एक न्यायपालिका जो एल्गोरिदम से जूझ रही है: भारतीय न्यायालयों में एआई का वादा और खतरा
5 दिसंबर, 2025 को, भारत के मुख्य न्यायाधीश ने courtroom में एक महत्वपूर्ण चिंता को उजागर किया, stating कि न्यायाधीश न्यायिक प्रक्रियाओं में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के जोखिमों को लेकर “अत्यधिक सचेत” रहते हैं। यह अवलोकन एक PIL की सुनवाई के दौरान आया, जिसमें न्यायालयों द्वारा AI के दुरुपयोग को रोकने के लिए एक नियामक ढांचे की मांग की गई थी। यह असहजता निराधार नहीं है। SUVAS जैसे अनुवाद के लिए AI उपकरणों और SUPACE जैसे केस प्रबंधन के लिए उपकरणों के तैनाती के बावजूद, AI और न्याय का मिलन संभावनाओं और खतरों से भरा हुआ है।
यह क्षण अतीत से अलग क्यों है
भारतीय न्याय प्रणाली का एआई के साथ प्रयोग, हालांकि सतर्क है, इसके ऐतिहासिक रूप से मैनुअल और पाठ-भारी प्रक्रियाओं से एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत देता है। नेशनल ज्यूडिशियल डेटा ग्रिड (NJDG) और SUVAS जैसे उपकरण भारत की तकनीक को अपनाने का प्रतीक हैं, जो लगभग 4.8 करोड़ लंबित मामलों की समस्या को हल करने का प्रयास कर रहे हैं। फिर भी, मूलभूत तनाव स्पष्ट है: पिछले तकनीकी अपनाओं के विपरीत, जैसे कि न्यायालय की फाइलिंग का डिजिटलीकरण या ई-हियरिंग, AI भविष्यवाणी के ग्रे क्षेत्र में काम करता है, न कि सख्त प्रक्रियात्मक अनुपालन में।
यह बदलाव केवल क्रमिक नहीं है, बल्कि एक संरचनात्मक प्रस्थान है। डिजिटल कोर्ट्स 2.1 पहल में उन्नत उपकरणों का समावेश किया गया है, जैसे कि ASR-SHRUTI (न्यायिक डिक्टेशन के लिए वॉयस-टू-टेक्स्ट) और PANINI (बहुभाषी पहुंच के लिए अनुवाद)। ये केवल “कुशलता के उपकरण” नहीं हैं—ये जानकारी को संसाधित करने, निर्णय लेने और केस के परिणामों को प्रभावित करने के तरीके को आकार देते हैं। न्यायपालिका अब केवल डिजिटल रिकॉर्ड-कीपिंग तक सीमित नहीं है; यह मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण के एक विकसित इकोसिस्टम के साथ जुड़ रही है।
AI के प्रोत्साहन के पीछे का संस्थागत तंत्र
भारतीय न्यायालयों में AI के अपनाने की नींव डिजिटल कोर्ट्स विजन 2047 में निहित है, जिसका समर्थन इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) और राष्ट्रीय ई-गवर्नेंस डिवीजन (NeGD) द्वारा किया जा रहा है। इस ढांचे के तहत:
- SUPACE: 2021 में सुप्रीम कोर्ट द्वारा पेश किया गया, यह प्रणाली डेटा और तथ्यों की मात्रा को संसाधित करती है ताकि न्यायाधीशों की मदद कर सके, जिससे संज्ञानात्मक बोझ कम होता है जबकि निर्णय लेने का कार्य मानवों पर रहता है।
- SUVAS: 2019 से संचालित, इसने न्यायिक दस्तावेजों का अनुवाद क्षेत्रीय भाषाओं में किया है, जिससे ग्रामीण और गैर-अंग्रेजी बोलने वाले विवादियों की पहुंच बढ़ी है।
- LegRAA: एक पायलट चरण का AI उपकरण जो न्यायाधीशों को दस्तावेज़ विश्लेषण और कानूनी शोध में मदद करता है।
तकनीकी अपनाने को ई-कोर्ट्स पहल के चरण III के तहत वित्त पोषण से जोड़ा गया है, जिसमें न्यायपालिका के आधुनिकीकरण के लिए ₹7,210 करोड़ आवंटित किए गए हैं। हालांकि, AI का उपयोग विस्तृत परियोजना रिपोर्ट में निर्धारित कार्यों तक सीमित है, जो अत्यधिक पहुंच के खिलाफ सुरक्षा सुनिश्चित करता है।
वास्तविकता की जांच: डेटा बनाम वादे
जबकि AI प्रणालीगत अक्षमताओं को संबोधित करने का वादा करता है, वास्तविकता ऐसी आशाओं को संतुलित करती है। सरकार NJDG जैसे AI उपकरणों को परिवर्तनकारी बताती है, जो निपटान दरों और लंबित प्रवृत्तियों की निगरानी करता है। फिर भी, इन उपकरणों के बावजूद, उपायुक्त न्यायालयों में मामलों का निपटान पिछले वर्ष 12% गिर गया, NJDG के आंकड़ों के अनुसार।
AI-आधारित पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण का उदाहरण लें। समर्थकों का तर्क है कि यह वकीलों को ऐतिहासिक न्यायिक प्रवृत्तियों के आधार पर मजबूत तर्क तैयार करने में मार्गदर्शन कर सकता है। लेकिन विधि केंद्र द्वारा किए गए एक अध्ययन ने AI मॉडलों द्वारा संसाधित जमानत और अग्रिम जमानत मामलों में निर्णयों में असंगतता पाई, जिससे प्रणालीगत पूर्वाग्रह के सवाल उठते हैं।
इसके अलावा, AI के बहुभाषी पहुंच के दावे असमान हैं। जबकि SUVAS ने लगभग 3 लाख पृष्ठों का क्षेत्रीय भाषाओं में अनुवाद किया है, अनुवादित न किए गए पुराने निर्णयों का एक बैकलॉग बना हुआ है। न्याय, जैसा कि कहा जाता है, विलंबित या अप्राप्य है, तो वह न्याय नहीं है, भले ही वह AI द्वारा सेवा का एक हिस्सा प्रदान किया जा रहा हो।
असहज सवाल
न्यायालयों में AI के प्रारंभिक उपयोगकर्ता—एस्टोनिया और सिंगापुर जैसे देश—न्यायिक संदर्भों में AI के उपयोग को नियंत्रित करने वाले स्पष्ट रूप से परिभाषित नैतिक ढांचों के साथ अधिक पारदर्शी रहे हैं। एस्टोनिया का पायलट कार्यक्रम छोटे नागरिक विवादों के लिए, जहां AI “वर्चुअल जज” के रूप में कार्य करता है, कड़े दिशानिर्देशों के भीतर कार्य करता है ताकि मानव पर्यवेक्षण को बनाए रखा जा सके। इसके विपरीत, भारत में कानून और न्याय मंत्रालय ने न्यायपालिका में AI को नियंत्रित करने के लिए कोई औपचारिक नीति की अनुपस्थिति की पुष्टि की है। यह तात्कालिक, टुकड़ों-टुकड़ों में दृष्टिकोण स्वामित्व वाले एल्गोरिदम को कानूनी जवाबदेही के बिना स्थापित करने की अनुमति देने का जोखिम उठाता है।
एक और महत्वपूर्ण सवाल एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह से संबंधित है। भारत में AI मॉडल, जो अक्सर अंग्रेजी में लिखे गए निर्णयों और पश्चिमी न्यायिक प्रणालियों को संदर्भित करते हैं, भारत की भाषाई, सांस्कृतिक और कानूनी विविधता को ध्यान में नहीं रखते हैं। सुप्रीम कोर्ट की अपनी AI पर समिति ने इसे उजागर किया है, लेकिन ठोस सुधारात्मक उपाय अभी भी दूर हैं।
“हैलुसिनेशन” की समस्या, जहां जनरेटिव AI मामले के कानूनों को गढ़ता है, ने भी तत्काल जोखिमों को प्रदर्शित किया है। हाल के उदाहरणों में वकीलों द्वारा काल्पनिक उद्धरण प्रस्तुत करने से यह आवश्यकता स्पष्ट होती है कि AI प्रशिक्षण और मानव सत्यापन की एक मजबूत परत हो। वर्तमान में, AI की सटीकता की जांच का बोझ पहले से ही अधिक बोझिल न्यायाधीशों और वकीलों पर डाल दिया गया है—जो एक अस्थायी समाधान है।
एस्टोनिया से सबक: एक तुलनात्मक दृष्टिकोण
एस्टोनिया का AI-प्रबंधित न्यायालयों में प्रवेश एक स्पष्ट विपरीत प्रस्तुत करता है। बाल्टिक राष्ट्र छोटे दावों वाले अपराधों के मामलों को संभालने के लिए AI का उपयोग करता है, जो €7,000 तक सीमित है। ये एल्गोरिदम विशेष रूप से नियमित, उच्च-परिमाण वाले मामलों के लिए उपयोग किए जाते हैं, जिसमें स्पष्ट प्रावधान हैं जो मानव न्यायाधीशों को आवश्यकतानुसार पलटने या हस्तक्षेप करने की अनुमति देते हैं। इसके विपरीत, भारत में ऐसी स्पष्टता की कमी है। जबकि LegRAA जैसे उपकरण प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए आशाजनक प्रतीत होते हैं, “लंबितता को कम करने” जैसे अस्पष्ट समग्र लक्ष्यों के कारण AI के परिवर्तनकारी संभावनाओं को बढ़ा-चढ़ा कर पेश किया जा सकता है।
अंतर विधायी स्पष्टता में है। एस्टोनिया ने AI के उपयोग को परिभाषित न्यायिक कार्यों में अधिकृत करने के लिए विशिष्ट कानून पारित किए हैं, जो दायरे के बढ़ने के खिलाफ सुरक्षा सुनिश्चित करते हैं। बिना समकक्ष सक्षम कानून के, भारत “पायलट सिंड्रोम” के जाल में फंसने का जोखिम उठाता है, जहां परियोजनाएं बिना प्रभावी ढंग से स्केल किए ठहर जाती हैं।
परीक्षा प्रश्न
प्रारंभिक MCQs
- भारतीय न्यायालयों में अनुवाद के लिए निम्नलिखित में से कौन सा AI पहल डिज़ाइन किया गया है?
(a) SUPACE
(b) SUVAS
(c) NJDG
(d) ASR-SHRUTI
उत्तर: (b) - डिजिटल कोर्ट्स के विकास के लिए भारत में कौन सी योजना के अंतर्गत आता है?
(a) PM-eVidya
(b) अतल इनोवेशन मिशन
(c) ई-कोर्ट्स चरण III
(d) प्रो बोनो लीगल सर्विसेज योजना
उत्तर: (c)
मुख्य प्रश्न
आलोचनात्मक रूप से मूल्यांकन करें कि क्या भारतीय न्यायालयों में AI का अपनाना प्रक्रियात्मक अक्षमताओं और पहुंच संबंधी चिंताओं को प्रभावी ढंग से संबोधित कर पाया है। AI नियामक ढांचे की अनुपस्थिति ने इसकी संभावनाओं को कितना बाधित किया है?