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9 Jan 2026·Source: The Indian Express
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अदालतों में एआई: कागजी कार्रवाई को सुव्यवस्थित करना, त्रुटियों को कम करना, कानूनी प्रक्रियाओं को बदलना

एआई कागजी कार्रवाई को सुव्यवस्थित करके, त्रुटियों को कम करके और कानूनी प्रक्रियाओं में सुधार करके अदालतों को बदल रहा है।

अदालतों में एआई: कागजी कार्रवाई को सुव्यवस्थित करना, त्रुटियों को कम करना, कानूनी प्रक्रियाओं को बदलना

Photo by Marija Zaric

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को कागजी कार्रवाई को सुव्यवस्थित करने, त्रुटियों को कम करने और कानूनी प्रक्रियाओं को बदलने के लिए तेजी से अदालती प्रणालियों में एकीकृत किया जा रहा है। न्यायाधीशों और वकीलों की सहायता के लिए दस्तावेज़ अनुवाद, कानूनी अनुसंधान और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण जैसे कार्यों के लिए एआई-संचालित उपकरणों का उपयोग किया जा रहा है। नियमित कार्यों को स्वचालित करके, एआई अदालतों पर प्रशासनिक बोझ को कम करने में मदद करता है, जिससे कानूनी पेशेवर अपने काम के अधिक जटिल पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर पाते हैं। इसके अतिरिक्त, एआई एल्गोरिदम कानूनी डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करके पैटर्न की पहचान कर सकते हैं और परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं, जो निर्णय लेने में सहायता कर सकते हैं और न्यायिक प्रणाली की दक्षता में सुधार कर सकते हैं। अदालतों में एआई को अपनाने से पारदर्शिता बढ़ने, देरी कम होने और न्याय तक पहुंच में सुधार होने की उम्मीद है।

UPSC परीक्षा के दृष्टिकोण

1.

GS Paper II (Governance, Constitution, Polity, Social Justice) - Impact on judicial efficiency and access to justice

2.

GS Paper III (Technology, Economic Development, Bio-diversity, Environment, Security & Disaster Management) - Application of AI in governance

3.

Ethical considerations of using AI in legal decision-making

दृश्य सामग्री

Key AI Adoption Metrics in Indian Courts (2026)

Illustrates the impact of AI on court efficiency and access to justice.

मामलों के बैकलॉग में कमी (एआई-सहायता प्राप्त न्यायालय)
22%-7%

एआई उपकरणों के कारण केस प्रोसेसिंग में बेहतर दक्षता को इंगित करता है।

एआई-संचालित कानूनी अनुसंधान की सटीकता
94%

सटीक कानूनी जानकारी प्रदान करने में एआई की विश्वसनीयता पर प्रकाश डालता है।

ई-फाइलिंग अपनाने की दर में वृद्धि
68%+15%

नागरिकों के लिए बढ़ी हुई पहुंच और सुविधा दिखाता है।

और जानकारी

पृष्ठभूमि

न्यायिक प्रक्रियाओं में कम्प्यूटेशनल विधियों को लागू करने की वैचारिक जड़ें 20वीं शताब्दी के मध्य में कानूनी सूचना विज्ञान और साइबरनेटिक्स जैसे क्षेत्रों के उदय के साथ खोजी जा सकती हैं। शुरुआती प्रयासों में कीवर्ड-आधारित खोज और सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के माध्यम से कानूनी अनुसंधान को स्वचालित करने पर ध्यान केंद्रित किया गया। 1980 और 1990 के दशक में विशेषज्ञ प्रणालियों के विकास में कानूनी नियमों और तर्क को कंप्यूटर प्रोग्राम में संहिताबद्ध करने के प्रयास देखे गए। हालाँकि, ये प्रारंभिक प्रणालियाँ कम्प्यूटेशनल शक्ति और कानूनी भाषा की जटिलता से सीमित थीं। 21वीं सदी में मशीन लर्निंग, विशेष रूप से डीप लर्निंग के उदय ने कानून में अधिक परिष्कृत AI अनुप्रयोगों को सक्षम किया है, जैसे दस्तावेज़ विश्लेषण के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कानूनी परिणामों के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण। अदालतों में AI का एकीकरण एक अपेक्षाकृत हालिया घटना है, जिसने AI प्रौद्योगिकी में प्रगति और दक्षता और न्याय तक पहुंच में सुधार के लिए बढ़ते दबाव के कारण पिछले दशक में गति प्राप्त की है।

नवीनतम घटनाक्रम

अदालतों के लिए AI में हाल के विकासों में ई-डिस्कवरी, अनुबंध विश्लेषण और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए AI-संचालित उपकरणों की तैनाती शामिल है। कई न्यायालयों ने जमानत निर्णयों और जोखिम मूल्यांकन के लिए AI-आधारित प्रणालियों के साथ प्रयोग किया है, हालाँकि इन अनुप्रयोगों ने पूर्वाग्रह और निष्पक्षता के बारे में चिंताएँ बढ़ा दी हैं। कानूनी अनुसंधान में AI का उपयोग तेजी से आम होता जा रहा है, AI प्लेटफ़ॉर्म उन्नत खोज क्षमताएँ और कानूनी विश्लेषण प्रदान करते हैं। आगे देखते हुए, प्रवृत्ति मामले के प्रबंधन से लेकर न्यायिक निर्णय लेने तक, कानूनी प्रणाली के सभी पहलुओं में AI के अधिक एकीकरण की ओर है। हालाँकि, कानूनी संदर्भ में AI की पारदर्शिता, जवाबदेही और नैतिक उपयोग सुनिश्चित करने में चुनौतियाँ बनी हुई हैं। ध्यान AI प्रणालियों को विकसित करने की ओर स्थानांतरित हो रहा है जो पूरी तरह से उन्हें बदलने के बजाय मानव क्षमताओं को बढ़ाती हैं, मानव निरीक्षण और नियंत्रण पर जोर दिया जाता है।

बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)

1. अदालत प्रणालियों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के अनुप्रयोग के संबंध में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. AI का उपयोग मुख्य रूप से जटिल कानूनी तर्क और निर्णय को स्वचालित करने के लिए किया जाता है। 2. AI उपकरण दस्तावेज़ अनुवाद और कानूनी अनुसंधान जैसे कार्यों में सहायता कर सकते हैं। 3. अदालतों में AI को अपनाने से पारदर्शिता बढ़ने और देरी कम होने की उम्मीद है। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?

  • A.केवल 1
  • B.केवल 2 और 3
  • C.केवल 1 और 3
  • D.1, 2 और 3
उत्तर देखें

सही उत्तर: B

कथन 1 गलत है क्योंकि AI का उपयोग मुख्य रूप से नियमित कार्यों को स्वचालित करने और कानूनी अनुसंधान में सहायता करने के लिए किया जाता है, न कि जटिल कानूनी तर्क के लिए। कथन 2 और 3 सही हैं क्योंकि AI उपकरण दस्तावेज़ अनुवाद, कानूनी अनुसंधान में मदद कर सकते हैं, पारदर्शिता बढ़ा सकते हैं और देरी को कम कर सकते हैं।

2. कानूनी प्रणालियों में AI का उपयोग करने के संदर्भ में, निम्नलिखित में से कौन सी सबसे महत्वपूर्ण नैतिक चुनौती है?

  • A.AI तकनीकों को लागू करने की उच्च लागत।
  • B.एल्गोरिथम पूर्वाग्रह की संभावना जिससे अनुचित परिणाम हो सकते हैं।
  • C.कानूनी पेशेवरों के बीच तकनीकी विशेषज्ञता की कमी।
  • D.वकीलों द्वारा नई तकनीकों को अपनाने का प्रतिरोध।
उत्तर देखें

सही उत्तर: B

एल्गोरिथम पूर्वाग्रह सबसे महत्वपूर्ण नैतिक चुनौती है क्योंकि AI सिस्टम कानूनी डेटा में मौजूदा पूर्वाग्रहों को कायम रख सकते हैं और बढ़ा सकते हैं, जिससे भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं। जबकि अन्य विकल्प वैध चिंताएं हैं, वे पूर्वाग्रह के नैतिक निहितार्थों के लिए गौण हैं।

3. अदालत प्रणालियों में AI का उपयोग करने का निम्नलिखित में से कौन सा संभावित लाभ नहीं है?

  • A.कागजी कार्रवाई को संसाधित करने में बढ़ी हुई दक्षता।
  • B.कानूनी दस्तावेज़ों में त्रुटियों में कमी।
  • C.न्यायिक निर्णयों में मानवीय पूर्वाग्रह का उन्मूलन।
  • D.तेजी से मामले के समाधान के माध्यम से न्याय तक बेहतर पहुंच।
उत्तर देखें

सही उत्तर: C

जबकि AI डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान करके मानवीय पूर्वाग्रह को कम करने में मदद कर सकता है, यह इसे पूरी तरह से समाप्त नहीं कर सकता है। AI एल्गोरिदम को उस डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जिसमें पूर्वाग्रह हो सकते हैं, और ये पूर्वाग्रह AI के आउटपुट में परिलक्षित हो सकते हैं। अन्य विकल्प अदालत प्रणालियों में AI का उपयोग करने के संभावित लाभ हैं।

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