सामान्य कानून निर्णयों की वैधता मिसाल की प्रामाणिकता पर निर्भर करती है। यदि मनगढ़ंत अधिकारी न्यायिक तर्क में प्रवेश करते हैं, तो निर्णय के सिद्धांत की अखंडता से ही समझौता किया जाता है। हाल ही में, हालांकि, वैश्विक क्षेत्राधिकारों में एक विघटनकारी और अत्यधिक चिंताजनक प्रवृत्ति उभरी है, फैंटम केस कानून प्रस्तुत करना। लिखित प्रस्तुतियों की समीक्षा करने वाले न्यायिक अधिकारी तेजी से उन निर्णयों के लिए पूरी तरह से प्रारूपित उद्धरणों की खोज कर रहे हैं जो बस मौजूद ही नहीं हैं। ये अपराधी इन वकीलों द्वारा जानबूझकर जालसाजी नहीं है, बल्कि कानूनी अनुसंधान में उत्पादक कृत्रिम बुद्धिमत्ता का असत्यापित एकीकरण है।
फैंटम पूर्ववर्ती का उद्भव
एक वकील एक संक्षिप्त प्रस्तुत कर सकता है जिसमें एक उद्धरण होता है जो पूरी तरह से वैध दिखता है, जिसे शायद एक मानक सुप्रीम कोर्ट केस (एससीसी) या ऑल इंडिया रिपोर्टर (एआईआर) संदर्भ के रूप में प्रारूपित किया गया है। मामले की समीक्षा करने वाला न्यायाधीश अनुपात का पता लगाने का प्रयास करता है, जो केवल मामले का पता लगाने के लिए कि ये एक भूत है। यह कानूनी चिकित्सकों द्वारा जानबूझकर जालसाजी का मामला नहीं है। इसका मूल कारण कानूनी अनुसंधान के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफार्मों का असत्यापित उपयोग है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान में, इस घटना को "मतिभ्रम" के रूप में संदर्भित किया जाता है, जहां एक भाषा मॉडल ऐसी जानकारी उत्पन्न करता है जो प्रशंसनीय प्रतीत होती है लेकिन इसमें किसी भी तथ्यात्मक आधार का अभाव होता है। पारंपरिक खोज इंजनों के विपरीत, उत्पादक मॉडल सत्यापित दस्तावेजों को पुनः प्राप्त नहीं करते हैं; वे संभावित रूप से प्रतिक्रियाओं का निर्माण करते हैं।
हाल ही में माटा बनाम एवियांका इंक. की कार्यवाही के दौरान न्यूयॉर्क के दक्षिणी जिले के लिए संयुक्त राज्य जिला न्यायालय में हुआ। उस मामले में, कानूनी वकील ने पूरी तरह से चैटजीपीटी द्वारा उत्पन्न मनगढ़ंत उद्धरणों और आंतरिक उद्धरणों के साथ गैर-मौजूद न्यायिक राय पर बहुत अधिक निर्भर एक संक्षिप्त प्रस्तुत किया। पीठासीन न्यायाधीश ने वकीलों पर वित्तीय प्रतिबंध लगाए, इस बात पर जोर देते हुए कि अनुसंधान के लिए उन्नत तकनीक का उपयोग करने की अनुमति है, वकीलों को अपनी फाइलिंग की सटीकता के लिए पूर्ण और गैर-प्रतिनिधि जिम्मेदारी लेनी पड़ती है।
भारतीय न्यायालयों में न्यायिक अलार्म
भारत के सुप्रीम कोर्ट ने हाल ही में इस मुद्दे पर बहुत कठोर रुख अपनाया है। पिछले महीने ही, 2026 की शुरुआत में, सुप्रीम कोर्ट ने अटॉर्नी जनरल और बार काउंसिल ऑफ इंडिया को नोटिस जारी किया, यह पता चलने के बाद कि एक निचली अदालत ने एक आदेश पारित करने के लिए एआई-जनित, गैर-मौजूद फैसलों पर भरोसा किया था। पीठ ने यह पूरी तरह से स्पष्ट किया कि फर्जी फैसलों पर निर्णय लेना न्यायिक निर्णय लेने में केवल एक त्रुटि नहीं है, यह स्पष्ट कदाचार है जो गंभीर कानूनी परिणामों को आमंत्रित कर सकता है।
लगभग उसी समय, मुख्य न्यायाधीश सूर्य कांत ने बिना सत्यापन के एआई-ड्राफ्ट याचिकाएं दायर करने की बढ़ती प्रथा की आलोचना की। जस्टिस बी वी नागरत्ना ने विशेष रूप से इस बात पर प्रकाश डाला कि एक जनहित याचिका (पीआईएल ) की सुनवाई करते हुए उन्हें मर्सी बनाम मैनकाइंड एक काल्पनिक मामले के संदर्भ का सामना करना पड़ा।
यह कोई अलग गलती नहीं है जो सुप्रीम कोर्ट तक सीमित है। हाईकोर्ट नियमित रूप से उन वादियों को पकड़ रहे हैं जो एआई मतिभ्रम को बाध्यकारी मिसाल के रूप में पारित करने की कोशिश कर रहे हैं। जनवरी 2026 में, बॉम्बे हाईकोर्ट ने नकली मामले कानूनों को उनके लिखित प्रस्तुतियों में डंप करने के लिए एक पार्टी पर ₹50,000 की भारी लागत लगाई। उस मामले में न्यायाधीश ने बताया कि फाइलिंग में कच्चे एआई आउटपुट की स्पष्ट उपहार विशेषताएं थीं, जो हरे टिक-मार्क और दोहराए जाने वाले स्वरूपण के साथ पूरी थीं।
इसी तरह, सितंबर 2025 में, दिल्ली हाईकोर्ट ने एक याचिका को शर्मिंदगी में वापस ले लिया, जब विरोधी वकील ने उद्धरणों को पूरी तरह से मनगढ़ंत के रूप में उजागर किया। याचिका में यहां तक कि ऐतिहासिक "राज नारायण बनाम इंदिरा नेहरू गांधी, (1972) 3 SCC 850 के फैसले से प्रेत पैराग्राफ का आविष्कार करने तक भी चला गया, जिसमें एक फैसले से पैराग्राफ 73 और 74 का भारी हवाला दिया गया जिसमें वास्तविकता में केवल 27 पैराग्राफ शामिल हैं।
जेनरेटिव एआई केस लॉ क्यों बनाता है?
यह समझने के लिए कि तकनीक का एक परिष्कृत टुकड़ा आत्मविश्वास से अदालत के एक अधिकारी से क्यों झूठ बोलेगा, आपको यह देखना होगा कि ये प्लेटफॉर्म कैसे बनाए जाते हैं। चैटबॉट कानूनी अनुसंधान इंजन नहीं हैं। एक आम त्रुटि इन प्लेटफार्मों को मौजूदा कानून संवाददाताओं के एक स्मार्ट संस्करण की तरह व्यवहार करना है। एक गलत धारणा है कि सॉफ्टवेयर सही दस्तावेज़ को पुनः प्राप्त करने के लिए भारतीय मामले कानून के एक छिपे हुए, सत्यापित डेटाबेस के माध्यम से खोज करता है। ये प्रणालियां सत्यापित कानूनी डेटाबेस से दस्तावेज़ों को पुनर्प्राप्त नहीं करती हैं।
जब कोई वकील एक विशिष्ट तर्क का समर्थन करने वाले मामले के कानून के लिए एक एआई मॉडल का अनुरोध करता है, तो यह शब्दों के सबसे सांख्यिकीय रूप से संभावित अनुक्रम की गणना करता है। यह जानता है कि एक भारतीय कानूनी उद्धरण के लिए एक अपीलार्थी, एक प्रतिवादी, एक रिपोर्टर वॉल्यूम और एक वर्ष की आवश्यकता होती है।
तो, यह गणितीय रूप से संभावित अनुक्रम बनाने के लिए बस उन तत्वों को एक साथ सिलता है। मशीन अदालत को धोखा देने की कोशिश नहीं कर रही है, इसमें बस सच्चाई की किसी भी आंतरिक अवधारणा का अभाव है। यह ऐसा पाठ उत्पन्न करता है जो अविश्वसनीय रूप से प्रामाणिक दिखता है लेकिन वास्तविक न्यायशास्त्र से पूरी तरह से अनजान है।
ये मॉडल सख्ती से भविष्यवाणी इंजन के रूप में काम करते हैं। अंतर्निहित कोड बड़े पैमाने पर डेटासेट में शब्द संघों को मैप करता है, जिसका अर्थ है कि केस कानून के लिए एक संकेत वास्तव में कभी भी दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति को ट्रिगर नहीं करता है। एक कानूनी संक्षिप्त का अनुरोध केवल सॉफ्टवेयर को शब्दों के सबसे संभावित अनुक्रम की गणना करने के लिए मजबूर करता है।
यह संरचनात्मक सीमा कानूनी अभ्यास के भीतर गंभीर पेशेवर जोखिम पैदा करती है। वकीलों के लिए प्राथमिक स्रोतों को सत्यापित करने का दायित्व निरपेक्ष बना हुआ है। इस महत्वपूर्ण कार्य को इन एआई मॉडलों को सौंपना सीधे वकालत के मौलिक मानकों का उल्लंघन करता है। मनगढ़ंत निर्णय प्रस्तुत करने से न्यायिक समय बर्बाद हो जाता है और बार काउंसिल द्वारा बनाए गए नियमों के तहत पेशेवर कदाचार के लिए गंभीर अनुशासनात्मक कार्रवाई का जोखिम होता है।
वकीलों की व्यावसायिक जिम्मेदारी और नैतिक कर्तव्य
भारतीय कानूनी ढांचे के तहत, एक प्रेत निर्णय को एक लिखित प्रस्तुति में फिसलना एक साधारण प्रशासनिक त्रुटि से परे है। यह वैधानिक नैतिक जनादेश के मूल पर हमला करता है। बार काउंसिल ऑफ इंडिया (बीसीआई) नियम, विशेष रूप से भाग VI, अध्याय II, न्यायालय के प्रति एक वकील के कर्तव्य को व्यापक रूप से रेखांकित करते हैं।
नियम 3 स्पष्ट रूप से अनिवार्य करता है कि एक वकील किसी भी अवैध या अनुचित तरीके से अदालत के फैसले को प्रभावित नहीं करेगा। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि पेशेवर नैतिकता के व्यापक सिद्धांत यह निर्धारित करते हैं कि अदालत के एक अधिकारी को कभी भी जानबूझकर बेंच को गुमराह नहीं करना चाहिए।
एक एल्गोरिदमिक रूप से उत्पन्न, मनगढ़ंत निर्णय को बाध्यकारी मिसाल के रूप में प्रस्तुत करना अदालत के प्रति एक वकील के कर्तव्य का उल्लंघन करता है और कानून का एक झूठा बयान हो सकता है। तथ्यों के आधार पर विशेष रूप से वकील के ज्ञान या लापरवाही और कार्यवाही पर भौतिक प्रभाव इस तरह के आचरण आपराधिक अवमानना के बराबर हो सकता है और एडवोकेट्स एक्ट, 1961 की धारा 35 के तहत अनुशासनात्मक कार्रवाई भी आकर्षित करेगा (जो राज्य बार काउंसिलों को अनुशासनात्मक समितियों को शिकायतों को संदर्भित करने और निलंबन या निष्कासन लगाने का अधिकार देता है)।
बार काउंसिल के व्यावसायिक आचरण के मानक स्पष्ट रूप से अवैध या अनुचित तरीकों से अदालत को प्रभावित करने के प्रयासों को प्रतिबंधित करते हैं। अदालतों और बार एसोसिएशनों को जल्द ही कानूनी मसौदा तैयार करने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग को नियंत्रित करने वाले स्पष्ट दिशानिर्देश विकसित करने की आवश्यकता हो सकती है। अनिवार्य सत्यापन प्रोटोकॉल, प्रकटीकरण आवश्यकताएं और एआई उपकरणों पर पेशेवर प्रशिक्षण मनगढ़ंत अधिकारियों को प्रस्तुत करने से रोकने में मदद कर सकता है, जबकि अभी भी वकीलों को तकनीकी सहायता से लाभ उठाने की अनुमति दे सकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस निश्चित रूप से प्रशासनिक कार्यभार को सुव्यवस्थित करने या घने नीति अनुसंधान को संश्लेषित करने के लिए अपार मूल्य प्रदान करता है। हालांकि, इन प्रणालियों को स्वायत्त कानूनी शोधकर्ताओं के रूप में मानना मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण है। जब तक डेवलपर्स सत्यापित कानूनी भंडारों के लिए उत्पादक मॉडल को दृढ़ता से एंकर करने का प्रबंधन नहीं करते हैं, तब तक प्रत्येक एल्गोरिदमिक रूप से उत्पादित उद्धरण को गहन जांच की आवश्यकता होती है। एल्गोरिदमिक दक्षता कभी भी वास्तविक निर्णय को पढ़ने की कठोरता को प्रतिस्थापित नहीं कर सकती है।
लेखक- हिमांशु मिश्रा राष्ट्रीय विधि विश्वविद्यालय, दिल्ली में पीएचडी उम्मीदवार हैं। विचार व्यक्तिगत हैं।