सुप्रीम कोर्ट के एआई विनियम: अदालतें अपने वादों को निभाने के लिए तैयार हैं?

कानून और प्रौद्योगिकी कॉलम सुप्रीम कोर्ट का मसौदा एआई विनियम: क्या भारत की अदालतें अपने वादे निभाने के लिए तैयार हैं?

सुप्रीम कोर्ट का ड्राफ्ट एआई विनियम मानवीय प्रधानता, पारदर्शिता और जवाबदेही का वादा करता है। लेकिन एक विनियमन केवल उतना ही मजबूत होता है जितना कि संस्था को इसका पालन करना चाहिए। कठिन प्रश्न यह है कि क्या भारत की न्यायपालिका उन वादों को निभाने के लिए संस्थागत रूप से तैयार है।

न्यायालयों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग के लिए भारत के सर्वोच्च न्यायालय के मसौदा विनियम, 2026 ('ड्राफ्ट विनियम') पांच सिद्धांतों पर आधारित हैं: मानव प्रधानता, पारदर्शिता, जवाबदेही, डेटा संरक्षण और न्यायिक स्वतंत्रता। ये सिद्धांत स्पष्ट रूप से ड्राफ्ट विनियमों के माध्यम से सामान्य सिद्धांतों में अनुवादित होते हैं जो एआई सिस्टम को नियंत्रित करने, एआई के अनुमत और निषिद्ध उपयोग, संस्थागत वास्तुकला, निरीक्षण वास्तुकला, खरीद, डेटा सुरक्षा, प्रशिक्षण कार्यक्रम और शिकायत निवारण से संबंधित हैं।

ड्राफ्ट विनियम अपने निर्माताओं के साथ सावधानीपूर्वक शब्दावली का उपयोग करते हैं और स्पष्ट रूप से जानते हैं कि जब एआई निर्णय में प्रवेश करता है तो क्या गलत हो सकता है। लेकिन वे जो कम अच्छा करते हैं, और इस टुकड़े में जो तर्क दिया गया है, वह वास्तव में असमान तकनीकी क्षमता वाली भारतीय न्यायपालिका के लिए क्या होगा, जो सुप्रीम कोर्ट से ट्रिब्यूनल और वैधानिक आयोगों तक फैली हुई है, जो वे प्रस्तावित करते हैं।

यह अंश इस बात पर प्रकाश नहीं डालता है कि ड्राफ्ट विनियम पूरी तरह से क्या कहते हैं, जिसका विवरण मेरे सहयोगी व्याख्याता में दिया गया है। यह उस पाठ का अनुसरण करता है जो मानता है और एक कठिन प्रश्न पूछता है: क्या अदालतों में एआई के उपयोग पर भारतीय सुप्रीम कोर्ट के मसौदा विनियमों में उसके द्वारा किए गए वादों को बनाए रखने के लिए संस्थागत महत्व है?

बुनियादी ढांचे का प्रश्न नियामक से पहले है

ड्राफ्ट विनियमों के तहत प्रत्येक प्रावधान कुछ अनिवार्य कार्यों का निर्माण करता है, उन्हें निर्वहन करने की आवश्यक क्षमता मानते हुए। यह क्षमता कहां से उत्पन्न होगी, इस पर वह काफी हद तक चुप है। उदाहरण के लिए, ड्राफ्ट विनियमों के विनियम 38 में समय-समय पर इन-हाउस तकनीकी, कानूनी और नैतिक एआई ऑडिट की आवश्यकता होती है। यह एक विचारशील सुरक्षा स्थिति की तरह लगता है, लेकिन यह भी माना जाता है कि एआई सचिवालयों के पास बिना सहायता के एआई सिस्टम का ऑडिट करने की विशेषज्ञता होगी।

कई राज्यों में जिला अदालतें अभी भी विश्वसनीय केस प्रबंधन सॉफ्टवेयर का निर्माण कर रही हैं। इस पृष्ठभूमि में, इन-हाउस एआई ऑडिटिंग शुरू करने का प्रस्ताव महज एक छोटी सी आवश्यकता नहीं है। इसमें यह नहीं बताया गया है कि इन-हाउस एआई ऑडिटिंग की क्षमता कहां से आएगी; इसमें बस इतना कहा गया है कि एआई ऑडिटिंग जरूरी है।

सर्वोच्च निकाय का संचालन कौन करता है?

मसौदा विनियम एक निरीक्षण संरचना की कल्पना करते हैं जिसमें एक शीर्ष निकाय, एआई समितियां, एआई सचिवालय और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर अनुसंधान और उत्कृष्टता केंद्र शामिल हैं। यह स्तरीय संरचना, संक्षिप्त रूप में, अनुमोदन, ऑडिट, उपचारात्मक उपायों को निर्देशित करने और गैर-अनुपालन प्रणाली को निलंबित करने की शक्ति रखती है।

ड्राफ्ट विनियमों के अनुसार, सर्वोच्च न्यायालय की सर्वोच्च संस्था भारत की सभी अदालतों में एआई के उपयोग के लिए न्यूनतम अनिवार्य मानक निर्धारित करेगी। विनियम 57 के तहत, सुप्रीम कोर्ट एआई समिति का कार्य समय-समय पर इन मसौदा विनियमों की समीक्षा करना है, जिसमें आत्म-समीक्षा को उस निकाय में शामिल करना है जिसके निर्णय सबसे अधिक परिणामी हैं।

एआई प्रशासन त्रुटियां अक्सर तब तक अदृश्य रहती हैं जब तक कि तकनीकी साक्षरता वाला कोई व्यक्ति उनकी तलाश नहीं करता। ड्राफ्ट विनियमों ने उत्तर देने के बजाय खुला छोड़ दिया है, जो कोई त्रुटि होने पर निरीक्षण संरचना में अंतर की निगरानी करता है।

ड्राफ्ट विनियमों में ऐसा कुछ भी नहीं है जिसके लिए शीर्ष निकाय के स्वयं के निर्णय कॉलों के बाहरी ऑडिट की आवश्यकता हो। प्रस्तावित संस्थागत पदानुक्रम के बाहर कोई स्वतंत्र तकनीकी लोकपाल नहीं है। कुछ अर्थों में, अदालतें स्व-समीक्षा कर रही हैं और संविधान के अनुच्छेद 32 और 226 के तहत अधिकार क्षेत्र सैद्धांतिक रूप से उपलब्ध हैं, और इसलिए बाहरी ऑडिट की अनुपस्थिति आवश्यक रूप से घातक नहीं है।

साक्षरता और प्रशिक्षण दो अलग चीजें हैंड्राफ्ट विनियमों में एआई के तकनीकी, कानूनी और नैतिक आयामों पर न्यायाधीशों, अधिवक्ताओं और अदालत के कर्मचारियों के लिए नियमित और संरचित प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, कम से कम एआई सिस्टम की कार्यप्रणाली, क्षमताओं और सीमाओं को संबोधित करते हुए: एआई पूर्वाग्रह, मतिभ्रम और तकनीकी त्रुटियों की पहचान और शमन; न्यायिक संदर्भ में एआई को नियंत्रित करने वाला कानूनी और नैतिक ढांचा, जिसमें इन नियमों के तहत वादियों के अधिकार और न्यायिक अधिकारियों के दायित्व शामिल हैं; डेटा सुरक्षा सिद्धांत, साइबर सुरक्षा जागरूकता और संवेदनशील न्यायिक डेटा का प्रबंधन; और एआई घटनाओं की रिपोर्ट करने, चिंताओं को उठाने और शिकायत साक्षरता तंत्र का उपयोग करने की सही प्रक्रिया।

यह एक विश्वसनीय पाठ्यक्रम प्रतीत होता है, लेकिन योग्यता की मजबूत गारंटी के बिना नहीं। यूनेस्को की 2024 वैश्विक न्यायाधीशों की पहल: न्यायिक ऑपरेटरों द्वारा एआई सिस्टम के उपयोग पर सर्वेक्षण में पाया गया कि एआई उपकरण का उपयोग करने वाले केवल नौ प्रतिशत ऑपरेटरों ने कोई संबंधित प्रशिक्षण प्राप्त किया था, यहां तक ​​​​कि चौवालीस प्रतिशत पहले से ही ऐसे उपकरणों का उपयोग कर रहे थे। यह एक्सपोज़र और साक्षरता के बीच का अंतर है जिसे एक स्थिर पाठ्यक्रम बंद नहीं कर सकता है।

ड्राफ्ट विनियमों ने उत्तर देने के बजाय खुला छोड़ दिया है, जो कोई त्रुटि होने पर निरीक्षण संरचना में अंतर की निगरानी करता है।

ड्राफ्ट विनियमों के अनुसार एआई सचिवालय को प्रशिक्षण कार्यक्रम डिजाइन करने और हर दो साल में कम से कम एक बार उनकी समीक्षा करने की आवश्यकता होती है। लेकिन यह जो निर्दिष्ट नहीं करता है वह है अवधि, पुनरावृत्ति, मूल्यांकन, या उसके बाद क्या होता है जब कोई अधिकारी सामग्री को आंतरिक रूप से आत्मसात करने और लागू करने में विफल रहता है, उदाहरण के लिए, एक त्रुटिपूर्ण सत्यापन अभ्यास के माध्यम से, या एक निर्णय तक पहुंचने से पहले एक मतिभ्रम उद्धरण कैसा दिखता है, इसके बारे में एक साधारण अपरिचितता।

वास्तविक एआई साक्षरता केवल परिदृश्य-आधारित अभ्यास और दोहराव के माध्यम से बनाई जा सकती है, न कि केवल मॉड्यूल के ऑनबोर्डिंग सेट द्वारा।

विनियम 50 का पालन करते हुए, एआई घटनाओं पर सर्वोत्तम प्रथाओं का भंडार बनाए रखना एक अच्छी प्रवृत्ति और संस्थागत स्मृति की दिशा में एक अभ्यास है। लेकिन यह केवल उतना ही उपयोगी है जितना कि इससे परामर्श करने की बाध्यता, और मसौदा विनियम तैनाती निर्णयों के लिए परामर्श को अनिवार्य नहीं बनाते हैं।

विफलताएँ: पृथक उदाहरण और पैटर्न

एक मामले में, एकल मतिभ्रम उद्धरण का एक उदाहरण एक सुधार योग्य त्रुटि है। उम्मीद है कि इसे विनियमन 8(3) के तहत सत्यापन शुल्क द्वारा पकड़ा जा सकता है। घटनाओं की एक कठिन श्रेणी में, एक और मामला यह है: मान लीजिए कि एक मतिभ्रम पैटर्न एक कानूनी अनुसंधान उपकरण के माध्यम से चुपचाप चलता है जो एक राज्य की जिला अदालतों में तैनात किया गया है, जिसके परिणामस्वरूप असंबद्ध व्यक्तिगत विफलताओं के रूप में एक व्यवस्थित विफलता होगी।

मुख्य रूप से, ड्राफ्ट विनियमों की घटना संरचना व्यक्तिगत मामले के आधार पर बनाई गई है। विनियमन 39 के अनुसार एआई घटनाओं को प्रत्येक एआई सचिवालय में एक डेटाबेस में लॉग इन किया जाना चाहिए, फिर अन्य उच्च न्यायालयों के एआई सचिवालयों और शीर्ष निकाय को सूचित किया जाना चाहिए, ताकि सभी न्यायालयों में सुधारात्मक उपाय अपनाए जा सकें।

इसमें कोई संदेह नहीं है कि यह उपयोगी है, लेकिन ड्राफ्ट विनियम एक स्थैतिक विश्लेषणात्मक कार्य को अनिवार्य करने का प्रयास नहीं करते हैं, जहां कोई व्यक्ति क्लस्टरिंग के लिए डेटाबेस को स्कैन करने के लिए नौकरी के लिए जिम्मेदार हो सकता है, यह पूछने के लिए कि क्या पंद्रह असंबंधित शिकायतें, कहते हैं, एक तिमाही में पांच जिला अदालतों में एआई द्वारा संचालित एक प्रतिलेखन उपकरण, वास्तव में पंद्रह केस संख्या वाली एक घटना है। यह प्रक्रिया, बदले में, एआई घटना डेटाबेस को उस परत के बिना एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली के बजाय एक संग्रह बना देगी।

मसौदा विनियमों के तहत जवाबदेही तंत्र लगभग पूरी तरह से प्रक्रियात्मक हैं। इनमें से कोई भी चरण स्वतंत्र रूप से यह परीक्षण नहीं करता है कि एआई प्रणाली अदालत की भाषा विविधता और डेटा के साथ सुरक्षित रूप से कार्य करती है या नहीं।

प्रक्रिया अनुपालन और सुरक्षा

यह शायद ड्राफ्ट विनियमों का सबसे परिणामी संरचनात्मक विकल्प है जो उसने लिया है। विशेष रूप से, ऐसा दृष्टिकोण भारत के लिए अद्वितीय नहीं है। अब तक लिखे गए लगभग हर कोर्ट एआई ढांचे में एक समान डिफ़ॉल्ट स्थिति देखी जा सकती है।

ड्राफ्ट विनियमों के तहत जवाबदेही तंत्र लगभग पूरी तरह से प्रक्रियात्मक हैं: तैनाती से पहले अनुमोदन, उपयोग दस्तावेज़ीकरण, उसके बाद ऑडिट। इनमें से कोई भी चरण स्वतंत्र रूप से यह परीक्षण नहीं करता है कि एआई प्रणाली अदालत की भाषा विविधता और डेटा के साथ सुरक्षित रूप से कार्य करती है या नहीं।

एक अदालत जो ड्राफ्ट विनियमों के तहत हर आवश्यकता को पूरा करती है, उदाहरण के लिए, एक प्रभाव मूल्यांकन भरती है, सिस्टम लॉग करती है, वार्षिक ऑडिट करती है, कर्मचारियों को प्रशिक्षित करती है, और फिर भी एक एआई प्रणाली तैनात कर सकती है जो वास्तविक नुकसान का कारण बनती है।इसलिए, ध्यान इस बात पर नहीं होना चाहिए कि "क्या संस्थान ने अपने नियमों का पालन किया", जो एक प्रक्रियात्मक अनुपालन प्रश्न है; इसके बजाय, यह होना चाहिए कि "क्या एआई सिस्टम को तैनात करना और उपयोग करना सुरक्षित है?"

न्यायिक कार्यालय धारकों के लिए इंग्लैंड और वेल्स का एआई मार्गदर्शन व्यक्तिगत जिम्मेदारी (प्रक्रिया नहीं) को ऑपरेटिव सुरक्षा के रूप में मानते हुए इस अंतर की ओर इशारा करता है। इसी तरह, ड्राफ्ट विनियमों का विनियम 8 उपयोग में आने वाले एआई उपकरण के बजाय एक अधिकारी को जवाबदेही देता है। हालाँकि, विनियम 8 के तहत ही, प्रावधान अधिकारियों को रिकॉर्ड किए गए कारणों से सत्यापन से छूट देने की अनुमति देता है। इसके अलावा, पूर्व सत्यापन के बिना वर्ग के आधार पर विश्वसनीय प्रमाणित प्रशासनिक उपकरणों के लिए भत्ता। अब, ये दोनों ठीक उसी तरह का शॉर्टकट बनाते हैं जो जांच और अनुपालन को दरकिनार कर देता है - जहां ऐसी जांच सबसे ज्यादा मायने रखती है।

कुछ गलत होने के बाद का दिन

जैसा कि विनियमन 52 में कहा गया है, एक पीड़ित पक्ष को उस अदालत में आवेदन करने का अधिकार है जहां एआई प्रणाली का उपयोग किया गया था, और अदालत "उचित आदेश पारित करेगी जैसा वह उचित समझे"। इसके अलावा, अदालती प्रक्रियाओं में एआई के उपयोग से होने वाले किसी भी नुकसान के संबंध में, कोई व्यक्ति लागू किसी भी कानून (विनियम 53) के तहत उपलब्ध अन्य कानूनी उपायों की तलाश कर सकता है।

कुछ त्वरित परिचालनात्मक प्रश्न. बिना किसी कानूनी प्रतिनिधित्व के जिला अदालत में पीड़ित पक्ष का क्या होता है? किसी गंभीर घटना के 24 घंटों के भीतर, वास्तव में किसे सूचित किया जाता है - क्या यह केवल एआई सचिवालय है? या फिर बाद में मामला दोबारा सामने आने से पहले पीड़ित पक्ष कुछ सीख लेता है? इन मामलों की जांच कौन करेगा, और आगे, उस निकाय से किस स्वतंत्रता के साथ जिसने सबसे पहले एआई प्रणाली को मंजूरी दी थी?

शिकायत निवारण ढांचे की आनुपातिकता उन जोखिमों को कम करने में सक्षम नहीं दिखती है जिन्हें मसौदा विनियम स्वयं पहचानते हैं। इसका आकलन करना कठिन है, क्योंकि जांच के लिए समय-सीमा, एक अंतरिम राहत, और एक गारंटीकृत चैनल जिसके माध्यम से एक गैर-प्रतिनिधित्व वाला व्यक्ति लॉग एआई घटना के बारे में जान सकेगा, सभी को अनिर्दिष्ट छोड़ दिया गया है।

बाकी दुनिया ने अपने नियमों के इर्द-गिर्द क्या बनाया है

प्रमुख तुलनात्मक प्रथाओं की तुलना में, भारत के ड्राफ्ट विनियम कागज पर असामान्य रूप से व्यापक हैं, और पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर असामान्य रूप से शांत हैं जो ऐसे कागजी नियमों को प्रभावी बनाते हैं।

पुनरावृत्तीय, घटना-आधारित संस्कृति इंग्लैंड और वेल्स में पाई जा सकती है। पहला प्रकाशित एआई मार्गदर्शन दिसंबर 2023 में जारी किया गया था, अप्रैल 2025 में प्रतिस्थापित किया गया था, और 31 अक्टूबर 2025 को फिर से ताज़ा किया गया था, सिद्धांत के एकल जमे हुए बयान के बजाय संशोधन के आसपास बनाया गया एक दृष्टिकोण। अयिन्दे बनाम लंदन बरो ऑफ हारिंगी [2025] ईडब्ल्यूएचसी 1383 (एडमिन) जैसे मामले एक दृश्यमान चेतावनी वाले मामले हैं। अयिन्दे में, उच्च न्यायालय के डिविजनल कोर्ट को झूठे अधिकारियों और जेनरेटिव एआई के उपयोग से जुड़ी गलत कानूनी सामग्री का सामना करना पड़ा। प्रतिक्रिया पीठ के साथ नहीं रुकी: इंग्लैंड और वेल्स में बार काउंसिल ने 26 नवंबर, 2025 को अपने जेनरेटिव एआई मार्गदर्शन को अपडेट किया। सिविल जस्टिस काउंसिल ने जनवरी 2025 में एक कार्य समूह का गठन किया, जो इस बात पर विचार करेगा कि अदालती दस्तावेजों को तैयार करने में कानूनी प्रतिनिधियों द्वारा एआई के उपयोग के लिए नियमों की आवश्यकता है या नहीं। यह व्यक्तिगत जिम्मेदारी को भार वहन करने वाली सुरक्षा के रूप में मानता है। यह चेतावनी देता है कि सार्वजनिक एआई टूल में दर्ज की गई सामग्री को दुनिया के लिए प्रकाशित माना जाना चाहिए, एक गोपनीयता जोखिम जिसे भारतीय ड्राफ्ट विनियम केवल परोक्ष रूप से संबोधित करते हैं।

इस संदर्भ में, संयुक्त राज्य संघीय न्यायपालिका संस्थागत एआई शासन के एक अलग चरण को दर्शाती है। राष्ट्रव्यापी एआई नियम एक भी बाध्यकारी नहीं है। प्रशासनिक कार्यालय अंतरिम मार्गदर्शन, संघीय न्यायिक केंद्र सामग्री और व्यक्तिगत अदालतों द्वारा जारी स्थानीय स्थायी या सामान्य आदेशों का एक विकसित मिश्रण है। 2025 की शुरुआत में, प्रशासनिक कार्यालय ने एक सलाहकार एआई टास्क फोर्स की स्थापना की और कहा कि इसके अंतरिम मार्गदर्शन का उद्देश्य संघीय अदालतों की अखंडता और स्वतंत्रता को संरक्षित करते हुए प्रयोग की अनुमति देना था। इसके बाद, 2025 की रणनीतिक योजना में एआई शासन ढांचे का आह्वान किया गया। सीनेट न्यायपालिका समिति का दबाव तब और बढ़ गया जब अध्यक्ष चक ग्रासली ने खुलासा किया कि दो संघीय न्यायाधीशों के कक्षों में कर्मचारियों ने न्यायाधीशों द्वारा अनुमोदित गलत आदेशों का मसौदा तैयार करने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग किया था। अमेरिका ने लंबे समय से वृद्धिशील मार्गदर्शन, स्थानीय अभ्यास और निरीक्षण के माध्यम से अदालतों में एआई को नियंत्रित किया है। दूसरी ओर, भारत के सर्वोच्च न्यायालय ने अपने स्वयं के व्यापक शासन ढांचे के साथ हस्तक्षेप करने का विकल्प चुना है।सर्वाधिक क्रियाशील रूप से विकसित मॉडलों में से एक सिंगापुर में पाया जा सकता है। इसके रजिस्ट्रार का 2024 का परिपत्र संख्या 1, जो 1 अक्टूबर 2024 से सर्वोच्च न्यायालय, राज्य न्यायालयों और पारिवारिक न्याय न्यायालयों में लागू होता है। सर्कुलर ने जेनेरिक एआई के उपयोग पर रोक नहीं लगाई। लेकिन साथ ही, यह अदालत उपयोगकर्ता पर पूरी ज़िम्मेदारी डालता है और आउटपुट के स्वतंत्र सत्यापन की आवश्यकता होती है। आम तौर पर पूर्व-खाली प्रकटीकरण की आवश्यकता नहीं होती है जब तक कि अदालत इसके लिए न कहे। न्यायमूर्ति एडन एक्सयू ने जुलाई 2025 के भाषण में कहा कि सिंगापुर न्यायपालिका एआई उत्पादों की खोज और परीक्षण कर रही है, निर्णय-मसौदा उपयोग के मामलों की सावधानीपूर्वक कोशिश कर रही है, और उन्हें सुरक्षा उपायों, पर्यवेक्षण और यहां तक ​​कि रेड-टीमिंग के अधीन कर रही है - सार्वजनिक-सामना करने वाली अनुपालन मार्गदर्शिका प्रयोग की आंतरिक संस्कृति के साथ बैठती है - ठीक उसी प्रकार का पारिस्थितिकी तंत्र है जिसकी ओर भारतीय ड्राफ्ट विनियम CoRE-AI के माध्यम से इशारा करते हैं, लेकिन अभी भी सक्रिय और कार्य करना बाकी है।

सर्वाधिक क्रियाशील रूप से विकसित मॉडलों में से एक सिंगापुर में पाया जा सकता है। इसने जनरेटिव एआई के उपयोग पर रोक नहीं लगाई। लेकिन साथ ही, इसने अदालत उपयोगकर्ता पर पूरी ज़िम्मेदारी डाल दी और आउटपुट के स्वतंत्र सत्यापन की आवश्यकता की।

न्याय की दक्षता के लिए यूरोपीय आयोग (सीईपीईजे) निकटतम संस्थागत तुलनित्र है। इसकी शुरुआत 2018 यूरोपियन एथिकल चार्टर, फिर ऑपरेशनल असेसमेंट टूल और एआई एडवाइजरी बोर्ड और हाल ही में, अदालतों के लिए जेनरेटिव एआई के उपयोग पर दिशानिर्देश के साथ हुई। सीईपीईजे सिद्धांतों को निर्धारित करने से आगे बढ़कर ऐसे तंत्र का निर्माण कर चुका है जिसके माध्यम से नैतिक चार्टर में परिकल्पित सिद्धांतों का मूल्यांकन, संचालन और समय-समय पर पुनरीक्षण किया जा सकता है। यह उस दिशा के लिए एक उपयोगी खाका प्रस्तुत करता है जिसकी भारतीय ड्राफ्ट विनियमों को भविष्य में आवश्यकता होगी।

सक्रिय रूप से लिखे गए, भारतीय ड्राफ्ट विनियमों में दूरदर्शिता का लाभ है, लेकिन व्यवहार में इसका परीक्षण किया जाना बाकी है और जब त्रुटियों के लिए संस्थागत उपायों की आवश्यकता होती है।

संस्था को अभी भी क्या साबित करना है

यहां उठाए गए तर्कों का उद्देश्य भारतीय अदालतों में एआई के उपयोग के लिए एआई शासन ढांचा विकसित करने के ड्राफ्ट विनियमों या भारत के सर्वोच्च न्यायालय के फैसले के खिलाफ कोई रुख अपनाना नहीं है - यह एक सराहनीय, सामयिक और आवश्यक कदम है।

जिन सामान्य सिद्धांतों पर मसौदा विनियम आधारित हैं, वे सही हैं। हालाँकि, इस अंश में उठाए गए प्रश्न सिद्ध होने बाकी हैं।

किसी भी नियम को बनाने का उद्देश्य ऐसी स्थितियाँ बनाना है जिनके तहत कोई संस्थान कार्य कर सके और सफल हो सके। नियम, अपने आप में, अनुपालन और जांच को गंभीरता से लेने की बजाय उसे निष्पादित करने की क्षमता, वित्त पोषण या संस्कृति प्रदान नहीं करते हैं। यह काम सर्वोच्च न्यायालय में सर्वोच्च निकाय, उच्च न्यायालयों के तहत एआई सचिवालय और प्रत्येक अधिकारी की मेज पर आता है, जिन्हें मामले दर मामले यह निर्णय लेना होगा कि डिवाइस स्क्रीन पर प्रदर्शित होने वाली चीज़ों पर भरोसा करना है या नहीं।

हितधारक और सार्वजनिक टिप्पणी प्रक्रिया, जो 20 जून, 2026 को बंद हुई, यह इस बात की पहली परीक्षा थी कि क्या संस्था एक अच्छा नियम लिखने और उसके अनुसार जीने की क्षमता बनाने के बीच अंतर को समझती है। हालाँकि, इन मसौदा विनियमों की वास्तविक परीक्षा यह होगी कि जिन संस्थानों से इन्हें लागू करने की अपेक्षा की जाती है वे तकनीकी क्षमता, पेशेवर संस्कृति और इन्हें लागू करने की इच्छा हासिल करते हैं या नहीं।

सुप्रीम कोर्ट के ड्राफ्ट एआई विनियमों पर हमारे व्याख्याता को पढ़ने के लिए, यहां क्लिक करें।

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