न्यायालयमा एआईको प्रयोग

गत अप्रिल १३ र १४ मा नयाँदिल्लीमा सम्पन्न भारत र सिंगापुरका सर्वोच्चका न्यायाधीशहरू सहभागी ‘जुडिसियल रेस्पोन्सिबिलिटी इन् द एज अफ आर्टिफिसियल इन्टिलिजेन्स’ शीर्षकको सम्मेलनमा सिंगापुरका प्रधानन्यायाधीश सुन्दरेश मेननले ‘एआईको यस युगमा न्याय सम्पादनमा एवं न्यायिक प्रक्रियाको गुणस्तर सुधार्न न्यायाधीशले एआई प्रविधिको सही प्रयोग गर्नु अपरिहार्य’ भन्ने अर्थपूर्ण अभिव्यक्ति दिए। यसले नेपाललाई एआईबारे सोच्न निकै ढिला भइसकेको सन्देश दिएको छ।

छोटकरीमा एआई भनिने आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स कम्प्युटरले मानवजस्तै सिकाइ, तार्किक अनुमान, समस्या समाधान र निर्णयजस्ता बौद्धिक कार्य गर्ने प्रविधि हो। यसमा अल्गोरिदम, मेसिन लर्निङ र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (एनएलपी) मिश्रित सफ्टवेयरद्वारा ठूलो मात्रामा स्वचालित डेटा प्रशोधन, ढाँचा पहिचान गरी जटिलतम् समस्या क्षणभरमा समाधान गर्न सक्ने क्षमता कम्प्युटरले राख्दछ।

एआई कमजोर र बलियो गरी दुई प्रकारको हुन्छ। कमजोर एआई आर्टिफिसियल जनरल इन्टेलिजेन्स (एजीआई) वा आर्टिफिसियल न्यारो इन्टेलिजेन्स (एएनआई) प्रविधिद्वारा निर्दिष्ट कार्य सम्पादन गर्न डिजाइन गरिन्छ। एप्पलको ‘सिरी’, अमेजनको ‘एलेक्सा’ र अटोपाइलटजडित गाडीहरूमा यसका उदाहरण हुन्। बलियो एआई आर्टिफिसियल सुपर इन्टेलिजेन्स (एएसआई) प्रविधियुक्त मानव मस्तिष्कजस्तै सिक्ने र भविष्यको योजना बनाउने निर्णय क्षमता जडित स्वचालित एप्लिकेसन हो। यो साइन्स फिक्सन, स्पेस ओडीसी, एचएएल कम्प्युटरमा प्रयोग हुन्छ।

एल्गोरिदम चरणबद्ध रूपमा निर्देशित रुटिनमा आधारित डेटा प्रशोधन, गणना र समस्या समाधान गर्ने हार्डवेयर र सफ्टवेयर आधारित हुन्छ। यसले इनपुट निर्देशित विशिष्ट गणनापश्चात् आउटपुट निकाल्छ। यसको प्रयोग संख्याहरूको सेट क्रमबद्ध वा तथ्यांक संकलनजस्ता जटिल कार्यमा हुन्छ।

मेसिन लर्निङ : यसमा इनपुट, एक वा दुई लुप्त लेयरहरू र एक आउटपुट लेयरसाथ न्युरल नेटवर्क प्रयोग हुन्छ। यो अनसुपरभाइज्ड –यूएमएल), सुपरभाइज्ड (एसएमएल) र रिइन्फोर्समेन्ट गरी तीन प्रकारको हुन्छ। पहिलोमा ढाँचा, क्लस्टर, समूह वा विसंगतिहरू प्राकृतिक रूपमा घटित हुन्छन् भने दोस्रोमा दुई वा बढी वर्गहरू अलग्याउन प्रशिक्षित हुन्छन्। तेस्रोमा भने च्याट जीपीटीजस्तै स्वस्फुर्त सुरु भई मानव प्रत्यावर्तित सबलीकरण प्रणालीद्वारा निर्धारित हुन्छ। एल्गोरिदम सक्षमता बढाई डेटाबाट स्वरूप निकाल्न मानवद्वारा लेबल गर्नुपर्ने हुन्छ।

डिप लर्निङ : यो मेसिन लर्निङको जटिलतम उपविधा हो। इनपुटलाई गणितीय मानक रूपान्तरण गर्न बहुतहहरू एवं डिप न्युरल नेटवर्क आउटपुट लेयर्स, तीन वा बढी (सामान्यतया सयौं) लुप्त लेयरहरू र आउटपुट लेआउट रचित नेटवर्कहरू हुन्छन्। यसले यूएमएललाई सक्षम गराई ठूला, लेबल नगरिएका असंरचित डेडाबाट स्वस्फुर्त आकृति निर्माण गर्छ। मानव हस्तक्षेप नचाहिने यसमा लेबल गरिएका ठूला प्रशोधित डेटा आवश्यक पर्छ। प्रत्येक तह एकार्कासँग जोडिनाले एआई एल्गोरिदमको अपारदर्शिता र ‘ब्ल्याक–बक्स’ समस्या सिर्जित हुन्छ।

अब हुने न्यायाधीश नियुक्तिमा विशेषज्ञलाई प्राथमिकता दिनु र बहाल जनशक्तिहरूलाई विभिन्न चरणको विषयगत तालिम दिनु अत्यन्त ढिला भइसकेको छ।

नेचुरल ल्याङवेज प्रोसेसिङः छोटकरीमा एनएलपी भनिने यसमा कम्प्युटरले लिखित वा मौखिक मानवभाषा बुझी वाक्यविन्यास र सार्थक भाषा सिर्जना गर्छ। यसभित्र लामा वाक्यलाई स–साना टुक्रामा विभक्त गरी शब्दसीमा निर्धारण गर्ने टोकनाइजेसन, शब्दबाट उपसर्ग र प्रत्यय हटाउने स्टेमिङ, दस्तावेजमा शब्दको सहघटना खोज्ने ब्याग अफ ओर्डस्, शब्दको आवर्तनका आधारमा दस्तावेजीकरण गर्ने टर्म – इन्भर्स फ्रिक्वेन्सी (टीएफ–आईडीएफ), भाषागत अस्पष्टतायुक्त अमूर्त अवधारणाहरू पत्ता लगाउन सात्कीय मोडेलमा विषय फेरबदल गर्नेजस्ता प्रविधिहरू हुन्छन्।

जेनेटिक एआईः यो उपसमूहले प्रयोगकर्ताको शीघ्रताको लागि इन्टरनेटका ठूला डेटा स्रोतहरू प्रशिक्षणद्वारा नयाँ सामग्री उत्पन्न गर्छ। यसले कुराकानी, विशिष्ट शैलीहरू नक्कल, रचनात्मक कार्यका साथै संक्षेपीकरण र संश्लेषीकरणद्वारा मौलिक डेटा मिल्दोजुल्दा तर फरक सामग्री सिर्जना गर्छ। संरचनाहरू विश्लेषण गर्न न्युरल नेटवर्क प्रवद्र्धित ढाँचा र डेटा बनावटको आधारमा भविष्यको विषयवस्तु अनुमान गर्न नयाँ र अद्वितीय उत्पादन गर्न सक्छ। यो प्रविधि मेडिकल रिपोर्ट (एमआरजी), टेक्स–टु–स्पिच (टीटीएस), स्वरबाट शब्द वा एआई संगीत सिर्जनामा प्रयोग गरिन्छ।

एआईको विकासः जोन म्याकर्थीले १९५६ मा न्युहेम्पसायरस्थित डारमाउथ कलेजमा आयोजित सम्मेलनमा ‘एआई’ शब्द प्रवर्तन गरे। फ्रान्क रोजेनबाल्टले १९६७ मा न्युरल नेटवर्कमा आधारित मार्क–१ पर्सेप्ट्रोन कम्प्युटर बनाए। न्युरल नेटवर्क तालिममा १९८० पछि ब्याकप्रोपागेसन एल्गोरिदम प्रयोग हुन थाल्यो। स्टुअर्ट र पिटरलिखित आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स ः ए मोर्डन अप्रोच पुस्तक १९९५ मा प्रकाशित भयो। चेस च्याम्पियन ग्यारी कास्पारोभ १९९७ को प्रतियोगितामा आईबीएमको डिपब्लु रोबोटद्वारा पराजित भए।

जेनेरेटिभ एडभर्सरियल नेटवर्क (जीएएन ) ले २०१४ देखि प्रमाणिक सामग्री उत्पादन क्षमतामा ठूलो छलाङ मा¥यो। जसमा एउटा एल्गोरिदम (जेनेरेटिभ नेटवर्क) सामग्री सिर्जना र अर्को (डिस्क्रिमिनेटिभ नेटवर्क) वास्तविक डेटाबाट अलग्याउन प्रयोग हुन्छ। जीएनआईले छायाँचित्र, अडियो र भिडियो पुस्तामा क्रान्तिकारी परिवर्तन ल्यायो। विशेष प्रकारको न्युरल नेटवर्क प्रयोगद्वारा २०१५ मा मानवभन्दा उच्चदरको शुद्धताका साथ छायाँचित्र पहिचान र वर्गीकृत गर्न सक्ने बैडुज् मिन्वा सुपर कम्प्युटर आविष्कार भयो। गुगलले प्रशिक्षित डेटाविना समानन्तर रूपमा छिटो प्राकृतिक भाषा प्रशोधन गर्ने ट्रान्सफर्मर आर्किटेक्चर २०१७ मा ल्यायो।

च्याटजिपिटीः माइक्रोसफ्टको ओपन एआईद्वारा २०२२ मा विकसित लार्ज ल्याङवेज मोडेल (एलएलएम) आधारित जेनेरेटिभ प्रिट्रेन्ड ट्रान्सफर्मर अर्था च्याटजिपिटीले प्रयोगकर्ताहरूलाई इच्छित लम्बाइ, ढाँचा, शैली, विवरणस्तरमा कुराकानी गर्न सक्ने सुविधा दियो। जिपिटी–३.५ ले आउटपुटमा सुधार र परिमार्जन गर्न बाह्य (मानव) फिडब्याक प्रयोग गर्नसक्ने रिइन्फोर्समेन्ट लर्निङ मोडेल ल्यायो। अहिले यसको जिपिटी–४ संस्करण उपलब्ध छ।

डिपफेकः यो फोटोसपिङ र नक्कली भिडियो सम्पादन गर्ने एप्लिकेसन हो। रेडिटएप प्रयोगकर्ताले २०१७ मा पोर्नस्टारको शरीरमा सेलिब्रेटीको अनुहार म्यापिङ गरेको पोर्नक्लिप पोस्ट गरेपश्चात् अस्तित्वमा आएको डिपफेक रिभेन्जपोर्न हुँदै नेताहरूको मुखबाट ठट्टा र व्यंग्यमिश्रित अश्लील शब्दहरू उच्चारण गराउनेजस्ता कृत्य तथा धोखाधडी र साइबर अपराधमा पनि दुरुपयोग भयो।

हाल यो नक्कली फोटो, आईडी, रिभ्युहरू र भ्वाइस क्लोनजस्ता नक्कली प्रमाण सिर्जनादेखि सम्पादन उपकरणको सहायताले सक्कली सामग्रीलाई तोडमोड वा डक्टर्ड गरिने स्यालो फेकसम्म फैलिएको छ। इन्कोडर र डिकोडर प्रविधिद्वारा हजारौं स्रोत र लक्षित छविहरूको अभ्यासद्वारा अघिल्लो तहको भावनात्मक अभिव्यक्ति, अनुहारको बनावट, आँखाको चाल, टाउकाको स्थिति अध्ययन गरी अव्यक्त गणितीय चित्रणद्वारा डिपफेक तयार हुन्छ।

एआईका फाइदाहरूका विभिन्न छन्। रियल–टाइम इन्टेलिजेन्स प्रविधिद्वारा वित्तीय लेनदेनहरू, मोडस अपरेन्डी, अपराध भविष्यवाणी, हटस्पट पहिचान, बहुअपराधमा संलग्नता, बायोमेट्रिक वा डीएनए परीक्षण, डेटाबेस अध्ययनद्वारा आँखा, आवाज, अनुहार, मानव चाल, ह्युमनलाइक अब्जेक्ट (एचएलओ) को पहिचान, सुरक्षा क्यामेरा, सीसीटीभी फुटेज विश्लेषण अपराध अनुसन्धानमा एआई प्रयोग हुन्छ।

मिसिल व्यवस्थापन, स्वचालित पेसी, तारिख, कानुनी अनुसन्धान, प्रमाण मूल्यांकन, भाषानुवाद, बहस ट्रान्सक्रिप्सन, निर्णय, च्याटबोट र भर्चुअल सहायतामा पनि प्रयोग हुने कारण एआईबाट न्याय सम्पादन प्रक्रियामा दक्षता, शीघ्रता, शुद्धता र सुलभता हुन्छ।
एआईका फाइदा मात्र होइन चुनौतीहरू अनेक छन्। हाल न्यायाधीशसामु एआई सिर्जित डिपफेक जस्ता विकृतिहरूले प्रमाणको विश्वसनीयता र अखण्डता स्थापित गर्ने गम्भीर चुनौती खडा छन्।

अमेरिकाका प्रधानन्यायाधीश जोन रोबर्टले गत डिसेम्बर ३१ मा सर्वोच्चको वार्षिक प्रतिवेदन सार्वजनिक गर्दै एआईसँग न्यायमा पहुँच, कानुनी अनुसन्धानमा क्रान्ति र मुद्दाहरू सुलभ र छिटो फस्र्योट क्षमता रहे पनि सम्भावित एल्गोरिदम पूर्वाग्रह, व्यक्तिगत गोपनीयताको अतिक्रमण र मानव विवेकमाथिको चुनौती सम्बोधन गर्नुपर्ने औंल्याउँदै यसको प्रयोग ‘सावधानी र नम्रता’का साथ गर्नुपर्ने बताए।

न्यायपालिकामा एआई

एआई जज २०२१ देखि प्रयोग गर्ने चीन विश्वमा पहिलो मुलुक हो। इस्टोनियामा साना बिगोका विवादहरू हेर्न ‘रोबोट जज’ प्रस्तावित छ भने रुस र मेक्सिकोमा कानुनी सल्लाह र न्यायाधीशलाई सहयोग गर्न रोबोट सक्रिय छ। क्यानडामा रोबोट मेडिएटर तथा मलेसियामा एआई सेन्टेन्सिङ सिस्टम (एआईएसएस) प्रचलनमा छ।

भारतः सर्वोच्चमा मिसिल कागजपत्र, आदेश र फैसलाहरू एघार भाषामा उल्था गर्न सक्ने वैदिक अनुवाद सफ्टवेयर ‘सुभाष’ र बहस ट्रान्सक्राइब गर्न टेक्नोलोजी इनेबल्ड रिजोलुसन सर्भिस ‘टिरिस’ प्रयोगमा छ।

सिंगापुरः अदालतहरूमा एआई सञ्चालित रियल–टाइम ट्रान्सक्रिप्सन, अभिलेख व्यवस्थापन, ई–फाइलिङ, ई–डिस्क्लोजर, न्यायमा पहुँच, जेनेरेटिभ एआई च्याटबोट, आवाज पहिचान, तालिमहरू सञ्चालित छन्।

अमेरिकाः न्याय प्रणालीमा एआई प्रविधिको प्रयोग उच्चतम छ। सर्वोच्चले हालै विद्युतीय मुद्दा अभिलेख प्रणाली प्रयोगको ३५औं वर्षगाँठ मनायो। मुद्दा व्यवस्थापन, ई–फाइलिङ, न्यायाधीश, ल क्लर्क र वकिललक्षित डिजिटलाइजेसन एन्ड टेक्नोलोजी–असिस्टेड रिभ्यु (टार) , फेसियल रिकग्निसन, च्याटबोट प्रविधिहरू प्रयोगमा छन्।

नेपालको सन्दर्भ

कम्प्युटर मर्मत र इन्टरनेट जडानमै सीमित सर्वोच्च अदालतको आईटी शाखाको कार्य महाशाखामा रूपान्तरित भएपछि ईपोर्टल, लोकल एरिया र वाइड एरिया नेटवर्किङ, पेसी सूची प्रकाशन, मुद्दास्थिति अपडेट, फैसला अपलोड, सूचना प्रकाशनसम्म विस्तार भयो। २०१६ देखि आईसिटी मास्टरप्लान चालु छ। पटक–पटकका घोषणा र प्रतिबद्धताका बाबजुद पनि ‘अटोमेसन’ लागू भएको छैन। हाल अनलाइनमार्फत रिट दर्ता प्रयोजनार्थ ल फर्म अभिलेखीकरण प्रक्रियामा छ।

ई–फाइलिङ, ई–डिस्क्लोजर, भाषानुवाद, रियल–टाइम ट्रान्सक्रिप्सन, भ्वाइस तथा फेसियल रिकग्निसन, मुद्दा तथा अभिलेख व्यवस्थापन, जेनेरेटिभ एआई च्याटबोटयुक्त प्रविधिहरू प्रयोगमा ल्याउन ढिला भइसकेको छ।

ज्यामितीय गतिमा बढ्दै गइरहेका साइबरसम्बन्धी मुद्दाहरू सतहत्तरै जिल्लामा दर्ता र सुनुवाइ, पुनरावेदन रोहमा उच्च र सर्वोच्चमा सुनुवाइ हुने तर विषयविज्ञ दक्ष न्यायाधीशको अभाव छ। विशुद्ध साइबर अपराध (टेक्नोलोजी एज टार्गेट) मात्र नभई साइबर इनेबल्ड (टेक्नोलोजी एज इन्ट्रुमेन्ट ) सम्बन्धी मुद्दाहरू हेर्न पनि विशेषज्ञ न्यायाधीश जरुरत हुन्छ। अब हुने न्यायाधीश नियुक्तिमा विशेषज्ञलाई प्राथमिकता दिनु र बहाल जनशक्तिहरूलाई विभिन्न चरणको विषयगत तालिम दिनु अत्यन्त ढिला भइसकेको छ।

पूर्वन्यायाधीश डा.भट्टराईले साइबर कानुन र साइबर अपराधमा विद्यावारिधि गरेका छन्।