व्यक्तिगत चोट कानून में AI के लिए अगली चुनौती है जवाबदेही

AI के कुछ उपयोग मामलों में अपेक्षाकृत कोई जटिलता नहीं है; जबकि अन्य काफी विवाद उत्पन्न कर सकते हैं। और चूँकि यह प्रौद्योगिकी अभी भी नवोदित है, यह कहा जा सकता है कि कानूनी उद्योग में इसका व्यापक अपनाना दूसरे वर्ग में आता है।

कानूनी अभ्यास में AI की भूमिका को लेकर चिंताएँ व्यापक रूप से बनी हुई हैं, विशेषकर जब इसके आउटपुट कानूनी विश्लेषण या ग्राहक परिणामों को प्रभावित करते हैं। लोग इस बात को लेकर चिंतित हैं कि वकील अपनी सोच को मशीन को सौंप रहे हैं, और यदि उपकरण द्वारा तैयार किया गया महत्वपूर्ण प्रमाण न्यायाधीश या जूरी द्वारा गलत समझा जाए तो क्या होगा। क्या AI कभी न्याय प्रणाली में वैध भूमिका निभा सकता है, जहाँ निष्पक्षता, पारदर्शिता और उचित प्रक्रिया को मुख्य स्तंभ माना जाता है?

फिर भी, AI ने कानूनी कार्य में व्यावहारिक उपयोग खोज लिए हैं, विशेषकर दस्तावेज़ समीक्षा, शोध, सारांशण और मसौदा तैयार करने में। और यह शायद कहीं नहीं जाएगा: लगभग 41 प्रतिशत कानून फर्में अब AI उपकरणों का उपयोग करती हैं, और यह संख्या बढ़ने की संभावना है।

एक व्यक्तिगत चोट वकील के रूप में, मैं देखता हूँ कि AI के उपयोग के परिणामस्वरूप नियामक अंतराल कानून फर्मों में बहुत तेज़ी से उभर रहे हैं, जबकि कानूनी मानक उसी गति से नहीं चल पा रहे हैं। मौजूदा पेशेवर नियम वकीलों को उनके कार्य के लिए जिम्मेदार बनाते हैं, लेकिन वे आवश्यक रूप से प्रत्येक AI‑विशिष्ट प्रश्न—जैसे प्रकटीकरण, ऑडिटेबिलिटी, विक्रेता जिम्मेदारी, डेटा रखरखाव और आवश्यक मानवीय समीक्षा स्तर—को हल नहीं करते।

जवाबदेही की परिभाषा

जवाबदेही AI द्वारा उठाए गए सबसे कठिन प्रश्नों में से एक है: जब AI गलती करता है तो कानूनी जिम्मेदारी कौन लेता है?

कुख्यात रूप से, 2023 के मामले Mata vs. Avianca में, वादी के वकीलों ने कानूनी उद्धरण तैयार करने के लिए ChatGPT का उपयोग किया। लेकिन चैटबॉट ने भ्रमित कर दिया और ऐसे काल्पनिक मामलों को प्रस्तुत किया जो अस्तित्व में नहीं थे, जिन्हें फिर न्यायाधीश को पूर्वनिर्णय के रूप में औपचारिक रूप से प्रस्तुत किया गया। परिणामस्वरूप उत्पन्न हुई उलझन कई मायनों में अनिवार्य थी, लेकिन इसने एक महत्वपूर्ण सिद्धांत स्थापित किया: AI वकीलों की सहायता कर सकता है, लेकिन यह उनके पेशेवर कर्तव्य—काम की शुद्धता की पुष्टि करने—को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता।

हालांकि व्यक्तिगत चोट कानून में, जवाबदेही की चुनौती कानूनी उद्धरणों से परे है। इस क्षेत्र में शामिल मामलों की संवेदनशील और अक्सर जटिल प्रकृति को देखते हुए, कोई भी गलती निपटान वार्ता या मुकदमे की रणनीति को अदालत में केस पहुँचने से बहुत पहले प्रभावित कर सकती है।

मान लीजिए एक AI उपकरण का उपयोग सैकड़ों पृष्ठों के चिकित्सा रिकॉर्ड को संक्षिप्त करके घटनाओं की कालक्रमिक सूची बनाने के लिए किया जाता है। लेकिन पहले की एक महत्वपूर्ण चोट के विवरण छिपे रह जाते हैं। ऐसी चूक वकील और ग्राहक की मांगों को प्रभावित करेगी, और संभवतः केवल डिपोजिशन के दौरान पता चलेगी।

यह मदद नहीं करता कि AI की गलतियों की पहचान करना कठिन हो सकता है। एक बनावटी उद्धरण स्पष्ट और पहचाने योग्य विफलता है, लेकिन एक AI प्रणाली यदि पूर्व-विद्यमान चिकित्सा स्थिति को नजरअंदाज कर देती है, गवाह की राय को गलत ढंग से सारांशित करती है, या भविष्य की देखभाल लागतों की गणना में गलती करती है — ऐसी गलतियां उचित लग सकती हैं और अनदेखी रह सकती हैं।

पक्षपात का पता लगाना और भी कठिन हो सकता है। उदाहरण के लिए, ऐतिहासिक रूप से विकृत डेटा पर प्रशिक्षित एक मूल्यांकन प्रणाली विशेष जनसांख्यिकीय समूहों से जुड़े दावों को व्यवस्थित रूप से कम मूल्यांकित कर सकती है।

AI का विवेकपूर्ण उपयोग

AI दस्तावेज़ों के ढेर को छान सकता है, चिकित्सा रिकॉर्ड का विश्लेषण कर सकता है, और यहाँ तक कि कानूनी मांगों का मसौदा तैयार कर सकता है। उचित रूप से उपयोग किए जाने पर, ये क्षमताएँ अनावश्यक प्रशासनिक कार्य को कम कर सकती हैं और वकीलों को ग्राहकों को सलाह देने और कानूनी रणनीतियों का विकास करने में अधिक समय देने में मदद करती हैं।

लेकिन हर कार्य को सौंपा नहीं जाना चाहिए, और व्यक्तिगत चोट के मामले शायद ही कभी सीधी-सादी होते हैं। इनमें विरोधी गवाहियों, विकसित होते चिकित्सा प्रमाण, विश्वसनीयता के प्रश्न, और ऐसी वार्ताएँ शामिल होती हैं जो मानव निर्णय के समान कानूनी पूर्वनिर्णय पर भी निर्भर करती हैं। ऐतिहासिक डेटा AI को निपटान पैटर्न पहचानने में मदद कर सकता है, लेकिन यह यह आकलन करने में वकील की जगह नहीं ले सकता कि किसी विशेष वादी, गवाह या तथ्य को परीक्षण में कैसे देखा जाएगा।

इसलिए सबसे बड़ा खतरा यह है कि वकील ऐसे आउटपुट पर अनावश्यक भरोसा कर रहे हैं जो प्राधिकारी और वस्तुनिष्ठ लगते हैं, जबकि AI गलत हो सकता है, संदर्भ से अंधा है और मानव निर्णय करने में असमर्थ है।

इसी प्रकार की चिंता बीमा क्षेत्र में भी दिखाई दे रही है। स्वास्थ्य बीमा कंपनियों द्वारा AI दावों की समीक्षा करने के खिलाफ प्रतिक्रिया पर विचार करें। लोग यह आश्वस्त होना चाहते हैं कि मानव निगरानी मौजूद है, यह जानते हुए कि एक वास्तविक मानव, जो निर्णय लेने में सक्षम है, ने उनके मामलों की समीक्षा की है, भले ही कार्यभार AI द्वारा हल्का और तेज़ किया गया हो।

कानून भी इससे अलग नहीं है, और चाहे AI कितनी भी थकाऊ कामों में मदद करे, यह समझना आवश्यक है कि इसे चयनात्मक रूप से, स्पष्ट सीमाओं और सार्थक मानव निगरानी के साथ उपयोग किया जाना चाहिए। सौभाग्य से, यह दिशा अधिकांश वकीलों की प्रतीत होती है: लगभग 83 प्रतिशत कानूनी पेशेवर कहते हैं कि कानूनी सलाह देने के लिए AI का उपयोग अयुक्तिकर है।

नियामक ढांचा

मूलतः, नियमन को इस बात को लक्षित करना चाहिए कि AI का उपयोग कैसे किया जाता है, साथ ही यह भी कि इसे कहाँ उपयुक्त रूप से उपयोग किया जा सकता है।

यदि जनरेटिव AI का उपयोग अदालत के फ़ाइलिंग या दस्तावेज़ बनाने के लिए किया जाता है, तो यह कानूनी रूप से आवश्यक होना चाहिए कि वकील किसी भी कानूनी विश्लेषण, उद्धरण या हर्जाने को ग्राहकों के साथ साझा करने या अदालत में दाखिल करने से पहले व्यक्तिगत रूप से सत्यापित करें।

मानव समीक्षा अनिवार्य चरण होना चाहिए, न कि केवल अनुशंसित सर्वोत्तम अभ्यास। जितना अधिक परिणामस्वरूप आउटपुट महत्वपूर्ण होगा, उतनी ही कड़ी समीक्षा आवश्यक होगी। कोई भी कानूनी उद्धरण, हर्जाने की गणना, चिकित्सा क्रमवर्ती या तथ्यात्मक दावा जो AI द्वारा उत्पन्न हो और ग्राहक या अदालत के लिए हो, बिना सार्थक वकील सत्यापन के कभी भी दर्शकों तक नहीं पहुँचना चाहिए।

यदि ऐसा नहीं किया जाता, उदाहरण के तौर पर, अदालत में भ्रमित जानकारी प्रस्तुत करने पर पकड़े जाने से, तो इसे गंभीर पेशेवर परिणामों के साथ दंडित किया जाना चाहिए।

फर्मों को यह भी अनिवार्य होना चाहिए कि वे अपने AI उपयोग का ऑडिटेबल रिकॉर्ड बनाएँ और बनाए रखें। यदि AI चिकित्सा रिकॉर्ड की समीक्षा, मांग पत्र का मसौदा तैयार करने, या गवाही का सारांश बनाने में सहायता करता है, तो वकीलों को यह पहचानने में सक्षम होना चाहिए कि कौन सा उपकरण उपयोग किया गया, किस जानकारी को प्रोसेस किया गया, और किस वकील ने अंतिम दस्तावेज़ की समीक्षा और अनुमोदन किया। एक ऐसा सिस्टम बनाएं जो जवाबदेही को महत्व दे ताकि त्रुटियों को मुकदमे के दौरान समस्या बनने से पहले सुधारा जा सके।

अंत में, डेटा संरक्षण का मुद्दा है। व्यक्तिगत चोट के मामलों में अक्सर विस्तृत चिकित्सा रिकॉर्ड, रोजगार इतिहास, वित्तीय दस्तावेज़ और अन्य गोपनीय ग्राहक जानकारी शामिल होती है। इस डेटा को AI प्रणालियों में डालने से डेटा रखरखाव, अनधिकृत पहुँच, और यह कि तृतीय‑पक्ष AI प्रदाता को प्रस्तुत जानकारी भविष्य के मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जा सकती है, जैसे नए जोखिम उत्पन्न होते हैं।

मौजूदा गोपनीयता उपाय पहले से ही वकीलों को ऐसे जोखिमों पर विचार करने की आवश्यकता रखते हैं। नियामकों को विक्रेता सतर्कता, रखरखाव नीतियों, प्रशिक्षण डेटा उपयोग और पहुँच नियंत्रण के लिए न्यूनतम अपेक्षाओं को परिभाषित करके आगे बढ़ना चाहिए।

अंतिम विचार

जैसे-जैसे AI का मुकदमे में उपयोग बढ़ रहा है, उद्योग एक अवसर और चुनौती दोनों का सामना कर रहा है। प्रौद्योगिकी निश्चित रूप से वकीलों को अधिक महत्वपूर्ण पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए समय दे सकती है, लेकिन यदि उपयोग और प्रकटीकरण के लिए पारदर्शिता और सुविचारित ढाँचे नहीं हैं, तो यह हमारे न्यायिक प्रणाली में विश्वास को कमजोर करने और अदालत की कार्यवाही में पक्षपात को उत्पन्न करने की क्षमता रखती है।

ऐसा लगता है कि AI स्वयं अब मुकदमे में है। लेकिन इससे पहले कि वह गवाही दे सके, यह निर्धारित करने के लिए विशिष्ट नियमों की आवश्यकता है कि क्या कानूनी रूप से अनुमति है और क्या नहीं। केवल पारदर्शिता और जवाबदेही के स्पष्ट मानक बनाकर ही ग्राहक और अदालत यह मानेंगे कि AI मुकदमे को सुधार रहा है बिना न्याय, निष्पक्षता और सभी के लिए समानता के सिद्धांतों से समझौता किए।