भारत में कई पुलिस बल अपराध की रोकथाम, पता लगाने और जांच करने, अपराधियों को पकड़ने और यातायात संचालन प्रबंधन जैसे क्षेत्रों में अपनी क्षमताओं को बढ़ाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उपकरणों को अपना रहे हैं। उदाहरण के लिए, विशाखापत्तनम पुलिस ने हाल ही में प्रमुख यातायात चौराहों पर एआई-संचालित स्वचालित नंबर प्लेट पहचान कैमरों के साथ-साथ चेहरे की पहचान वाले कैमरे लगाने की योजना की घोषणा की है। इन तकनीकों का उद्देश्य यातायात नियमों के उल्लंघनों की पहचान और प्रवर्तन में सुधार के साथ-साथ आपराधिक संदिग्धों को पकड़ने में सहायता के लिए वास्तविक समय पर निगरानी प्रदान करना है।
गोवा पुलिस ने एक एआई-संचालित जांच उपकरण ('डीप ट्रेस') लॉन्च किया है जो संदिग्धों के डिजिटल पदचिह्नों को ट्रैक करने के लिए मोबाइल नंबर, पैन कार्ड, वाहन पंजीकरण और अन्य पहचानकर्ताओं से जुड़े सार्वजनिक रूप से सुलभ डेटा का उपयोग करता है। दिल्ली पुलिस की रिपोर्ट के अनुसार, वह संभावित 'अपराध हॉटस्पॉट' की पहचान करने और आपराधिक गतिविधियों को रोकने के लिए उपग्रह से जुड़े अपराध मानचित्रण विश्लेषण और पूर्वानुमान प्रणाली (सीएमएपीएस) का उपयोग कर रही है।
वादा और ख़तरा
पुलिस के भीतर सीमित मानव संसाधनों की निरंतर चुनौती को देखते हुए, भविष्य में पुलिसिंग के विभिन्न कार्यों में एआई की क्षमता में बढ़ती रुचि की उम्मीद है। उपयोगितावादी दृष्टिकोण से यह समझ में आता है। नागपुर (महाराष्ट्र) में हाल ही में हुए हिट-एंड-रन मामले को ही लीजिए, जहां पुलिस चार घंटे के सीसीटीवी फुटेज की एआई-सहायता प्राप्त समीक्षा के माध्यम से घातक घटना में शामिल एक अज्ञात वाहन का पता लगाने में सफल रही।
जांच को एक त्वरित, डेटा-संचालित प्रक्रिया में बदलकर, एआई एल्गोरिदम ने पुलिस के घंटों के शारीरिक श्रम को बचाया और पता लगाने की संभावना को बढ़ाया। यदि पुलिस के पास किसी गंभीर अपराध के संबंध में जांच करने के लिए सैकड़ों घंटों का सीसीटीवी फुटेज है, तो सफलता की संभावनाओं को अधिकतम करने के लिए एआई तकनीक का लाभ उठाना एक दायित्व भी माना जा सकता है।
एआई आपराधिक जांच में विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब पारंपरिक तरीके एक गतिरोध पर पहुंच जाते हैं। दिल्ली में, पुलिस ने एक अज्ञात हत्या के शिकार की पहचान करने के लिए एआई फेस रिकंस्ट्रक्शन का उपयोग किया, जिसके परिणामस्वरूप अंततः अपराधी की गिरफ्तारी हुई। इसी तरह, केरल में, एआई द्वारा जनित आयु-प्रगतिशील छवियों ने एक महिला और उसके जुड़वां शिशुओं से जुड़े 19 साल पुराने एक ठंडे मामले को सुलझाने में मदद की, जिससे लंबे समय से फरार संदिग्धों को पकड़ना संभव हुआ।
यह शायद ठीक ही है कि पुलिस पहले से ही एआई की प्रभावशीलता के प्रति आश्वस्त प्रतीत होती है। साथ ही, एआई के प्रति पुलिस द्वारा दिखाए गए अनालोचनात्मक उत्साह के कारण, यह धारणा भी बन रही है कि यह पुलिस के प्रति अत्यधिक अनुकूल है और इसमें पुलिस की शक्तियों को स्थापित सीमाओं से परे विस्तारित करने की प्रवृत्ति है। इसका आधार यह है कि एआई उपकरणों को 'अधिक जानकारी या पारदर्शिता के बिना' और एक ऐसे ढांचे के भीतर लागू किया जा रहा है, जो नागरिक स्वतंत्रता की तुलना में परिचालन दक्षता और अपराध नियंत्रण को प्राथमिकता देता है। यह दृष्टिकोण अत्यधिक निगरानी, अति-पुलिसिंग और पूर्वाग्रह के जोखिमों को रेखांकित करता है, उपयोगितावादी तर्क के प्रति अधिकार-आधारित प्रतिवाद को सामने लाता है और निष्पक्षता, जवाबदेही और लोकतांत्रिक निगरानी से जुड़े महत्वपूर्ण मुद्दों को स्पष्ट रूप से सामने लाता है।
एआई-विशिष्ट कानून का विचार
पुलिस द्वारा एआई के उपयोग से नागरिकों के अधिकारों के हनन की चिंताओं को दूर करने के लिए, विशेषज्ञों और विद्वानों ने कानून के माध्यम से इसके विनियमन की आवश्यकता की वकालत की है (उदाहरण के लिए, मोहंती और साहू (2024) और मुरुगेसन (2021) देखें)। हालांकि, इस तरह के आह्वान अक्सर समस्या को पूरी तरह से कानूनी बताकर समाप्त कर देते हैं, इस धारणा पर पर्याप्त रूप से विचार नहीं करते कि केवल एक विशिष्ट कानून के अधिनियमन से ही पुलिसिंग में एआई का जिम्मेदारी से उपयोग सुनिश्चित हो सकता है। इस प्रक्रिया में, वे कठिन प्रश्नों को भी दरकिनार कर देते हैं, जिसमें यह भी शामिल है कि क्या व्यवहार में एआई प्रौद्योगिकियों को प्रभावी ढंग से विनियमित करना संभव है, यह कहने की आवश्यकता नहीं कि क्या पुलिसिंग में एआई विनियमन के लिए एक विशेष रूप से फिसलन भरा लक्ष्य हो सकता है।
यद्यपि पुलिसिंग में शुरू की गई या नियोजित एआई पहलों को विभिन्न रूप से 'एआई-सक्षम', 'एआई-नेतृत्व' और 'एआई-संचालित' के रूप में वर्णित किया जाता है, उनकी मूल प्रकृति को पहचानना महत्वपूर्ण है। गूगल डीपमाइंड के नोबेल पुरस्कार विजेता सीईओ डेमिस हसाबिस का दावा है कि आज का एआई एडिटिव टेक्नोलॉजी के दायरे में ही है—ऐसे उपकरण जो सामान्य मानवीय बुद्धिमत्ता की जगह लेने के बजाय मौजूदा मानवीय क्षमताओं का विस्तार और संवर्धन करते हैं। दूसरे शब्दों में, यह कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) से बहुत दूर है, जो स्व-निर्देशित होगी और मानव जैसी संज्ञानात्मक क्षमताओं में सक्षम होगी। हालांकि, हसाबिस का अनुमान है कि प्रतिमान-परिवर्तनकारी एजीआई 5-10 वर्षों में आ सकता है और सुझाव देते हैं कि इसके लिए पूरी तरह से नए शासन मॉडल की आवश्यकता होगी, खासकर इससे जुड़े संभावित अस्तित्वगत खतरे के कारण।
एआई और एजीआई के बीच मूलभूत अंतर को स्वीकार करने से समकालीन एआई-आधारित हस्तक्षेपों के कानूनी विनियमन के विचार के लिए दो महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। पहला, यह स्पष्ट प्रतीत होता है कि एजीआई अपने परिवर्तनकारी चरित्र के कारण मौजूदा या अधिक उन्नत एआई संस्करणों के लिए बनाए गए कानून को अप्रचलित बना देगा। यह यह कब का मामला है, न कि अगर का। इसी तरह, विचारणीय दूसरा बिंदु यह है कि यदि एआई की भूमिका स्वायत्त के बजाय सहायक बनी रहेगी, तो मौजूदा कानूनी सीमाओं (संवैधानिक सुरक्षा, आपराधिक प्रक्रियाएं और निजता कानून) में पहले से ही एआई-आधारित कार्रवाइयाँ शामिल होनी चाहिए।
यह तर्क दिया जा सकता है कि पुलिस एआई का उपयोग कैसे और किन उद्देश्यों के लिए कर सकती है, इस पर सीमाएं लगाने के लिए एक विशिष्ट क़ानून की मांग करना, एआई की असाधारणता को स्वीकार करना है: मानो एआई को शामिल करने से कुछ पुलिस प्रथाएं स्वीकार्य हो जाती हैं, जबकि अन्यथा वे अनुमेय नहीं होतीं। यह आपराधिक कानून के मूलभूत सिद्धांतों, जैसे निर्दोषता की धारणा, आनुपातिकता और उचित प्रक्रिया, को लागू करने में बाधा डाल सकता है, जबकि प्राथमिकता वास्तव में नए जोखिमों के बावजूद उन्हें बनाए रखने पर होनी चाहिए।
अतीत से सीख
इस बीच, जैसे-जैसे भारत में पुलिस बल गुणक के रूप में एआई उपकरणों को तेज़ी से अपना रही है, पिछली पीढ़ी की सहायक तकनीक के अनुभव इस बात की एक मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं कि अनुचित पुलिस कार्रवाइयों से बचाव के लिए क्या आवश्यक है। 1990 के दशक में न्यूयॉर्क पुलिस विभाग (एनवाईपीडी) द्वारा विकसित कॉम्पस्टैट ('कंप्यूटर सांख्यिकी' का संक्षिप्त रूप), पुलिसिंग में डेटा-आधारित निर्णय लेने में अग्रणी भूमिका निभाने के लिए जाना जाता है। यह कार्यक्रम अपराध प्रबंधन में सुधार के उद्देश्य से हॉटस्पॉट की पहचान करने और पुलिस संसाधनों को निर्देशित करने के लिए ऐतिहासिक अपराध डेटा पर निर्भर करता है।
ऐसा करने से यह गिरफ्तारी, सम्मन और रोक-और-जांच के आंकड़ों के संदर्भ में प्रदर्शन मेट्रिक्स को बढ़ावा देने के लिए ऐतिहासिक रूप से अति-पुलिस वाले समूहों को असंगत रूप से लक्षित करने को प्रोत्साहित करता पाया गया है। यहां सबक यह है कि न्याय, जवाबदेही और पारदर्शिता के मूल्यों पर आधारित न होने वाली पुलिसिंग रणनीति निष्पक्षता और दक्षता के भ्रम में प्रणालीगत पूर्वाग्रह को पुन: उत्पन्न या गहरा कर सकती है। पुलिसिंग के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीक की प्रकृति के बावजूद यह मान्य रहता है। गौरतलब है कि एक अध्ययन में पाया गया है कि दिल्ली में पुलिस द्वारा चेहरे की पहचान तकनीक (एफआरटी) के इस्तेमाल से समाज के कुछ वर्गों के खिलाफ निगरानी पूर्वाग्रह पैदा होने की संभावना है।
निस्संदेह, एआई पुरानी तकनीकों से शक्तिशाली और अस्थिर तरीकों से भिन्न है, और इसके तकनीकी जोखिमों को कम करके नहीं आंका जाना चाहिए। पुलिसिंग में एआई स्वायत्त रूप से 'निर्णय' नहीं ले सकता, लेकिन यह यह तय कर सकता है कि निर्णयों पर वास्तविक प्रभाव किसका है। यह वास्तविक समय में विशाल डेटासेट को संसाधित कर सकता है, और इसके आउटपुट का आधिकारिक प्रारूप स्वचालन पूर्वाग्रह को जन्म दे सकता है—मानवीय निर्णय की तुलना में एआई पर अत्यधिक निर्भरता। ऐसी स्थिति में, पुलिस अधिकारियों, तकनीकी प्रबंधकों और विक्रेताओं के बीच ज़िम्मेदारी बंट सकती है।
मशीन लर्निंग प्रणालियों की अंतर्निहित अस्पष्टता और पुलिस कार्य के विवेकाधीन पहलुओं के संयोजन से विनियमन विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण हो जाता है। इसके अलावा, किसी भी विनियमन के प्रभावी होने के लिए, उसे विकसित हो रहे एआई ज्ञान के साथ तालमेल बिठाने के लिए चुस्त-दुरुस्त होना होगा। इसके अलावा, इसके लिए अंतर्राष्ट्रीय सहयोग की आवश्यकता होगी क्योंकि डिजिटल उपकरणों की वैश्विक पहुंच है। इन जटिल मुद्दों का समाधान किए बिना, घरेलू स्तर पर एआई विनियमन के लिए कोई भी विशिष्ट कानूनी ढांचा एआई के दुरुपयोग को रोकने के बजाय औपचारिक अनुपालन पर अधिक केंद्रित हो जाएगा।
सुविधा या विनियमन?
उल्लेखनीय रूप से, महाराष्ट्र, जिसका उल्लेख पहले पुलिस द्वारा हिट-एंड-रन मामले को सुलझाने के लिए एआई के उपयोग के संबंध में किया गया था, ने एआई तकनीकों के माध्यम से अधिक प्रभावी कानून प्रवर्तन की सुविधा के लिए एक कानूनी इकाई बनाई है। राज्य सरकार ने मार्च 2024 में भारतीय प्रबंधन संस्थान, नागपुर और चेन्नई स्थित मेसर्स पिनाका टेक्नोलॉजीज प्राइवेट लिमिटेड के साथ एक विशेष प्रयोजन वाहन (एसपीवी) स्थापित करने के लिए एक समझौता किया है, जिसका नाम "महाराष्ट्र एडवांस्ड रिसर्च एंड विजिलेंस फॉर एनहैंस्ड लॉ एनफोर्समेंट (मार्वल)" है, जो एक निजी लिमिटेड कंपनी के रूप में पंजीकृत है।
हालांकि मार्वल पूरी तरह से सरकार के स्वामित्व में है, लेकिन बताया गया है कि पुलिस विभाग और कंपनी के बीच डेटा साझा करने के लिए एक मानक संचालन प्रक्रिया (एसओपी) है। यह देखने के लिए कि क्या यह ऊपर चर्चा की गई कुछ चिंताओं का समाधान करने में सफल होता है, इस दृष्टिकोण का सावधानीपूर्वक अध्ययन किया जाना चाहिए।
अंततः, पुलिसिंग का मतलब बाकी सब चीजों की कीमत पर दक्षता हासिल करना नहीं है। इसे अधिकारों द्वारा सीमित किया जाना चाहिए। यह सुनिश्चित करने के किसी भी प्रयास के लिए कि पुलिस जनहित में एआई का उपयोग करे, एक ऐसे पुलिस बल की आवश्यकता है जो लोकतंत्र और जवाबदेही के ढांचे के भीतर काम करे। एक ऐसी पुलिसिंग विचारधारा जो दक्षता को समता के साथ और निगरानी को अधिकारों के सम्मान के साथ संतुलित करने का प्रयास करती है, उतनी ही आवश्यक है। यद्यपि पुलिस नेतृत्व की दक्षता में सुधार के लिए एआई के उपयोग में रुचि स्वाभाविक है, फिर भी व्यापक लोकतांत्रिक सरोकारों के साथ उनकी तुलनात्मक भागीदारी जनहित को सामने लाने में मदद करेगी।
(लेखक- डॉ. पुपुल दत्ता प्रसाद एक आईपीएस अधिकारी हैं। उन्होंने लंदन स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स एंड पॉलिटिकल साइंस से सामाजिक नीति में पीएचडी की है। वे वर्तमान में प्रतिनियुक्ति पर ग्रेटर नोएडा स्थित लॉयड लॉ कॉलेज में प्रैक्टिस के प्रोफेसर के रूप में कार्यरत हैं। ये उनके निजी विचार हैं।)