भारतीय न्यायपालिका में AI की भूमिका

• न्यायालय की दक्षता में वृद्धि: AI उपकरण अदालतों के प्रशासनिक बोझ को कम कर रहे हैं; स्मार्ट तरीके से कार्य सूचियां बनाई जाती हैं और मामलों का प्राथमिकता के आधार पर निर्धारण करने में सुविधा मिलती है।
  • उदाहरण: ASR-SHRUTI (आदेशों और निर्णयों के लिए वॉयस-टू-टेक्स्ट डिक्टेशन सॉफ्टवेयर)।
• कानूनी अनुसंधान और दस्तावेज़ीकरण: लाखों पुराने मामलों और कानूनों में से सही जानकारी निकालना अब आसान हो गया है। कानूनी मिसालों के विशाल डेटाबेस का विश्लेषण करना और जटिल निर्णयों का सारांश तैयार करना सरल हो गया है।
  • उदाहरण: SUPACE (सुप्रीम कोर्ट पोर्टल फॉर असिस्टेंस इन कोर्ट एफिशिएंसी) और Saransh (निर्णयों के सारांश के लिए)।
• भाषाई पहुंच: न्याय की लोकतांत्रिक प्रक्रिया में भाषा अब बाधा नहीं रही। क्षेत्रीय भाषाओं में अनुवाद कर उन पक्षकारों की मदद की जा रही है, जो अंग्रेजी नहीं समझते।
  • उदाहरण: SUVAS (सुप्रीम कोर्ट विधिक अनुवाद सॉफ्टवेयर)।
• पूर्वानुमानपरक विश्लेषण: यह मामलों के संभावित परिणामों का संकेत दे सकता है। इससे अदालतों के बाहर समझौते को बढ़ावा मिलता है और अदालतों का बोझ कम होता है।

AI के समक्ष चुनौतियां और जोखिम

• एल्गोरिदम संबंधी पूर्वाग्रह: यदि AI को पुराने पक्षपाती डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह जाति, लिंग या समुदाय से जुड़े पूर्वाग्रहों को दोहरा सकता है। 
  • इससे संविधान के अनुच्छेद 14 (समानता) और अनुच्छेद 21 (निष्पक्ष प्रक्रिया का अधिकार) का उल्लंघन हो सकता है।
• "ब्लैक बॉक्स" समस्या: अपारदर्शी AI एल्गोरिदम के कारण आउटपुट के पीछे के तर्क को समझना कठिन हो जाता है, जिससे पारदर्शिता कम हो जाती है।
• भ्रम का जोखिम: जनरेटिव AI कभी-कभी काल्पनिक निर्णय या कानून प्रस्तुत कर सकता है, जो न्यायिक सत्यनिष्ठा के लिए खतरा है।
• सुरक्षा और गोपनीयता: संवेदनशील कानूनी डेटा के दुरुपयोग या साइबर हमलों का जोखिम बना रहता है।
• डिजिटल डिवाइड: तकनीक पर अत्यधिक निर्भरता उन लोगों को पीछे छोड़ सकती है, जो तकनीक के जानकार नहीं हैं।