिम मूल्यांकन उपकरण से लेकर केस प्रबंधन तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग ने एक बेहतर सुव्यवस्थित प्रक्रिया और जांच प्रक्रिया सुनिश्चित की है। हालाँकि, इस प्रणाली की अपनी चुनौतियाँ और जटिलताएँ भी हैं जो पूर्वाग्रहों, डेटा गोपनीयता की चिंताओं और प्रणाली में पारदर्शिता और जवाबदेही की आवश्यकता को जन्म देती हैं। जैसे-जैसे यह अधिक से अधिक विकसित होता जा रहा है, नीति निर्माताओं, कानूनी पेशेवरों और डेवलपर्स के लिए बेहतर और पारदर्शी परिणाम देने के लिए सहयोगात्मक रूप से इस पर काम करना महत्वपूर्ण है।

लेखक के बारे में:

अधिवक्ता विनायक भाटिया एक अनुभवी अधिवक्ता हैं जो आपराधिक मामलों, बीमा पीएसयू वसूली मामलों, संपत्ति विवादों और मध्यस्थता में विशेषज्ञता रखते हैं। जटिल कानूनी मुद्दों में ग्राहकों का प्रतिनिधित्व करने में एक मजबूत पृष्ठभूमि के साथ, वह सटीक और प्रभावी कानूनी समाधान देने के लिए समर्पित हैं। उनके अभ्यास की विशेषता सावधानीपूर्वक कानूनी मसौदा तैयार करना और विविध कानूनी परिदृश्यों की व्यापक समझ है, जो यह सुनिश्चित करता है कि ग्राहकों को शीर्ष-स्तरीय प्रतिनिधित्व मिले।