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एआई आवेदनों की एक विस्तृत श्रृंखला में मानव कानून प्रवर्तन की सहायता कर रहा है।
कई देशों में अपराधों की निगरानी और रोकथाम के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग किया जा रहा है। वास्तव में, अपराध प्रबंधन में एआई की भागीदारी 2000 के दशक की शुरुआत तक है। एआई का उपयोग ऐसे क्षेत्रों में बम का पता लगाने और निष्क्रिय करने, निगरानी, भविष्यवाणी, सोशल मीडिया स्कैनिंग और साक्षात्कार संदिग्धों के रूप में किया जाता है। हालांकि, एआई के आसपास के सभी प्रचार और घेरा के लिए, अपराध प्रबंधन में इसकी भूमिका के बढ़ने की गुंजाइश है।
वर्तमान में, कुछ समस्याएँ समस्याजनक साबित हो रही हैं। एआई अपराध प्रबंधन में सभी देशों में समान रूप से शामिल नहीं है। एआई की नैतिक सीमाओं पर भयंकर बहस है, कानून प्रवर्तन अधिकारियों को सावधानी से चलने के लिए मजबूर करना। एआई के दायरे और सीमाओं को परिभाषित करना, जिसमें व्यक्तिगत डेटा संग्रह शामिल है, एक जटिल कार्य है। समस्याओं के बावजूद, AI अपराध प्रबंधन में एक नए प्रतिमान के वादे का प्रतिनिधित्व करता है, और यह पीछा करने के लिए एक मजबूत मामला है। (क्राइम-फ़ाइटिंग तकनीक पर अधिक जानकारी के लिए, कंप्यूटर टेक्नोलॉजी द्वारा पकड़े गए 4 प्रमुख अपराधी देखें।)
अपराध रोकथाम मॉडल क्या है?
अपराध रोकथाम मॉडल कई विभिन्न स्रोतों से विभिन्न प्रकार के डेटा के बड़े संस्करणों का विश्लेषण करने और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के बारे में है। अंतर्दृष्टि के आधार पर, विभिन्न आपराधिक गतिविधियों पर भविष्यवाणियां की जा सकती हैं। उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया विश्लेषण के लिए एक सत्य डेटा गोल्डमाइन प्रदान करता है - हालांकि, गोपनीयता की चिंताओं के कारण, यह एक विवादास्पद मुद्दा है। यह एक ज्ञात तथ्य है कि विभिन्न समूहों द्वारा कट्टरपंथी गतिविधियाँ सोशल मीडिया के माध्यम से की जाती हैं। एआई इस तरह के डेटा का विश्लेषण करके महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रकट कर सकता है और कानून प्रवर्तन एजेंसियों को सुराग प्रदान कर सकता है।
अन्य डेटा स्रोत भी हैं जैसे ई-कॉमर्स वेबसाइट। अमेज़ॅन और ईबे संदिग्ध लोगों की ब्राउज़िंग और खरीद की आदतों पर मूल्यवान डेटा प्रदान कर सकते हैं। यह मॉडल नया नहीं है, हालांकि। 2002 में वापस, अमेरिकी सेना के एक सेवानिवृत्त प्रशंसक, जॉन पॉइन्डेक्सटर ने कुल जागरूकता कार्यक्रम नामक एक कार्यक्रम विकसित किया था जिसमें ऑनलाइन और ऑफलाइन स्रोतों से डेटा एकत्र करना निर्धारित किया गया था। लेकिन गोपनीयता घुसपैठ के मुद्दों के कारण वशीकरण विरोध के बाद, कार्यक्रम के लिए धन का समर्थन एक वर्ष के भीतर रोक दिया गया था। (साइबर अपराध से लड़ने के बारे में जानने के लिए, देखें कि मैं यहां कैसे आया: साइबर क्राइम-फाइटर कैरीनेर के साथ 12 प्रश्न।)
वास्तविक जीवन अनुप्रयोगों
दुनिया भर में नए-नए तरीकों से अपराध की रोकथाम के लिए एआई का इस्तेमाल शुरू हो रहा है।
सोशल मीडिया आतंकवादी गतिविधियों के लिए विभिन्न अपराधों जैसे नशीली दवाओं के प्रचार और बिक्री, अवैध वेश्यावृत्ति और युवाओं के कट्टरपंथीकरण के लिए मंच प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, अपराधी अलग-अलग कारणों को बढ़ावा देने के लिए हैशटैग का उपयोग दर्शकों को करते हैं। अमेरिका में कानून प्रवर्तन एजेंसियों ने एआई की मदद से ऐसे अपराधों पर नज़र रखने में एक हद तक सफलता पाई है।
एन्सेच्ड, नीदरलैंड के एक विश्वविद्यालय में एआई-संचालित चैटबॉट को संदिग्धों का साक्षात्कार करने और जानकारी निकालने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है। बॉट से उम्मीदें संदिग्ध की जांच करने, सवाल पूछने और उत्तर देने वाले पैटर्न और मनोवैज्ञानिक संकेतों से पता लगाती हैं कि क्या संदिग्ध सत्य हो रहा है। बॉट का नाम ब्रैड है। यह अभी भी शुरुआती चरणों में है, लेकिन विकास अपराध प्रबंधन में एक नए पहलू का प्रतिनिधित्व करता है।
फायदे और नुकसान
जबकि कानून प्रवर्तन में इन भविष्यवाणियों में बहुत अधिक संभावनाएं हैं, किसी को भी कमियों पर विचार करना चाहिए।
लाभ
सुरक्षा की ज़रूरतें और विचार गतिशील और जटिल हैं, और आपको एक ऐसी प्रणाली की आवश्यकता है जो जल्दी और कुशलता से अपनाए। मानव संसाधन सक्षम हैं, लेकिन अड़चनें हैं। इस दृष्टि से, एआई सिस्टम को अपने कामों को और अधिक कुशलता से करने में सक्षम होने का फायदा है। उदाहरण के लिए, मैन्युअल दृष्टिकोण से, सोशल मीडिया पर संभावित आपराधिक गतिविधियों की निगरानी करना एक गर्व का काम है। मानवीय दृष्टिकोण गलत और धीमा हो सकता है। AI सिस्टम इस कार्य को तेजी से बढ़ाकर और कार्यों को निष्पादित करके कर सकते हैं।
नुकसान
सबसे पहले, लगभग सभी प्रचार के लिए, AI का अपराध प्रबंधन में शामिल होना अभी भी नवजात अवस्था में है। इसलिए, प्रचार में कटौती करें और स्वीकार करें कि बड़े पैमाने पर अपराध की रोकथाम या नियंत्रण में इसकी दक्षता अभी भी असुरक्षित है।
दूसरा, अपराध की भविष्यवाणी और रोकथाम के लिए डेटा संग्रह की आवश्यकता होगी, जिसमें से अधिकांश व्यक्तिगत डेटा हो सकता है। यह सरकार और कानून प्रवर्तन एजेंसियों को नागरिकों और अन्य समूहों से अत्यधिक आलोचना के लिए कमजोर बनाता है। इसे नागरिकों की स्वतंत्रता पर घुसपैठ के रूप में समझा जाएगा। डेटा संग्रह और स्नूपिंग अतीत में बेहद विवादास्पद मुद्दे रहे हैं, खासकर लोकतांत्रिक देशों में।
तीसरा, एआई सिस्टम विकसित करना जो असंरचित डेटा से सीखता है, एक अत्यंत चुनौतीपूर्ण कार्य हो सकता है। चूंकि आपराधिक गतिविधियों की प्रकृति अधिक परिष्कृत हो रही है, इसलिए यह संरचित डेटा प्रदान करने के लिए हमेशा मददगार नहीं हो सकती है। ऐसे सिस्टम को अनुकूल बनाने में समय लगने वाला है।
निष्कर्ष
वर्तमान में, अपराध प्रबंधन में AI सिस्टम की भागीदारी का सामना करने में कई चुनौतियां हैं। हालांकि, एआई को अपराध की रोकथाम और नियंत्रण में संलग्न करने के प्रयास के लायक है। अपराध और आतंकवादी गतिविधियों की प्रकृति हर दिन अधिक परिष्कृत होने के लिए विकसित हो रही है, और विशुद्ध रूप से मानव भागीदारी ऐसी समस्याओं से निपटने के लिए पर्याप्त नहीं है। इस चुनाव में, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि AI इंसानों की जगह नहीं लेगा, बल्कि उन्हें पूरक बनाएगा। एआई सिस्टम तेज, सटीक और अथक हो सकते हैं - और यह ऐसे गुण हैं जो कानून प्रवर्तन एजेंसियां शोषण करना चाहेंगी। जैसा कि अभी है, ऐसा लगता है कि कानून प्रवर्तन और अपराध की रोकथाम में एआई और भी प्रमुख होता रहेगा।