औद्योगिक अपशिष्ट चक्रीयता

 

 

चर्चा में क्यों:- दिल्ली स्थित थिंक टैंक, सेंटर फॉर साइंस एंड एनवायरनमेंट (CSE) की एक हालिया रिपोर्ट के अनुसार, औद्योगिक अपशिष्ट प्रबंधन के लिए एक चक्रीय दृष्टिकोण संसाधन संरक्षण और कार्बन उत्सर्जन में कमी लाने की क्षमता रखता है। औद्योगिक अपशिष्ट चक्रीयता में अच्छे अभ्यास शीर्षक वाली रिपोर्ट में औद्योगिक अपशिष्ट के पुन: उपयोग और पर्यावरणीय प्रभावों को कम करने के लिए चक्रीय अर्थव्यवस्था सिद्धांतों को अपनाने के महत्व पर प्रकाश डाला गया है।

औद्योगिक अपशिष्ट चक्रीयता: संसाधन संरक्षण और उत्सर्जन में कमी के लिए एक गेम-चेंजर     

रिपोर्ट के मुख्य निष्कर्ष   

1.2030 तक औद्योगिक अपशिष्ट चक्रीयता की क्षमता

• 750 मिलियन टन (MT) औद्योगिक अपशिष्ट पुन: उपयोग किया जा सकता है।
• 450 मिलियन टन प्राकृतिक संसाधनों का संरक्षण संभव है।
• 50-60 MT कार्बन डाइऑक्साइड समतुल्य (CO2e) उत्सर्जन को रोका जा सकता है। 

2.औद्योगिक अपशिष्ट के उपयोग के क्षेत्र

• स्टील स्लैग – सीमेंट निर्माण में प्रयोग।
• रिफ्यूज-व्युत्पन्न ईंधन (RDF) – सीमेंट उद्योग में उपयोग।
• फ्लाई ऐश – निर्माण सामग्री में समाहित किया जा सकता है।
• रेड मड, बायोमास और खतरनाक अपशिष्ट – सतत ऊर्जा स्रोतों और औद्योगिक प्रक्रियाओं में उपयोग। 

3.औद्योगिक चक्रीयता के लाभ

• संसाधनों का कुशल उपयोग।
• कार्बन उत्सर्जन में कमी।
• औद्योगिक कचरे का प्रभावी प्रबंधन।

अध्ययन में स्टील स्लैग, रिफ्यूज-व्युत्पन्न ईंधन (RDF), फ्लाई ऐश, रेड मड, बायोमास और खतरनाक अपशिष्ट सहित विभिन्न औद्योगिक अपशिष्ट अनुप्रयोगों में चक्रीयता की क्षमता का आकलन किया गया है। मौजूदा विनिर्माण प्रक्रियाओं में अपशिष्ट को एकीकृत करके, उद्योग सतत विकास में महत्वपूर्ण योगदान दे सकते हैं। 

औद्योगिक अपशिष्ट चक्रीयता का महत्व  

1. औद्योगिक क्षेत्र और अपशिष्ट उत्पादन     

• भारत का औद्योगिक क्षेत्र सकल घरेलू उत्पाद (GDP) में 30% से अधिक का योगदान करता है।
• उद्योग प्राकृतिक संसाधनों के बड़े उपभोक्ता हैं और अपशिष्ट उत्पन्न करने में अग्रणी हैं।
• अगर औद्योगिक अपशिष्ट को सही तरीके से पुनर्चक्रित नहीं किया जाता है, तो यह गंभीर प्रदूषण और संसाधनों की बर्बादी का कारण बन सकता है।

2. चक्रीय दृष्टिकोण की आवश्यकता      

• वर्तमान अपशिष्ट प्रबंधन प्रणाली केवल अपशिष्ट के स्थानांतरण पर केंद्रित है, जबकि चक्रीयता अपशिष्ट को संसाधन में बदलने पर ध्यान केंद्रित करती है।  
• एक उद्योग का कचरा दूसरे उद्योग के लिए कच्चा माल बन सकता है, जिससे प्राकृतिक संसाधनों की बचत होगी और अपशिष्ट उत्पादन कम होगा।
• पर्यावरण पर प्रभाव को कम करने के लिए उद्योगों को स्थायी समाधान अपनाने चाहिए।

3. वैश्विक और राष्ट्रीय स्तर पर चक्रीयता की भूमिका  

• चक्रीय अर्थव्यवस्था को वैश्विक और राष्ट्रीय स्तर पर एक महत्वपूर्ण रणनीति के रूप में अपनाया जा रहा है।
• इसका प्रमुख सिद्धांत है कि अपशिष्ट को संसाधन में बदला जाए। 
• औद्योगिक अपशिष्ट पुनर्चक्रण से कार्बन उत्सर्जन में कमी और संसाधन संरक्षण संभव है। 
• भारत को औद्योगिक अपशिष्ट चक्रीयता को बढ़ावा देने के लिए एक राष्ट्रीय नीति लागू करने की आवश्यकता है।
• नवाचार और अनुसंधान को बढ़ावा देकर उद्योगों को कचरे के पुन: उपयोग के लिए प्रोत्साहित किया जाना चाहिए।
• सरकार को चक्रीय अर्थव्यवस्था को अपनाने के लिए कर लाभ और प्रोत्साहन प्रदान करने चाहिए।

क्षेत्रवार अपशिष्ट उपयोग क्षमता      

रिपोर्ट में मौजूदा विनिर्माण प्रक्रियाओं में औद्योगिक अपशिष्ट को एकीकृत करने की क्षमता का वर्णन किया गया है। 2030 के लिए कुछ प्रमुख अनुमानों में शामिल हैं: 

• स्टील स्लैग: अनुमानित 52.5 मीट्रिक टन में से 35.3-41 मीट्रिक टन सीमेंट उत्पादन में इस्तेमाल किया जा सकता है।
• फ्लाई ऐश: अपेक्षित 437 मीट्रिक टन में से 208-231 मीट्रिक टन सीमेंट उद्योग में उपयोग किया जा सकता है।
• RDF और बायोमास: सीमेंट भट्टों में आरडीएफ का उपयोग और थर्मल पावर प्लांट में बायोमास को-फायरिंग करने से 46.6 से 85.6 मीट्रिक टन CO2e के CO2 उत्सर्जन में कमी आ सकती है।  

थर्मल पावर प्लांट में बायोमास को-फायरिंग को डीकार्बोनाइजेशन के लिए एक प्रमुख मार्ग के रूप में रेखांकित किया गया है। हाल ही में पेश किए गए सॉलिड वेस्ट मैनेजमेंट रूल्स, 2024 के साथ, उद्योगों में RDF और बायोमास सर्कुलरिटी में काफी सुधार होने की उम्मीद है। 

सर्कुलरिटी को लागू करने की चुनौतियाँ     

इसके स्पष्ट लाभों के बावजूद, औद्योगिक अपशिष्ट सर्कुलरिटी को व्यापक रूप से अपनाने में कई चुनौतियाँ हैं:

• आर्थिक प्रोत्साहनों की कमी: ओडिशा प्रदूषण नियंत्रण बोर्ड के सदस्य सचिव के. मुरुगेसन ने अपशिष्ट का उपयोग करने वाले उद्योगों के लिए आकर्षक कराधान नीतियों की अनुपस्थिति की ओर इशारा किया। 
• बाजार संचालित मांग की आवश्यकता: बिजली संयंत्रों में बायोमास के उपयोग पर राष्ट्रीय मिशन के मिशन निदेशक सतीश उपाध्याय ने जोर देकर कहा कि वित्त पोषण को बढ़ावा देने के लिए एक मजबूत आर्थिक मामले की आवश्यकता है। उन्होंने एक “पुल” रणनीति की आवश्यकता पर जोर दिया, जहाँ मांग नियामक प्रवर्तन के बजाय बाजार को आगे बढ़ाती है। 
• राष्ट्रीय ढांचे की आवश्यकता: CSE में औद्योगिक प्रदूषण के कार्यक्रम निदेशक निवित यादव ने औद्योगिक अपशिष्ट सर्कुलरिटी के लिए एक तत्काल राष्ट्रीय दृष्टि और मिशन का आह्वान किया। उन्होंने एक राष्ट्रीय सर्कुलर अर्थव्यवस्था कार्य योजना की वकालत की, जिसमें उद्योगों के लिए क्षेत्रीय कार्य योजनाएँ शामिल हों।   

आगे का रास्ता    

1. औद्योगिक अपशिष्ट का व्यापक मानचित्रण और सूची    

• औद्योगिक अपशिष्ट के प्रभावी प्रबंधन के लिए आवश्यक है कि देशभर में उत्पन्न होने वाले औद्योगिक कचरे का एक समग्र डाटा संग्रह और मानचित्रण किया जाए। 
• यह शोधकर्ताओं, नीति निर्माताओं और उद्योगों को सटीक आंकड़ों के आधार पर निर्णय लेने में मदद करेगा।
• विभिन्न राज्यों और क्षेत्रों में औद्योगिक अपशिष्ट उत्पादन और उसके पुनर्चक्रण की क्षमता का आकलन किया जाना चाहिए। 

2. उद्योगों के लिए प्रोत्साहन नीतियाँ   

• औद्योगिक चक्रीयता को बढ़ावा देने के लिए सरकार को उद्योगों के लिए कर लाभ और वित्तीय प्रोत्साहन देने चाहिए।
• अपशिष्ट पुनर्चक्रण और पुनः उपयोग की नीतियों को मजबूत किया जाना चाहिए।
• ऐसे उद्योग जो चक्रीय प्रथाओं को अपनाते हैं, उन्हें अनुदान और आर्थिक समर्थन दिया जाना चाहिए।

3. एक संरचित राष्ट्रीय ढांचा     

• औद्योगिक अपशिष्ट चक्रीयता को बढ़ावा देने के लिए भारत को एक राष्ट्रीय नीति और कार्य योजना की आवश्यकता है।
• इस नीति में विभिन्न उद्योगों के लिए अलग-अलग दिशानिर्देश और चक्रीयता को लागू करने के लिए अनिवार्य नियम होने चाहिए।
• औद्योगिक कचरे के उचित पुनः उपयोग के लिए सरकार, उद्योगों और वैज्ञानिक समुदाय के बीच सहयोग को प्रोत्साहित किया जाना चाहिए।

4. अग्रणी राज्य और राष्ट्रीय दृष्टिकोण    

• गुजरात, गोवा और कर्नाटक जैसे राज्यों ने पहले ही चक्रीय अपशिष्ट प्रबंधन की दिशा में कदम उठाए हैं।
• इन राज्यों के मॉडल को अन्य राज्यों में भी लागू करने की आवश्यकता है।
• यदि उचित नीतियाँ और आर्थिक प्रोत्साहन दिए जाएं, तो भारत वैश्विक स्तर पर औद्योगिक स्थिरता में अग्रणी बन सकता है।

 

स्रोत – डाउन टू अर्थ

न्याय दिलाने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की भूमिका

चर्चा में क्यों:- कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उदय दुनिया भर के उद्योगों को बदल रहा है, और अपराध और आपराधिक न्याय पर इसका प्रभाव अपरिहार्य है। जैसे-जैसे राष्ट्र AI वर्चस्व के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, कानून प्रवर्तन और न्यायिक दक्षता के लिए AI का लाभ उठाना एक महत्वपूर्ण फोकस बन गया है। भारत को अपने विशाल कानूनी और कानून प्रवर्तन बुनियादी ढांचे के साथ, न्याय प्रणाली के भीतर दक्षता, पारदर्शिता और पहुंच बढ़ाने के लिए AI को एकीकृत करना चाहिए।  

वैश्विक AI प्रतिस्पर्धा और इसका अपराध नियंत्रण पर प्रभाव         

1. AI की वैश्विक प्रतिस्पर्धा       

अमेरिका की $100 बिलियन स्टारगेट AI पहल

अमेरिकी सरकार ने $100 बिलियन स्टारगेट AI पहल की शुरुआत की है, जो उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और अनुप्रयोगों को बढ़ावा देने का लक्ष्य रखती है। 

इसका उद्देश्य:    

• राष्ट्रीय सुरक्षा में सुधार करना।   
• साइबर सुरक्षा उपायों को सुदृढ़ करना।
• न्याय प्रणाली में AI का एकीकरण करना।  

चीन की सस्ती कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक: QWQ और DeepSeek

चीन अमेरिका को चुनौती देने के लिए लागत प्रभावी बड़े भाषा मॉडल (LLMs) जैसे QWQ और DeepSeek विकसित कर रहा है।  

चीन की यह रणनीति निम्नलिखित पर केंद्रित है:  

• स्वतंत्र AI अनुसंधान और विकास।
• सुरक्षा और निगरानी प्रणालियों में AI का उपयोग।
• वैश्विक तकनीकी प्रभुत्व स्थापित करना। 

2. AI और अपराध नियंत्रण

AI-संचालित साइबर अपराध में वृद्धि

AI के विकास से साइबर अपराध के तरीके अधिक जटिल होते जा रहे हैं। अपराधी अब निम्नलिखित तरीकों से AI का उपयोग कर रहे हैं: 

• डीप लर्निंग-आधारित साइबर धोखाधड़ी। 
• फर्जी पहचान निर्माण और पहचान की चोरी।
• डीपफेक तकनीक द्वारा वित्तीय धोखाधड़ी और ब्लैकमेल।
• ऑटोमेटेड फिशिंग और सोशल इंजीनियरिंग अटैक। 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से अपराध नियंत्रण में सुधार

AI अपराधियों के लिए नए अवसर खोलता है, लेकिन यह कानूनी और न्याय प्रणाली को अधिक प्रभावी बनाने में भी मदद कर सकता है। AI द्वारा संचालित डिजिटल फॉरेंसिक्स, साइबर अपराध निगरानी, धोखाधड़ी की पहचान और अपराधों की भविष्यवाणी अपराध नियंत्रण में क्रांतिकारी बदलाव ला सकते हैं।

1. साइबर अपराध की भविष्यवाणी और पहचान

• AI डेटा विश्लेषण और पैटर्न डिटेक्शन तकनीकों का उपयोग करके संभावित साइबर अपराधों की पहचान कर सकता है।
• संदिग्ध ऑनलाइन गतिविधियों की निगरानी: AI अल्गोरिदम सोशल मीडिया, डार्क वेब, और ट्रांजैक्शन डेटा का विश्लेषण कर संदिग्ध गतिविधियों को फ़्लैग कर सकते हैं।
• फिशिंग और मालवेयर हमलों की भविष्यवाणी: AI स्वचालित रूप से वेबसाइटों और ईमेल पैटर्न की जांच कर धोखाधड़ी वाले प्रयासों को पहचान सकता है।
• डेटा उल्लंघनों का शीघ्र पता लगाना: AI बड़ी मात्रा में डेटा को स्कैन करके सुरक्षा खतरों की जल्दी पहचान कर सकता है। 

2. डिजिटल फॉरेंसिक्स में AI का उपयोग

AI डिजिटल फॉरेंसिक्स में तेज़ी से उन्नति कर रहा है, जिससे डिजिटल अपराध स्थलों की जांच और डेटा पुनर्प्राप्ति तेज़ और अधिक सटीक हो गई है। 

• AI आधारित इमेज और वीडियो विश्लेषण: AI संदिग्ध वीडियो और छवियों को पहचानकर उनके फर्जी या छेड़छाड़ किए गए होने की संभावना का आकलन कर सकता है।
• AI-समर्थित डेटा रिकवरी: साइबर अपराधों की जांच में हैकर्स द्वारा हटाए गए डेटा को पुनर्प्राप्त करने के लिए AI टूल्स का उपयोग किया जा सकता है।
• डीपफेक पहचान तकनीक: AI उन वीडियो और ऑडियो को सत्यापित कर सकता है जो डिजिटल रूप से मॉडिफाई किए गए हो सकते हैं। 

3. ऑनलाइन धोखाधड़ी और घोटालों की पहचान

• AI-पावर्ड फिनटेक सुरक्षा और बैंकिंग धोखाधड़ी की रोकथाम: AI एल्गोरिदम बैंकिंग लेनदेन और वित्तीय डेटा को स्कैन कर सकते हैं, जिससे धोखाधड़ी को वास्तविक समय में पहचाना जा सकता है।
• AI-पावर्ड फ़्रॉड डिटेक्शन सिस्टम:AIअल्गोरिदम संदिग्ध पैटर्न को पहचान सकते हैं, जैसे कि असामान्य ट्रांजैक्शन गतिविधि। क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी को रोकने के लिए AI स्वचालित सतर्कता प्रणाली प्रदान करता है।  
• ब्लॉकचेन सिक्योरिटी और AI: AI को क्रिप्टोकरेंसी ट्रांजैक्शन मॉनिटरिंग में उपयोग किया जा सकता है, जिससे संदिग्ध वित्तीय गतिविधियों का पता लगाया जा सकता है।  

4. AI-पावर्ड मॉनिटरिंग टूल्स से अपराधियों पर नजर

• निगरानी और अपराध नियंत्रण के लिए AI आधारित सिस्टम
• सरकारी एजेंसियां CCTV कैमरों और निगरानी प्रणालियों में AI का उपयोग कर रही हैं ताकि अपराधियों की गतिविधियों को ट्रैक किया जा सके।
• फेस रिकग्निशन सिस्टम: AI-सक्षम पहचान प्रणाली अपराधियों की तस्वीरों को राष्ट्रीय और अंतरराष्ट्रीय अपराध डेटाबेस से मिलान कर सकती हैं।
• स्मार्ट पुलिसिंग तकनीक: AI पुलिसिंग डेटा का विश्लेषण करके अपराध हॉटस्पॉट्स की पहचान कर सकता है, जिससे पुलिस गश्त और त्वरित प्रतिक्रिया प्रणाली बेहतर हो सकती है।
• गोपनीय निगरानी टूल्स: AI ड्रोन और सेंसिंग तकनीक का उपयोग कर आतंकवादी गतिविधियों और संगठित अपराध की निगरानी कर सकता है। 

भारत को क्या कदम उठाने चाहिए?

1. AI नीति और साइबर सुरक्षा अधिनियम लागू करना

• भारत को एक राष्ट्रीय AI नीति और साइबर सुरक्षा कानून लागू करने की आवश्यकता है ताकि तकनीकी अपराधों पर नियंत्रण रखा जा सके। 
• AI और डेटा सुरक्षा अधिनियम: भारत में व्यक्तिगत डेटा संरक्षण विधेयक (PDP Bill) 2019 और डिजिटल इंडिया अधिनियम पर काम हो रहा है, लेकिन एक समर्पित AI नियामक नीति आवश्यक है। 
• सरकार को साइबर सुरक्षा आर्किटेक्चर को मजबूत करने और साइबर अपराध प्रबंधन के लिए AI का उपयोग करने की जरूरत है।
• राष्ट्रीय साइबर सुरक्षा रणनीति (NCSS) 2021 का कार्यान्वयन सुनिश्चित किया जाना चाहिए।

2. AI-सक्षम पुलिसिंग और जांच प्रणाली अपनाना

• फेशियल रिकग्निशन और अपराध विश्लेषण: भारत के कई राज्य पहले से फेशियल रिकग्निशन सिस्टम (FRS) को अपनाने की योजना बना रहे हैं।
• अपराध पूर्वानुमान और डाटा एनालिटिक्स: AI आधारित प्रेडिक्टिव पुलिसिंग का उपयोग अपराध रोकथाम और बेहतर निगरानी के लिए किया जा सकता है।
• साइबर अपराधों की जांच में ऑटोमेशन: भारत की सेंट्रल साइबर क्राइम कोऑर्डिनेशन सेंटर (I4C) पहले से AI-संचालित साइबर अपराध प्रबंधन प्रणाली विकसित कर रही है।

3. AI अनुसंधान और शिक्षा में निवेश बढ़ाना

AI रिसर्च सेंटर और स्टार्टअप्स को समर्थन:   

• भारत सरकार NITI Aayog के माध्यम से AI अनुसंधान को बढ़ावा देने के लिए काम कर रही है।
• INDIAai इनिशिएटिव भारतीय AI स्टार्टअप्स को प्रोत्साहित करने का एक बड़ा कदम है। 

AI शिक्षा और कौशल विकास:

• AI और मशीन लर्निंग कोर्स विश्वविद्यालयों और टेक्निकल संस्थानों में अनिवार्य रूप से जोड़े जाने चाहिए।
• IITs और IIITs जैसे प्रतिष्ठित संस्थानों में AI सेंटर ऑफ एक्सीलेंस (CoE) की स्थापना।

4. न्यायिक प्रक्रियाओं में AI-आधारित स्वचालन लागू करना

• AI-सक्षम कोर्ट ट्रांसक्रिप्शन: कोर्ट की सुनवाई को स्वचालित रूप से ट्रांसक्राइब करने के लिए AI का उपयोग किया जा सकता है।
• केस प्रबंधन प्रणाली में सुधार: AI आधारित केस ट्रैकिंग सिस्टम को अपनाने से न्यायिक प्रक्रियाओं को तेज किया जा सकता है।
• जमानत और सजा निर्धारण में AI का उपयोग: AI सिस्टम पूर्व मामलों का विश्लेषण करके जमानत और सजा निर्धारण में सहायता कर सकते हैं।

अपराध रोकथाम और कानून प्रवर्तन में AI

1. पुलिस दक्षता में वृद्धि

• शिकायत पंजीकरण और जांच निगरानी: AI-संचालित स्वचालन केस पंजीकरण में सुधार कर सकता है, जांच प्रगति को ट्रैक कर सकता है और दक्षता और पारदर्शिता सुनिश्चित करते हुए आवश्यक कदम सुझा सकता है।
• पूर्वानुमानित पुलिसिंग: AI बेहतर अपराध रोकथाम के लिए पूर्वानुमानित मॉडल विकसित करने के लिए अपराध स्थान डेटा, गश्त पैटर्न और अपराधी मार्गों का विश्लेषण कर सकता है।
• डेटा विश्लेषण और पर्यवेक्षण: जिला मुख्यालयों पर, AI विभिन्न स्रोतों (स्प्रेडशीट, चित्र, ऑडियो रिकॉर्डिंग) से डेटा को एकत्रित करने और उसका विश्लेषण करने में सहायता कर सकता है, जिससे पुलिस पर्यवेक्षण अधिक कुशल हो जाता है।
• कार्यबल अनुकूलन: AI अपराध नियंत्रण और कार्मिक डेटा का प्रबंधन करके प्रशासनिक कार्यभार को कम कर सकता है, जिससे अधिकारी कानून प्रवर्तन, जांच और सार्वजनिक सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। 

2. स्मार्ट पुलिसिंग और AI एकीकरण

भारत की स्मार्ट पुलिसिंग (रणनीतिक, सावधानीपूर्वक, अनुकूलनीय, विश्वसनीय और पारदर्शी पुलिसिंग) पहल को AI कार्यान्वयन से काफी लाभ हो सकता है: 

• रणनीतिक निर्णय लेना: AI विशाल डेटा सेट की व्याख्या करता है और मानव क्षमता से परे अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
• त्रुटि में कमी: AI व्यवस्थित रूप से जानकारी को फ़िल्टर और सत्यापित कर सकता है, जिससे जांच संबंधी त्रुटियां कम हो जाती हैं।
• पारदर्शिता में वृद्धि: AI अंतर-एजेंसी सहयोग की सुविधा देता है, जिससे कानून प्रवर्तन प्रक्रियाओं में पारदर्शिता में सुधार होता है।     

न्यायिक प्रणाली में AI: केस बैकलॉग से निपटना

1. केस बैकलॉग संकट को संबोधित करना

• भारत की न्यायपालिका 50 मिलियन से अधिक लंबित मामलों के बैकलॉग का सामना कर रही है, जो न्याय में देरी के कारण कानून के शासन को खतरे में डाल रहा है।
• न्यायालयों और कर्मियों की संख्या बढ़ाना एक मौजूदा रणनीति है, लेकिन वित्तीय और तार्किक बाधाओं के कारण इसमें सीमित सफलता मिली है। 
• AI एक अधिक कुशल विकल्प प्रदान करता है।

2. न्यायपालिका के लिए AI-संचालित समाधान

• AI-संचालित प्रतिलेखन: न्यायालय कार्यवाही के प्रतिलेखन को स्वचालित करने से मामले की सुनवाई में तेज़ी आ सकती है।
• दस्तावेज़ प्रबंधन और धोखाधड़ी का पता लगाना: AI केस फ़ाइलों को संग्रहीत, एक्सेस और विश्लेषण कर सकता है, विसंगतियों को चिह्नित कर सकता है और धोखाधड़ी का पता लगा सकता है, जिससे देरी कम हो सकती है।
• मिसाल विश्लेषण और कानूनी शोध: AI पिछले निर्णयों की तुलना कर सकता है, केस की मिसालों का आकलन कर सकता है और शोध और निर्णय लेने में न्यायाधीशों की सहायता कर सकता है।
• न्यायिक कार्यभार पर्यवेक्षण: उच्च न्यायालय AI का उपयोग करके निचली अदालतों के कार्यभार की निगरानी कर सकते हैं, जिससे संतुलित केस वितरण सुनिश्चित हो सके।  

AI एकीकरण के लिए नीतिगत सिफारिशें

न्याय वितरण में AI की क्षमता को अधिकतम करने के लिए, भारत को एक संरचित दृष्टिकोण अपनाना चाहिए:

• AI न्याय कार्य बल की स्थापना करना: सरकार द्वारा नियुक्त कार्य बल को कानून प्रवर्तन और न्यायपालिका में AI की तैनाती का अध्ययन और सिफारिश करनी चाहिए।
• कानून प्रवर्तन में राष्ट्रव्यापी AI रोलआउट: AI-संचालित पहलों को पुलिस स्टेशनों, जिला और राज्य स्तरों पर पायलट किया जाना चाहिए। 
• कानूनी और पुलिस कर्मियों के लिए व्यापक AI प्रशिक्षण: अधिकारियों और न्यायिक कर्मचारियों को AI-संचालित उपकरणों का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने के लिए AI साक्षरता से लैस होना चाहिए।  

 

स्रोत – इंडियन एक्सप्रेस