एआय आणि फौजदारी न्याय

फौजदारी न्यायाच्या क्षेत्रात कृत्रिम बुद्धिमत्तेची ओळख करून दिल्याने, कायदेशीर दृष्टीकोन व्यापकपणे विस्तृत झाला आहे आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर परिवर्तन शक्तीसारखा झाला आहे. क्रिमिनल जस्टिस सिस्टीमच्या गाभ्यामध्ये कृत्रिम तंत्रज्ञान बुडवून त्याची कार्यक्षमता, अचूकता आणि निष्पक्षता वाढवली आहे. गुन्हेगारी न्याय व्यवस्थेच्या आव्हानांना सामोरे जाण्यासाठी आणि भारताच्या न्याय आणि कायद्याच्या हितासाठी तंत्रज्ञानाच्या जबाबदार आणि नैतिक वापराची आवश्यकता समजते आणि गुन्हेगारी न्याय प्रणाली याला अपवाद नाही.

गुन्हेगारी न्याय प्रणालीमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्तेची भूमिका भविष्यसूचक पोलिसिंग आणि गुन्ह्यांचे विश्लेषण ते प्रकरण व्यवस्थापन आणि गुन्हेगार आणि पुनरावृत्ती झालेल्या गुन्हेगारांच्या जोखमीचे मूल्यांकन करण्यासाठी न्यायिक निर्णय घेण्यापर्यंत बदलते. कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या वापराने भारतीय दंड संहिता आणि इतर नियमांवर भविष्यसूचक पोलिसिंग आणि गुन्हेगारी विश्लेषणापासून पुरावे व्यवस्थापन आणि कायदेशीर संशोधनापर्यंत लक्षणीय परिणाम केला आहे. हे कायदेशीर बंधुत्वाला तोंड देणारी आश्वासने आणि आव्हाने यावर प्रकाश टाकते आणि त्रुटी कमी करण्यासाठी आणि चाचण्या आणि निकाल जलद करण्यासाठी या उच्च-अंत तंत्रज्ञानाचा जबाबदार आणि नैतिक वापर समजून घेतात.

कायद्याच्या अंमलबजावणीमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या वापराचा शोध घेणे आणि गुन्हेगारी न्याय व्यवस्थेतील नैतिक प्रथा लक्षात घेऊन त्याचे फायदे आणि आव्हाने यांचा अभ्यास करणे हा उद्देश आहे.

कायद्याच्या अंमलबजावणीमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता

क्रिमिनल जस्टिस सिस्टीममध्ये आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचा वापर खालीलप्रमाणे विविध प्रमुख क्षेत्रांमध्ये केला जात आहे:

प्रेडिक्टिव पोलिसिंग

नावाप्रमाणेच, भविष्यसूचक पोलिसिंग क्रिमिनल जस्टिस सिस्टमला सिस्टमद्वारे एकत्रित केलेल्या डेटाच्या आधारावर संभाव्य गुन्ह्याचे स्वरूप आणि घटनेचा अंदाज लावण्यास मदत करते. यामुळे पोलिस विभागाला उपलब्ध डेटाचे विश्लेषण करण्यास आणि गुन्हेगारांच्या भविष्यातील वर्तनाचा अंदाज लावण्यास मदत होऊ शकते. डेटामध्ये मागील गुन्ह्यांचे अहवाल, सोशल मीडिया क्रियाकलाप, गुन्हेगारी मानसिकता, मागील गुन्ह्यांमध्ये परावर्तित झालेले वर्तन आणि नमुना आणि काहीवेळा हवामान परिस्थिती यांचा समावेश आहे.

संसाधनांचा अधिक धोरणात्मक वापर करून अंदाज वर्तवून गुन्ह्याची घटना कमी करण्याऐवजी टाळणे हा यामागचा उद्देश आहे. कृत्रिम बुद्धिमत्ता कायद्याची अंमलबजावणी करणाऱ्या एजन्सींना ऐतिहासिक गुन्ह्यांच्या डेटाचे विश्लेषण करून संभाव्य गुन्हेगारी हॉटस्पॉट ओळखण्यात मदत करू शकते आणि परिणामी सक्रिय गुन्हेगारी प्रतिबंध आणि तपास. भारतात, अनेक कायद्याची अंमलबजावणी करणाऱ्या एजन्सींनी भविष्यसूचक पोलिसिंगसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या वापराचा शोध सुरू केला आहे ज्यामुळे न्यायपालिकेच्या निर्णयप्रक्रियेत पारदर्शकता आणि जलदता येते.

तथापि, प्रेडिक्टिव पोलिसिंग प्रत्येक वेळी अचूक नसते कारण ते आधीपासून मोठ्या प्रमाणावर पोलिस असलेल्या क्षेत्रातून डेटा मिळवते आणि त्यामुळे ज्या भौगोलिक क्षेत्रामध्ये त्याचा हेतू आहे त्यापेक्षा त्याच भागात अधिक गुन्ह्यांचा अंदाज येऊ शकतो, ज्यामुळे अति- विशिष्ट क्षेत्राचे पोलिसिंग.

जोखीम मूल्यांकन साधने

जोखीम मूल्यांकन साधने गुन्हेगारी इतिहास, सामाजिक पार्श्वभूमी आणि मानसशास्त्रीय वैशिष्ट्यांसारख्या घटकांच्या आधारावर एखाद्या व्यक्तीच्या गुन्ह्याची पुनरावृत्ती करण्याच्या संभाव्यतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता अल्गोरिदम वापरतात. हे जामीन शिक्षा आणि पॅरोल निर्णयांसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता-चालित जोखीम मूल्यमापन साधनांचा वापर स्पष्ट करते. केवळ मानवी निर्णयावर अवलंबून न राहता हे निर्णय अधिक वस्तुनिष्ठ आणि डेटा-चालित करण्याचा हेतू आहे ज्यावर न्यायाधीशांच्या पूर्वाग्रह आणि भावनांचा प्रभाव असू शकतो. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स न्यायिक खटल्यादरम्यान त्यांना माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास न्यायाधीशांना डेटा अंतर्दृष्टी प्रदान करू शकते. या प्रणाली गुन्ह्याची तीव्रता, आरोपीचा इतिहास आणि फौजदारी प्रक्रिया संहितेच्या मार्गदर्शक तत्त्वांच्या अनुषंगाने पुनर्वसनाची शक्यता यासारख्या अनेक घटकांचा विचार करतात.

जामीन, पॅरोल किंवा प्रोबेशनसाठी निर्णय घेण्यास मदत करणाऱ्या भारतीय दंड संहितेच्या अंतर्गत गुन्ह्यांसाठी आधीच दोषी ठरलेल्या व्यक्तींकडून उद्भवलेल्या जोखमीचे ते मूल्यांकन करू शकते.

सार्वजनिक जागरूकता आणि जबाबदारी

जरी कृत्रिम बुद्धिमत्तेने फौजदारी न्याय प्रणालीमध्ये बरेच समर्थन दिले असले तरीही त्याचा अभ्यास करणे आणि चांगले अंदाज करणे आवश्यक आहे. लोकांना शिक्षित करणे म्हणजे त्यांच्या अपेक्षा व्यवस्थापित करणे आणि कृत्रिम तंत्रज्ञानाची चांगली समज वाढवणे. कायद्याची अंमलबजावणी आणि कायदेशीर व्यावसायिकांना कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रभावीपणे आणि नैतिकतेने कशी वापरायची याबद्दल प्रशिक्षण प्रदान करणे हा देखील साधनांचा वापर करण्यासाठी सार्वजनिक शिक्षणाचा एक भाग आहे.

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स सिस्टीमचे नियमित ऑडिट कायद्याची अंमलबजावणी करणाऱ्या अधिकाऱ्यांना भेदभाव किंवा अयोग्यतेवर आधारित कोणतीही समस्या ओळखण्यात मदत करू शकतात आणि ते निःपक्षपाती आहेत याची खात्री करण्यासाठी अशा ऑडिट स्वतंत्र संस्थांद्वारे आयोजित केल्या पाहिजेत. गुन्हेगारी न्याय प्रणालीमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली कशी वापरली जावी याबद्दल स्पष्ट मार्गदर्शक तत्त्वे असावीत आणि या मार्गदर्शक तत्त्वांमध्ये डेटा गोपनीयता, पूर्वाग्रह प्रतिबंध आणि निर्णय प्रक्रियेत कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर यासारख्या समस्यांचे निराकरण केले पाहिजे. कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली आणि त्याच्या वापराशी संबंधित कोणतीही समस्या किंवा समस्या तक्रार करण्यासाठी व्यक्तींसाठी तक्रार यंत्रणा असावी. यामध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्तेद्वारे प्रदान केलेल्या इनपुटद्वारे लोकांच्या तक्रारी किंवा निर्णयांच्या पुनरावलोकनांची विनंती करण्यासाठी चॅनेल तयार करणे समाविष्ट आहे. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्समधील जबाबदारी पारदर्शकता सुनिश्चित करण्यासाठी, गैरवापर टाळणे आणि नियमित पुनरावलोकने सुनिश्चित करण्यासाठी अंमलबजावणी केलेली कायदेशीर चौकट विकसित करण्याचा पाया असू शकतो.

डेटा गोपनीयता आणि स्वीकार्यता

बऱ्याचदा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसच्या वापरामध्ये मोठ्या डेटासेटचे विश्लेषण समाविष्ट असते आणि डेटा गोपनीयतेशी संबंधित समस्या आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेद्वारे मिळालेल्या पुराव्याच्या मान्यतेसाठी कायदेशीर चौकटीत आणखी स्पष्टीकरण आवश्यक असू शकते. यासाठी अधिक विचार करणे आवश्यक आहे कारण डेटाचे विश्लेषण करताना वैयक्तिक गोपनीयतेच्या अधिकारांचे संरक्षण देखील विचारात घेतले पाहिजे.

डेटासेटचे विश्लेषण, विशेषत: AI च्या संदर्भात, भारतातील गोपनीयतेच्या व्यापक घटनात्मक अधिकाराशी संरेखित, महत्त्वपूर्ण गोपनीयतेची चिंता वाढवते.

आव्हाने आणि चिंता

डेटामधील पूर्वाग्रह - गुन्हेगारी न्याय प्रणाली डेटावर खूप अवलंबून असते आणि डेटा पक्षपाती असल्यास, कृत्रिम बुद्धिमत्ता समुदाय आणि धर्मावर आधारित ऐतिहासिक असमानता बाहेर काढू शकते. पूर्वाग्रह आणि विविध डेटासेट क्युरेट न करता डेटाचा चांगला अभ्यास करणे आवश्यक आहे.

पारदर्शकता आणि उत्तरदायित्व सुनिश्चित करणे - संग्रहित डेटामधील पूर्वाग्रह कमी करण्यासाठी आणि डेटा स्रोत आणि पद्धतींबद्दल अधिक पारदर्शकता आणण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालीचे नियमित ऑडिट महत्त्वपूर्ण आहेत. अल्गोरिदमची चाचणी वेगवेगळ्या लोकसंख्याशास्त्रीय गटांमध्ये निष्पक्षतेसाठी आणि त्यात सहभागी असलेल्या भागधारकांशी संलग्न होण्यासाठी केली जावी. पारदर्शकतेच्या अभावामुळे प्रभावित व्यक्तींना निर्णय कसे घेतले गेले आणि डेटा कसा वापरला गेला याचे विश्लेषण करणे कठीण होते. जेव्हा एखादी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली चूक करते किंवा तुम्हाला पक्षपाती परिणाम देते, तेव्हा उत्तरदायित्व यंत्रणा कृत्रिम बुद्धिमत्तेद्वारे व्युत्पन्न केलेल्या डेटाच्या परिणामांना न्याय्य ठरविण्याची आवश्यकता असते, मग ते विकासक, वापरकर्ते किंवा कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरणाऱ्या लोकांकडून असो. कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर आधारित निर्णयांच्या त्रुटींमुळे प्रभावित झालेल्यांसाठी पुनरावलोकन आणि दुरुस्त्या करण्यासाठी एक मजबूत प्रक्रिया असणे हा एक आधार आहे.

कायदेशीर आणि नैतिक समस्या - गुन्हेगारी न्याय प्रणालीमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा वापर एखाद्या व्यक्तीच्या अधिकारांचे संरक्षण करण्यासाठी आणि एखाद्याच्या कायदेशीर अधिकारांचे उल्लंघन किंवा कोणताही बेकायदेशीर भेदभाव होणार नाही याची खात्री करण्यासाठी कायदेशीर मानकांशी संरेखित करणे आवश्यक आहे. अनन्य आव्हानांना तोंड देण्यासाठी घटनात्मक आणि मानवी हक्कांबद्दल अखंडता आणि आदर नेहमीच सर्व पैलूंमध्ये असायला हवा. व्यक्तीच्या हक्कांचे वारंवार उल्लंघन केल्याने डेटा संरक्षण कायद्यांचे महत्त्व वाढले आहे आणि डेटा संचयनाची एन्क्रिप्शन आणि सुरक्षितता आणि GDPR सारख्या गोपनीयता नियमांची खात्री करणे यासारख्या मजबूत डेटा संरक्षण उपायांची अंमलबजावणी करणे समाविष्ट आहे. न्यायप्रणालीला न्याय देण्यासाठी जनतेचा न्यायप्रणालीवरील विश्वास महत्त्वाचा आहे आणि व्यवस्थेमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या सहभागाने त्याला पुष्टी मिळू नये. कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली अधिक व्यक्ती आणि समुदायांमध्ये शिकवल्या पाहिजेत आणि प्रचार केला पाहिजे जेणेकरून त्याबद्दल समज आणि सार्वजनिक विश्वास निर्माण करण्यात मदत होईल, पुढे, कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्रज्ञान जबाबदारीने केले जात आहे याची खात्री करा.

निष्कर्ष

फौजदारी न्याय प्रणालीमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे एकत्रीकरण ही प्रणालीची कार्यक्षमता वाढविण्यासाठी आणि निर्णय घेण्याची प्रक्रिया सुधारण्यासाठी एक परिवर्तनकारी बदल आहे. खटल्यांचा अनुशेष आणि प्रलंबित न्यायिक चाचण्यांसह आव्हानांना सामोरे जाण्यासाठी, जलद खटल्यासाठी फौजदारी न्याय प्रणालीमध्ये प्रवेश करणे आवश्यक झाले आहे. प्रेडिक्टिव पोलिसिंग, आणि जोखीम मूल्यांकन साधनांपासून केस मॅनेजमेंटपर्यंतच्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या वापराने एक चांगली सुव्यवस्थित प्रक्रिया आणि तपास प्रक्रिया सुनिश्चित केली आहे. तथापि, प्रणालीमध्ये स्वतःची आव्हाने आणि जटिलता आहेत ज्यात पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयतेची चिंता आणि सिस्टममध्ये पारदर्शकता आणि जबाबदारीची आवश्यकता आहे. जसजसे ते अधिकाधिक विकसित होत आहे, तसतसे अधिक चांगले आणि पारदर्शक परिणाम देण्यासाठी धोरणकर्ते, कायदेशीर व्यावसायिक आणि विकासकांनी त्यावर सहकार्याने कार्य करणे महत्त्वाचे आहे.

लेखकाबद्दल:

ॲड. विनायक भाटिया हे फौजदारी खटले, विमा पीएसयू पुनर्प्राप्ती प्रकरणे, मालमत्ता विवाद आणि लवाद यामध्ये तज्ञ असलेले अनुभवी वकील आहेत. क्लिष्ट कायदेशीर समस्यांमध्ये क्लायंटचे प्रतिनिधित्व करण्याच्या मजबूत पार्श्वभूमीसह, तो अचूक आणि प्रभावी कायदेशीर उपाय वितरीत करण्यासाठी समर्पित आहे. त्याचा सराव सूक्ष्म कायदेशीर मसुदा तयार करणे आणि विविध कायदेशीर भूदृश्यांचे सर्वसमावेशक आकलन याद्वारे वैशिष्ट्यीकृत आहे, ज्यामुळे ग्राहकांना उच्च-स्तरीय प्रतिनिधित्व मिळेल.