Roderick Lucas, Moonlit के सह-संस्थापक और CEO – साक्षात्कार शृंखला

Roderick Lucas Moonlit के सह-संस्थापक और CEO हैं। उन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटा विज्ञान और कानूनी प्रौद्योगिकी का अनुभव है। उन्होंने Deloitte में लगभग एक दशक बिताया, जहाँ वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रमुख के पद पर रहे। उन्होंने Vrije Universiteit Amsterdam और Tilburg University में प्रौद्योगिकी के पाठ्यक्रम भी पढ़ाए हैं। उनका काम संरचित डेटा, सत्यापन योग्य स्रोतों और एआई के ज़रिए कानूनी शोध को अधिक सुलभ बनाने पर केंद्रित है।

Moonlit यूरोपीय न्यायक्षेत्रों में आधिकारिक कानूनों, अदालतों के फैसलों और नियामकीय जानकारी को जोड़ने वाला कानूनी डेटा बुनियादी ढाँचा और शोध उपकरण उपलब्ध कराता है। इसका प्लेटफ़ॉर्म, Data API और MCP सर्वर शोधकर्ताओं तथा एआई सहायकों को संरचित कानूनी स्रोतों तक पहुँच देते हैं। वहीं, इसकी Commentaries लाइब्रेरी एआई से तैयार विश्लेषण को नामित कानूनी विशेषज्ञों की समीक्षा के साथ जोड़ती है। इस साक्षात्कार में Lucas कानूनी क्षेत्र में एआई के मनगढ़ंत जवाबों, सीमा-पार शोध, विशेषज्ञों द्वारा सत्यापन और भरोसेमंद कानूनी जानकारी तक पहुँच पर चर्चा करते हैं।

आपने Deloitte में लगभग एक दशक बिताया और अंततः कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रमुख के पद पर रहे। इस दौरान आपने Vrije Universiteit Amsterdam और Tilburg University में प्रौद्योगिकी के पाठ्यक्रम भी पढ़ाए। Moonlit की शुरुआत Deloitte के भीतर एक परियोजना के रूप में हुई थी, फिर 2024 में यह एक स्वतंत्र कंपनी बन गई। आपको यह प्लेटफ़ॉर्म विकसित करने की प्रेरणा कहाँ से मिली, और किस बात ने आपको यक़ीन दिलाया कि कानूनी शोध के लिए बुनियादी तौर पर एक अलग दृष्टिकोण की ज़रूरत है?

Moonlit की शुरुआत Deloitte के भीतर हुई, क्योंकि समस्या बिल्कुल सामने थी। यूरोप में कानून या कराधान से जुड़ा हर गंभीर सवाल किसी न किसी मोड़ पर सीमा-पार का हो जाता है, फिर भी ज़रूरी स्रोत दर्जनों राष्ट्रीय पोर्टलों में बिखरे हैं और हर पोर्टल का प्रारूप, भाषा और उद्धरण शैली अलग है। विशेषज्ञ अपने शोध के ज़्यादातर घंटे सामग्री जुटाने और यह जाँचने में बिताते हैं कि कुछ छू तो नहीं गया। इस बीच, उनकी मदद के लिए बनाए गए उपकरण सीमा-पार काम के लिए कारगर नहीं हैं। वे हर देश में हर उपयोगकर्ता के लिए अलग शुल्क लेते हैं और अलग-अलग न्यायक्षेत्रों में एक ही मुद्दे से कैसे निपटा जाता है, इसकी तुलना करने के लिए भी अलग-अलग लॉगिन की ज़रूरत पड़ती है।

जब भाषा मॉडल सामने आए, तो एक साथ दो बातें स्पष्ट हुईं: ये मॉडल कानूनी पाठ पर किसी की अपेक्षा से कहीं बेहतर तर्क कर सकते थे, लेकिन उनके पास तर्क करने के लिए कोई भरोसेमंद सामग्री नहीं थी। सार्वजनिक अदालती पोर्टलों से सीधे पाठ निकालने पर अव्यवस्थित और असंगत डेटा मिलता है, जबकि व्यावसायिक कानूनी प्रकाशक लाइसेंस संबंधी पाबंदियों के पीछे स्वचालित पहुँच रोकते हैं। कानूनी प्रौद्योगिकी के पास एक साझा आधार नहीं था: कई न्यायक्षेत्रों के आधिकारिक स्रोत, जिन्हें एक ही सुव्यवस्थित डेटा संरचना में मानकीकृत किया गया हो, परस्पर संदर्भित किया गया हो और रोज़ाना अद्यतन किया जाता हो।

हमने इसी परत को बनाने का काम शुरू किया था। इसी वजह से 2024 में Moonlit एक कंपनी बनी, न कि किसी एक फ़र्म के लिए बनाया गया महज़ एक उपकरण। ऐसा आधार हर उस व्यक्ति और प्रणाली के साथ अधिक मूल्यवान होता जाता है, जो इससे जानकारी लेती है और इसमें योगदान देती है। इसके पीछे हमारा विश्वास आज भी वही है: कानून सार्वजनिक है और उस पर आधारित ज्ञान उन सभी के लिए किफ़ायती होना चाहिए, जिन्हें उसका पालन करना पड़ता है।

Moonlit की स्थापना इस विश्वास के साथ हुई कि न्याय के लिए कानूनी ज्ञान तक पहुँच ज़रूरी है। कानून और अदालतों के फैसले अक्सर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध होते हैं, लेकिन उनके निहितार्थ समझाने वाली विशेषज्ञ टिप्पणियाँ महँगी सदस्यता-दीवारों के पीछे ही रह जाती हैं। इस व्याख्यात्मक परत तक पहुँच को सबके लिए सुलभ बनाने के लिए Moonlit क्या करना चाहता है, और भरोसेमंद कानूनी एआई के विकास के लिए यह विशेष रूप से क्यों महत्वपूर्ण है?

नीदरलैंड में आपकी कमाई के हर यूरो में से लगभग 40 सेंट राज्य को जाता है और उसका एक हिस्सा सार्वजनिक विश्वविद्यालयों तथा कानूनी व्यवस्था को वित्तपोषित करता है। कानून की व्याख्या करने वाली बहुत-सी टिप्पणियाँ सार्वजनिक वेतन पाने वाले शिक्षाविद लिखते हैं। Wolters Kluwer और Thomson Reuters जैसे व्यावसायिक प्रकाशक उन विश्लेषणों को पैकेज करके उन्हीं अदालतों, मंत्रालयों, विश्वविद्यालयों और पेशेवरों को बेचते हैं, जिन्हें उनकी ज़रूरत होती है। टिप्पणी-सामग्री की सदस्यता पर प्रति उपयोगकर्ता हर महीने सैकड़ों यूरो खर्च होते हैं। इन सदस्यताओं के कारण जनता को जिस कानून का पालन करना होता है, उसके लिए प्रभावी रूप से दो बार भुगतान करना पड़ता है। एक न्यायसंगत कानूनी व्यवस्था का मासिक खर्च आपके Netflix सदस्यता शुल्क से अधिक नहीं होना चाहिए।

हमने Commentaries को एक खुला विकल्प उपलब्ध कराने के लिए बनाया: कानूनी विश्लेषणों की ऐसी लेख-दर-लेख लाइब्रेरी, जिसे Moonlit के मुफ़्त खाते से देखा जा सकता है। हर टिप्पणी हमारे एआई मॉडल से प्राथमिक स्रोतों के आधार पर तैयार की जाती है और प्रकाशित होने से पहले कानूनी विशेषज्ञों द्वारा जाँची जाती है। हर उद्धरण सत्यापित होता है और सीधे संबंधित सरकारी या अदालती रिकॉर्ड से जुड़ता है। अगर किसी पाठक को कोई छूटी हुई बारीकी या हालिया घटनाक्रम नज़र आए, तो वह संपादकीय समीक्षा के लिए पृष्ठ पर दिए फ़ॉर्म के ज़रिए सीधे संशोधन का सुझाव दे सकता है। इसके बाद संपादक उसकी समीक्षा करके सामग्री दोबारा प्रकाशित कर सकते हैं। हमारी जानकारी में, कोई अन्य प्रकाशक यह संयोजन उपलब्ध नहीं कराता। शुरुआत में उपलब्ध टिप्पणियाँ अप्रत्यक्ष कर (VAT) पर केंद्रित हैं, जबकि डेटा संरक्षण पर टिप्पणियों का काम जारी है।

कानूनी एआई के लिए यह व्याख्यात्मक परत भी उतनी ही महत्वपूर्ण है। मॉडल सार्वजनिक कानूनों और अदालती फैसलों को ग्रहण कर सकते हैं, लेकिन वे उन सहायक टिप्पणियों को नहीं पढ़ सकते जो बताती हैं कि कोई नियम व्यवहार में कैसे लागू होता है या उसमें अपवाद कहाँ हैं। इस संदर्भ के अभाव में मॉडल अनुमान लगाते हैं और अविश्वसनीय जवाब तैयार करते हैं। हमने Commentaries को इस तरह बनाया है कि हर कथन उस प्रावधान से स्पष्ट रूप से जुड़ा हो जिसकी वह व्याख्या करता है, और उस फैसले से भी जिस पर वह आधारित है। कोई कानूनी पेशेवर एक क्लिक में स्रोत की पुष्टि कर सकता है, और एआई कार्यप्रवाह Moonlit Data API तथा MCP कनेक्टर के ज़रिए भरोसेमंद डेटा पर तर्क कर सकता है।

एआई-जनित कानूनी मनगढ़ंतियाँ चिंता का एक बढ़ता हुआ कारण बन गई हैं। वकीलों और अदालतों के सामने ऐसे मामले आ रहे हैं जिनमें मुकदमों के जाली संदर्भ दिए गए हैं और कानून की गलत व्याख्याएँ की गई हैं। अत्याधुनिक बड़े भाषा मॉडल भी कानूनी सटीकता के मामले में क्यों चूकते हैं, और व्यवस्थित, सत्यापित कानूनी संदर्भ उपलब्ध कराने से इन सीमाओं को दूर करने में कैसे मदद मिलती है?

भाषा मॉडल कानून को ऐसे कारणों से समझने में संघर्ष करते हैं जिनका बुद्धिमत्ता से बहुत कम लेना-देना है। कानूनी तर्क पूरी तरह सत्यापन योग्य प्राधिकारों पर निर्भर करता है। किसी निष्कर्ष की गुणवत्ता उतनी ही होती है जितनी उस प्रावधान या फैसले की, जिस पर वह आधारित है। लेकिन मॉडल मुकदमा संख्या और कानूनों के संदर्भों को विश्वसनीय डेटाबेस रिकॉर्ड के बजाय संभाव्यता पर आधारित पाठ-रूपों की तरह लेते हैं। वे ऐसे संदर्भ देते हैं जो विश्वसनीय लगते हैं, क्योंकि मॉडल यह अनुमान लगाता है कि कोई संदर्भ कैसा दिखना चाहिए—न कि इसलिए कि उसने किसी वास्तविक दस्तावेज़ का सत्यापन किया है। इसके बहुत वास्तविक परिणाम सामने आए हैं: यह लेख लिखे जाने तक, एआई की मनगढ़ंतियों से जुड़े अदालतों के 2,100 से अधिक दर्ज फैसले आ चुके थे, जिनमें से 800 से अधिक मामलों में कानूनी पेशेवर सीधे तौर पर शामिल थे।

कानून भी लगातार बदलता रहता है। किसी मॉडल का ज्ञान उसकी प्रशिक्षण-सीमा पर रुक जाता है, जबकि कर संबंधी फैसले और अपीलीय निर्णय हर हफ्ते अद्यतन होते हैं। जब इन नियमों का अर्थ समझाने वाली टिप्पणियाँ प्रकाशकों की भुगतान-दीवारों के पीछे हों, तो मॉडल के पास केवल कानून का मूल पाठ होता है, उसे लागू करने का संदर्भ नहीं। इस कमी को पूरा करने के लिए वह ऐसी व्याख्याएँ गढ़ता है जो सुनने में विश्वसनीय लगती हैं।

व्यवस्थित और सत्यापित संदर्भ बुनियादी कार्य को ही बदल देता है। Moonlit में मॉडल कानून को स्मृति से याद करने की कोशिश करने के बजाय उसे खोजकर प्राप्त करता है और सीधे आधिकारिक अभिलेखों के आधार पर काम करता है। खोज में आधिकारिक स्रोतों के दस्तावेज़ मिलते हैं, जिनमें से हर एक के साथ उसका संदर्भ और लिंक होता है। संदर्भ-ग्राफ़ दिखाता है कि कोई फैसला किन दस्तावेज़ों का हवाला देता है और बाद के किन दस्तावेज़ों में उसका हवाला दिया गया है। कोई संदर्भ या तो हमारे संग्रह में मौजूद प्रामाणिक दस्तावेज़ तक पहुँचाता है, या फिर दिखाई ही नहीं देता। इससे जाली संदर्भ समाप्त हो जाते हैं। हालाँकि, केवल स्वच्छ डेटा होने से गलत व्याख्या नहीं रुकती। इसी वजह से Commentaries में मसौदे और पाठक के बीच एक नामित कानूनी विशेषज्ञ शामिल रहता है।

Moonlit दर्जनों न्यायक्षेत्रों के कानूनों, अदालती फैसलों और नियामकीय जानकारी को एकत्रित करता है और एक व्यापक संदर्भ-ग्राफ़ के ज़रिए कानूनी दस्तावेज़ों को आपस में जोड़ता है। क्या आप हमें इसकी अंतर्निहित एआई और डेटा संरचना के बारे में विस्तार से बता सकते हैं—विशेष रूप से यह कि प्लेटफ़ॉर्म कानूनी स्रोतों के बीच संबंधों की पहचान कैसे करता है, अलग-अलग भाषाओं और कानूनी प्रणालियों में सामंजस्य कैसे बिठाता है, और इस जानकारी को एआई मॉडल के लिए सुलभ कैसे बनाता है?

इसे एक सतत कड़ी के रूप में समझिए, जो आधिकारिक प्रकाशन से शुरू होकर सत्यापित संदर्भ तक जाती है।

हर न्यायक्षेत्र में हम विधायी राजपत्रों, अदालतों के डेटाबेस, नियामकों और यूरोपीय संघ के कानून के लिए EUR-Lex समेत आधिकारिक पोर्टलों से सीधे जुड़ते हैं। हर पोर्टल की अपनी विशिष्टताएँ और प्रारूप होते हैं, और वे बिना किसी चेतावनी के बदल सकते हैं। इसलिए हमारे इंजीनियरिंग कार्य का एक बड़ा हिस्सा हर पोर्टल की निगरानी और स्वचालित पुनर्प्राप्ति पर खर्च होता है। हम जो भी दस्तावेज़ लाते हैं, उसमें उसका स्रोत-उल्लेख और आधिकारिक सरकारी अभिलेख का स्थायी लिंक बरकरार रहता है। बाकी सब कुछ इसी लिंक की नींव पर टिका है।

सभी न्यायक्षेत्रों के कानूनों, न्यायिक मिसालों, संसदीय दस्तावेज़ों, प्राधिकरणों के फैसलों और मार्गदर्शन को एक ही मॉडल में शामिल किया जाता है। कानूनों को अलग-अलग अनुच्छेदों में बाँटा जाता है, ताकि किसी एक प्रावधान को सटीकता से खोजकर उसका संदर्भ दिया जा सके। नीदरलैंड के किसी फैसले और जर्मनी के किसी फैसले में उनके-अपने देशों की प्रणालियों के लिए ज़रूरी विशिष्ट फ़ील्ड बरकरार रहते हैं, जबकि हम यह मानकीकृत करते हैं कि सीमाओं के पार इन दस्तावेज़ों की पहचान, वर्गीकरण और कड़ियाँ किस तरह बनाई जाएँ।

कानूनी दस्तावेज़ लगातार एक-दूसरे का हवाला देते हैं। किसी फैसले में उन अनुच्छेदों और दूसरे फैसलों का उल्लेख होता है जिन्हें वह लागू करता है या जिनका वह अनुसरण करता है, जबकि कोई कानून दूसरे कानूनों का संदर्भ देता है। हमारा इंजन इन संदर्भों को पहचानता है—जो न्यायक्षेत्र के अनुसार बहुत अलग-अलग रूपों में होते हैं—उन्हें हमारी Data Layer में मौजूद प्रामाणिक दस्तावेज़ों से जोड़ता है और इन कड़ियों को दोनों दिशाओं में दर्ज करता है। कानूनी इंजीनियर जानकारी निकालने के पैटर्न का सत्यापन करते हैं। इससे करोड़ों कड़ियों वाला एक संदर्भ-ग्राफ़ बनता है, जिसके माध्यम से किसी भी दस्तावेज़ के लिए देखा जा सकता है कि वह किन दस्तावेज़ों का हवाला देता है और किन दस्तावेज़ों में उसका हवाला दिया गया है।

भाषा के मामले में, स्रोत दस्तावेज़ों को जस का तस रखा जाता है। हम मूल पाठ का अनुवाद नहीं करते। बेल्जियम का कोई फैसला फ़्रेंच या डच में ही रहता है और खोज मूल भाषा में की जाती है। हम कीवर्ड-आधारित और अर्थ-आधारित खोज को मिलाते हैं, नतीजों को उनकी प्रासंगिकता के अनुसार फिर से क्रम देते हैं और हर खोज को संबंधित न्यायक्षेत्र तक सीमित रखते हैं। हमारी शोध सहायक Luna, आपके सवाल की भाषा में जवाब देती है, जबकि हर मूल स्रोत को उसकी अपनी भाषा में खोजती है।

Moonlit प्लेटफ़ॉर्म, हमारा Data API और MCP सर्वर—तीनों उसी Data Layer से जानकारी लेते हैं। एपीआई हमारे खोज विकल्पों, संदर्भ-ग्राफ़ और पूरे पाठ की खोज तक प्रोग्राम के ज़रिए पहुँच देता है, जबकि MCP सर्वर किसी भी बाहरी एआई सहायक को केवल पढ़ने की सुविधा वाले नौ टूल उपलब्ध कराता है। जब हम मूल डेटा में सुधार करते हैं, तो वह सुधार एक साथ हर माध्यम तक पहुँचता है।

Moonlit ने एआई से तैयार की गई कानूनी टिप्पणियाँ पेश की हैं, जिनकी समीक्षा नामित कानूनी विशेषज्ञ करते हैं। इनमें स्वचालित मसौदा-लेखन और मानवीय सत्यापन का मेल है। व्यवहार में यह प्रक्रिया कैसे काम करती है, और कौन-से सुरक्षा उपाय यह सुनिश्चित करते हैं कि एआई-जनित व्याख्याएँ सटीक और पारदर्शी हों तथा उनका आधार प्रामाणिक कानूनी स्रोतों तक खोजा जा सके?

कानूनी टिप्पणी की शुरुआत स्वयं कानून से होती है। हमारा इंजन डेटा लेयर में मौजूद प्राथमिक स्रोतों से मसौदा तैयार करता है। इनमें कानून, न्यायिक निर्णय, निर्देश और किसी प्रावधान के पीछे का संसदीय इतिहास शामिल हैं। यह केवल उन्हीं दस्तावेज़ों का हवाला दे सकता है जो हमारे पास हैं, इसलिए हर दावे को उस प्रावधान से जोड़ा जाता है जिसकी वह व्याख्या करता है और उस स्रोत से भी, जो उसका समर्थन करता है। उदाहरण के लिए, हमारी शुरुआती टिप्पणियों में से एक में 165 सत्यापित स्रोतों के लिंक हैं।

किसी टिप्पणी के प्रकाशित होने से पहले, उस क्षेत्र का कानूनी विशेषज्ञ प्राथमिक स्रोतों के आधार पर उसके मसौदे की समीक्षा करता है। हमारे संपादक अकादमिक और पेशेवर लेखक हैं, जिन्हें उनके काम के लिए भुगतान किया जाता है। शुरुआती समूह में विश्वविद्यालयों, अदालतों, सरकारी संस्थाओं, परामर्श कंपनियों और कानूनी फर्मों से जुड़े लोग शामिल हैं। वे मसौदे में सुधार करते हैं, गैरज़रूरी सामग्री हटाते हैं और जो छूट गया हो, उसे जोड़ते हैं। उनके नाम पृष्ठ पर स्पष्ट रूप से दिए गए हैं।

सत्यापित समीक्षा के बैज उन अंशों को चिह्नित करते हैं जिनकी पुष्टि किसी संपादक ने की है। इससे हमेशा स्पष्ट रहता है कि किन हिस्सों की पुष्टि किसी मानव विशेषज्ञ ने की है।

हर टिप्पणी में संदर्भ की तारीख भी दी जाती है, जिससे पता चलता है कि उसमें कानून की किस सटीक स्थिति का वर्णन किया गया है। डेटा लेयर रोज़ अपडेट होती है और संपादक के लिए प्रासंगिक नए फैसलों को चिह्नित करती है। इसके बाद संपादक पाठ में संशोधन करके संदर्भ की तारीख आगे बढ़ाता है।

इस पूरी व्यवस्था का बुनियादी सुरक्षा उपाय लिंक है। अगर किसी निष्कर्ष के समर्थन में दिए गए फैसले को खोलकर नहीं देखा जा सकता, तो आपसे उसे बिना प्रमाण के मान लेने को कहा जा रहा है। हमने Commentaries इस तरह बनाई हैं कि किसी को ऐसा न करना पड़े।

Model Context Protocol (MCP) इंटिग्रेशन के ज़रिए Moonlit, ChatGPT, Claude और Microsoft Copilot जैसे AI सहायकों तक कानूनी जानकारी सीधे पहुँचा सकता है। यह आर्किटेक्चर ऐसी कौन-सी क्षमताएँ देता है जिन्हें पारंपरिक पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन प्रणालियों के लिए हासिल करना मुश्किल हो सकता है, और आप यह कैसे सुनिश्चित करते हैं कि ये सहायक प्राप्त कानूनी जानकारी का ज़िम्मेदारी से इस्तेमाल करें?

पारंपरिक RAG कुछ दस्तावेज़ों का एक स्नैपशॉट लेता है, उन्हें छोटे खंडों में बाँटता है, उनकी एम्बेडिंग बनाता है और समानता के आधार पर सबसे अधिक अंक पाने वाली सामग्री मॉडल को दे देता है। कानून के मामले में यह तरीका तीन जगहों पर विफल होता है। स्नैपशॉट पुराना पड़ जाता है। समानता के आधार पर किसी सटीक अनुच्छेद या मुकदमे की संख्या को ढूँढ़ना भरोसेमंद नहीं होता। और किसी छोटे खंड से यह पता नहीं चलता कि दस्तावेज़ में किन चीज़ों का हवाला दिया गया है या बाद के फैसलों ने उस पर क्या प्रभाव डाला है।

MCP सर्वर के साथ सहायक खुद शोध करता है। वह अर्थ के आधार पर या बूलियन ऑपरेटरों का इस्तेमाल करके सटीक शब्दों और संदर्भों के आधार पर खोज सकता है, दस्तावेज़ों के बीच दिए गए संदर्भों का अनुसरण कर सकता है, पूरा पाठ पढ़ सकता है और किसी कानून के अलग-अलग अनुच्छेद प्राप्त कर सकता है। वह यह भी जाँच सकता है कि कौन-कौन से न्यायक्षेत्र और आधिकारिक पोर्टल उपलब्ध हैं। मॉडल तय करता है कि उसे क्या चाहिए, मिले हुए नतीजों को पढ़ता है और जवाब के विश्वसनीय होने तक दोबारा खोज करता है। यही चक्र इस तरीके को अलग बनाता है। Luna सितंबर में इसी MCP सर्वर पर आ गया और जवाब एक साथ तेज़ और बेहतर हो गए। डेटा भी लाइव है: सहायक डेटा लेयर को उसकी आज की स्थिति में पढ़ता है।

ज़िम्मेदार इस्तेमाल की शुरुआत स्पष्ट सीमाओं से होती है। हमारे टूल केवल पढ़ने की सुविधा देते हैं और नतीजों के लिंक वापस आधिकारिक स्रोत तक ले जाते हैं। हम शोध के सरल निर्देश भी प्रकाशित करते हैं, जिनका पालन सहायक कर सकते हैं। इनमें बताया गया है कि स्रोत की मूल भाषा में खोज कैसे करें, उद्धृत करने से पहले संबंधित अंश की जाँच कैसे करें, संस्करण का सत्यापन कैसे करें और उपलब्ध स्रोतों में कोई कमी होने पर उसे स्पष्ट रूप से कैसे बताएँ।

अलग-अलग सहायक अपने तर्क को अलग-अलग तरीकों से दिखाते हैं, और इस पर हमारा नियंत्रण नहीं है। हम यह कर सकते हैं कि स्रोतों की जाँच आसान बनाएँ। हर संदर्भ एक दस्तावेज़ तक ले जाता है और हर दस्तावेज़ उसके आधिकारिक प्रकाशन तक।

नए फैसले प्रकाशित होने, नियमों में बदलाव आने और मौजूदा मिसालों को चुनौती दिए जाने के साथ कानूनी जानकारी लगातार बदलती रहती है। Moonlit का स्वचालित निगरानी ढाँचा इन बदलावों की पहचान करके उन्हें कैसे शामिल करता है, और यह प्लेटफ़ॉर्म AI प्रणालियों को पुराने कानूनों या निरस्त हो चुकी कानूनी व्याख्याओं पर भरोसा करने से कैसे रोकता है?

किसी AI प्रणाली या शोधकर्ता को अप्रासंगिक कानून पर भरोसा करने से रोकना दस्तावेज़ों के बीच मौजूद कड़ियों पर निर्भर करता है। जैसे ही कोई नया फैसला या वैधानिक संशोधन प्रणाली में आता है, संदर्भ ग्राफ़ उसे उन पुराने प्रावधानों और मामलों से जोड़ देता है जिनका उसमें हवाला दिया गया है। अगर कोई अपीलीय अदालत किसी पुराने फैसले को पलट देती है या उसका दायरा सीमित कर देती है, तो यह घटनाक्रम मूल फैसले से एक ऐसे निर्णय के रूप में सीधे जुड़ जाता है जिसमें उसका हवाला दिया गया है। ग्राफ़ का अनुसरण करने वाला मॉडल इस बाद के घटनाक्रम को तुरंत देख लेता है और पुराने फैसले को अब भी वैध कानून नहीं मानता। प्लेटफ़ॉर्म पर उपयोगकर्ता इसी आने वाली जानकारी को उन विशिष्ट कानूनों, अदालतों या विषयों के लिए सक्रिय Monitors में बदल सकते हैं, जिन पर वे नज़र रखते हैं।

टिप्पणियों को अद्यतन बनाए रखना लंबे समय से एक बड़ी कमज़ोरी रही है। व्यावसायिक टिप्पणी-श्रृंखलाओं की समीक्षा अक्सर साल में केवल एक या दो बार ही की जाती है। अप्रत्यक्ष कर या डेटा सुरक्षा जैसे तेज़ी से बदलते क्षेत्रों में इस देरी से अनुपालन के गंभीर जोखिम पैदा होते हैं। हमारा डेटा लेयर आने वाले प्रकाशनों की टिप्पणियों से रोज़ तुलना करता है, इसलिए नए फैसलों की सूचना लेखन-संपादक को तुरंत मिल जाती है। संपादक विश्लेषण को अपडेट करके संदर्भ की तारीख आगे बढ़ाता है, ताकि कानूनी पेशेवर और AI मॉडल—दोनों कानून की वास्तविक स्थिति के आधार पर काम करें, न कि बारह महीने पुराने नज़रिए के आधार पर।

सीमापार कानूनी शोध में दस्तावेज़ों का अनुवाद करने से आगे की जटिलताएँ शामिल होती हैं, खासकर तब जब अलग-अलग देश समान नियमों की अलग-अलग व्याख्या करते हैं या उन्हें अलग ढंग से लागू करते हैं। Moonlit का AI न्यायक्षेत्रों के इन अंतरों को कैसे पहचानता है, और जब आधिकारिक कानूनी स्रोत एक-दूसरे के विपरीत दिखाई देते हैं, तो क्या होता है?

यूरोपीय संघ का कोई निर्देश और उसे लागू करने वाला राष्ट्रीय कानून अलग-अलग दस्तावेज़ होते हैं; जब एक दस्तावेज़ में दूसरे का उल्लेख होता है, तो वे आपस में जुड़े होते हैं। इसी तरह, न्यायालय के किसी फैसले को लागू करने वाला राष्ट्रीय निर्णय उस फैसले से जुड़ा होता है। इसीलिए Commentaries की शुरुआत वैट से होती है। नियमों में बड़े पैमाने पर यूरोपीय संघ के स्तर पर सामंजस्य स्थापित किया गया है, और फिर हर सदस्य देश में उनकी व्याख्या की जाती है।

कानून में विरोधाभास सामान्य हैं और हम उन्हें छिपाते नहीं हैं। जब दो प्रामाणिक स्रोतों में मतभेद दिखाई देता है, तो पाठक को दोनों दिखाए जाते हैं। इसके बाद अधिकांश काम पदानुक्रम करता है: पहले के फैसले के मुकाबले बाद का फैसला, यूरोपीय संघ के कानून से जुड़े प्रश्न पर राष्ट्रीय न्यायालय के मुकाबले न्यायालय, और संदर्भ की तारीख पर लागू प्रावधान। Commentaries में संपादक यह निर्णय खुलकर लेते हैं और स्रोत उसके साथ ही दिए जाते हैं।

नीदरलैंड के सर्वोच्च न्यायालय, Deloitte और अन्य कानूनी तथा सार्वजनिक संस्थानों समेत कई संगठन Moonlit की तकनीक का इस्तेमाल करते हैं। क्या आप इसका कोई व्यावहारिक उदाहरण दे सकते हैं कि इस मंच ने कानूनी शोध की कार्यप्रणाली को किस तरह बदला है? साथ ही, पारंपरिक तरीकों की तुलना में शोध की सटीकता, पूर्णता या दक्षता में हुए सुधारों को आप कैसे मापते हैं?

उदाहरण के लिए, फ़िनटेक क्षेत्र में Quantoz Payments की कानूनी टीम ने Moonlit MCP सर्वर को Claude से जोड़ा और सीमा-पार भुगतान नियमों के लिए उसके साथ विशेष कार्यप्रवाह बनाए। यह कार्यप्रवाह यूरोप में प्रचलित पारंपरिक तरीके की जगह लेता है। आम तौर पर वकील को कई देशों के पोर्टल खोलने पड़ते हैं, कई भाषाओं में खोज करनी होती है, उद्धरणों को ज्ञापन में कॉपी करना पड़ता है और उम्मीद करनी पड़ती है कि कोई अहम स्थानीय नज़ीर छूट न गई हो। अब उनकी व्यवस्था एक साथ कई अधिकार-क्षेत्रों में खोज करती है, उद्धरणों के नेटवर्क का अनुसरण करती है और मूल दस्तावेज़ों के साथ उनके आधिकारिक स्रोतों के लिंक भी देती है। किसी कंपनी की आंतरिक कानूनी टीम के लिए इसका असर स्पष्ट है। इससे विदेशी फैसलों के छूट जाने का जोखिम समाप्त होता है और घंटों लगने वाला यांत्रिक संकलन घटकर वास्तविक कानूनी विश्लेषण और जोखिम मूल्यांकन के लिए समय उपलब्ध होता है।

विकास के क्षेत्र में दक्षता का एक बिल्कुल अलग रूप देखने को मिलता है। कानूनी एआई उत्पाद बनाने वाली टीमें सुधार को इंजीनियरिंग के उन महीनों के रूप में मापती हैं जिनकी बचत होती है। कानूनी एआई कंपनी Eudia को अपने उत्पाद के लिए व्यवस्थित यूरोपीय कानूनी डेटा की ज़रूरत थी। उसके उत्पाद प्रबंधक ने बताया कि हमारे Data API ने उन्हें कुछ ही दिनों में यूरोप का पूरा डेटा-संग्रह उपलब्ध करा दिया। बुनियादी डेटा ढाँचे के बिना, इसका मतलब है हर राष्ट्रीय पोर्टल के लिए अलग-अलग वेब-स्क्रैपर बनाना और उन्हें अनिश्चित काल तक बनाए रखना। Saga और Legal Mind जैसे अन्य मंच भी इसी आधार पर निर्भर हैं और अब अपने अंतिम उपयोगकर्ताओं को सीधे सत्यापित Commentaries उपलब्ध करा सकते हैं।

आगे चलकर, जैसे-जैसे आधारभूत मॉडल अधिक सक्षम होते जाएंगे और एआई एजेंट कानूनी शोध के अधिक जटिल कार्य करने लगेंगे, आपके विचार में सामान्य प्रयोजन वाले एआई मॉडल और विशेषीकृत कानूनी डेटा ढाँचे का संबंध किस तरह विकसित होगा? Moonlit के लिए आपकी दीर्घकालीन परिकल्पना क्या है, खासकर बड़े कानून फ़र्मों और संस्थानों से परे भरोसेमंद कानूनी जानकारी को सुलभ बनाने के संदर्भ में?

अधिक सक्षम मॉडल उन्हें दिए गए स्रोतों के आधार पर बेहतर तर्क कर सकता है, लेकिन वह विश्वसनीय मूल अभिलेख अपने आप कहीं से पैदा नहीं कर सकता। जैसे-जैसे आधारभूत मॉडल अधिक सक्षम होते जाएंगे, सत्यापित डेटा परत का महत्व वास्तव में बढ़ेगा। जब तर्क करने की क्षमता व्यापक हो जाएगी, तो असली बाधा डेटा की गुणवत्ता होगी, क्योंकि किसी एजेंट को काम करने के लिए अब भी सटीक और व्यवस्थित कानून की ज़रूरत होगी।

सामान्य प्रयोजन वाले मॉडल और स्वायत्त एजेंट मसौदा तैयार करने, जानकारी का संश्लेषण करने और संवाद करने का काम संभालेंगे। Moonlit जैसा विशिष्ट ढाँचा इसके नीचे मौजूद जटिल डेटा समस्या को हल करेगा—कानून को अद्यतन, व्यवस्थित और सत्यापन योग्य रखेगा, और एजेंट जिन प्रोटोकॉल का इस्तेमाल करते हैं, उन्हीं के ज़रिए सीधे उन्हें उपलब्ध कराएगा। हमने इस बदलाव की तैयारी पहले ही कर ली थी। हमारा अपना सहायक उसी MCP सर्वर पर चलता है जिससे बाहरी एजेंट जुड़ते हैं, और टीमें पहले से ही इसके आधार पर अपने विशेष एजेंट चला रही हैं।

यह ढाँचा हमारी दीर्घकालीन परिकल्पना के लिए भी केंद्रीय है। सीमा-पार मामलों से जुड़ी विश्वसनीय कानूनी जानकारी पारंपरिक रूप से एक महँगी सुविधा रही है, जिसका खर्च केवल सबसे बड़ी कानून फ़र्में और बहुराष्ट्रीय कंपनियाँ ही उठा सकती हैं, क्योंकि वे कई देशों की महँगी सदस्यताओं के लिए भुगतान कर सकती हैं। Commentaries को निःशुल्क पढ़ने योग्य बनाकर और आधुनिक एपीआई तथा कनेक्टर के ज़रिए किसी भी डेवलपर के लिए अपनी डेटा परत खोलकर, हम इस असमानता को कम करना चाहते हैं। सीमा-पार कारोबार को सलाह देने वाले स्वतंत्र वकील या शुरुआती चरण की कंपनी के आंतरिक कानूनी सलाहकार को भी शोध की उतनी ही सटीकता और सत्यापित उद्धरणों तक पहुँच होनी चाहिए जितनी किसी वैश्विक परामर्श फ़र्म को होती है।

इस बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। सत्यापित कानूनी डेटा और एआई-सहायता प्राप्त सीमा-पार शोध के बारे में जानने के इच्छुक पाठक Moonlit पर जाएँ।