मुख्य समस्या साक्ष्यों को संसाधित करने में लगने वाला समय है।
एक कर्मचारी को 50 घंटे की ऑडियो रिकॉर्डिंग सुनने और उसका ट्रांसक्रिप्ट तैयार करने में लगभग 70 कार्य घंटे लग सकते हैं। और यह सामग्री का पूरा विश्लेषण, बयानों की क्रॉस-रेफरेंसिंग या संबंधों की पहचान किए बिना है।
जितना भी अजीब लगे, किसी रिकॉर्डिंग को संसाधित करने में रिकॉर्डिंग से भी अधिक समय लग सकता है। और यदि कोई जांच कई वर्षों तक चलती है, जिसमें दर्जनों लोग और सैकड़ों दस्तावेज़ शामिल हों, तो काम की जटिलता कई गुना बढ़ जाती है।
साथ ही, आधुनिक तकनीक पहले से ही भाषण की स्वचालित पहचान, वीडियो का विश्लेषण, दस्तावेजों के संगठन और विभिन्न स्रोतों से जानकारी को जोड़ने में सक्षम है। सवाल यह नहीं है कि एआई (AI) ऐसे कार्य करने में सक्षम है या नहीं, बल्कि यह है कि इन क्षमताओं का व्यवहार में कितनी प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाता है।
केस स्टडी: 2.5 मिलियन यूरो की धोखाधड़ी की एक जांच
आइए हम व्यक्तियों के एक समूह द्वारा किए गए कथित धोखाधड़ी की जांच का एक गुमनामीकृत वास्तविक-विश्व उदाहरण पर विचार करें। सबूतों की मात्रा इतनी बड़ी थी कि एक अनुभवी विशेषज्ञ को भी इसकी जांच करने में महीनों लग जाते।
जांच का पैमाना
- €2,500,000 – कथित धोखाधड़ी की राशि;
- 90 घंटे की ऑडियो रिकॉर्डिंग;
- 20 घंटे की वीडियो फुटेज;
- 2 वर्षों की घटनाओं का कालानुक्रमिक पुनर्निर्माण आवश्यक;
- 3 अभियुक्त और 9 संबंधित व्यक्ति;
- मामले की फाइलों में उल्लिखित 8 कंपनियाँ;
- मैसेंजर पत्राचार, दस्तावेज़ और वित्तीय अभिलेख।
एक व्यक्ति ने इस सामग्री का विश्लेषण करने में 3.5 महीने से अधिक समय बिताया। यह आवश्यक था कि रिकॉर्ड की जांच की जाए, महत्वपूर्ण अंशों की पहचान की जाए, घटनाओं के क्रम को फिर से बनाया जाए और इसमें शामिल व्यक्तियों और कंपनियों के बीच संभावित संबंध स्थापित किए जाएं।
उसके बाद इन सामग्रियों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके संसाधित किया गया।
दो घंटे से भी कम समय में, एआई ने सबूतों का प्रारंभिक विश्लेषण किया, एक संबंध ग्राफ तैयार किया, घटनाओं की कालक्रमिक व्यवस्था का पुनर्निर्माण किया और ऑडियो और वीडियो सामग्री से अंश तैयार किए।
इसके अतिरिक्त, सिस्टम ने उल्लेखित कंपनियों, उनके लाभकारी मालिकों और प्रकाशित वित्तीय विवरणों के बारे में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी प्राप्त करने के लिए वेब खोजों का उपयोग किया।
कई अलग-अलग फ़ाइलों के बजाय, जांचकर्ता को जांच का एक संरचित अवलोकन प्रदान किया गया, जिसमें किसी तथ्य से सीधे उसके स्रोत तक जाने की क्षमता थी।
बेशक, दो घंटे की स्वचालित प्रक्रिया साक्ष्यों के कानूनी मूल्यांकन या पूर्ण पैमाने की जांच का विकल्प नहीं है। लेकिन वे यह दर्शाते हैं कि जानकारी खोजने और व्यवस्थित करने में लगने वाले समय को कितनी महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सकता है।
एआई वास्तव में क्या स्वचालित कर सकता है?
1. ऑडियो रिकॉर्डिंग का प्रतिलेखन
स्थानीय स्पीच रिकग्निशन सिस्टम, जैसे कि व्हिस्पर, वोस्क और उनके समकक्ष, ऑडियो रिकॉर्डिंग को टेक्स्ट में बदलने की अनुमति देते हैं, जिसके लिए गोपनीय सामग्री को बाहरी क्लाउड सेवाओं पर भेजने की आवश्यकता नहीं होती।
एक बार ट्रांसक्रिप्ट हो जाने के बाद, नाम, तारीख, पते, कंपनी के नाम, मौद्रिक राशि और प्रमुख वाक्यांशों के आधार पर खोज करना संभव हो जाता है। पाए गए प्रत्येक उल्लेख के साथ एक टाइमस्टैम्प और मूल रिकॉर्डिंग का लिंक संलग्न किया जा सकता है।
दर्जनों घंटे की ऑडियो रिकॉर्डिंग को फिर से सुनने के बजाय, एक जांचकर्ता सीधे संबंधित खंड पर जा सकता है और उसकी सामग्री की जाँच कर सकता है।
2. सुनवाई का वास्तविक समय प्रतिलेखन
स्पीच रिकग्निशन तकनीकें पूछताछ या अदालत की सुनवाई के दौरान सीधे एक टेक्स्ट ट्रांसक्रिप्ट तैयार करने में सक्षम बनाती हैं, बशर्ते कि ऐसी प्रक्रिया के लिए लागू कानून के तहत अनुमति हो।
ऐसे मामलों में, एक अधिकृत ऑपरेटर को वास्तविक समय में पहचान त्रुटियों को ठीक करने में सक्षम होना चाहिए। मूल ऑडियो रिकॉर्डिंग और सुधारों का इतिहास बनाए रखा जाता है ताकि परिणाम सत्यापनीय बना रहे।
3. वीडियो विश्लेषण और प्रासंगिक फुटेज की खोज
कंप्यूटर विज़न लोगों, वाहनों और अन्य वस्तुओं का स्वचालित पता लगाने, रुचि की घटनाओं की पहचान करने, और प्रासंगिक वीडियो क्लिप निकालने में सक्षम बनाता है।
दर्जनों या सैकड़ों कैमरों की फुटेज का विश्लेषण करते समय, एल्गोरिदम विभिन्न अवलोकन बिंदुओं के बीच वस्तुओं की अनुमानित गतिविधियों को ट्रैक करने में मदद कर सकते हैं।
ऐसे परिणामों के लिए मानवीय सत्यापन की आवश्यकता होती है: दृश्य समानता अपने आप में यह साबित नहीं करती कि विभिन्न रिकॉर्डिंग में एक ही व्यक्ति या वाहन मौजूद है।
4. घटनाओं का संबंध ग्राफ़ और कालक्रम
एआई (AI) पत्राचार, ऑडियो रिकॉर्डिंग, वीडियो फुटेज और दस्तावेजों से जानकारी को एक एकल सूचना संरचना में संयोजित करने में सक्षम है।
इससे लोगों, कंपनियों, घटनाओं और वित्तीय लेनदेन को जोड़ने वाला एक संबंध ग्राफ़ बनाने के साथ-साथ मूल स्रोतों से जुड़ी जांच की एक कालक्रम बनाने में भी यह संभव हो जाता है।
यह दृष्टिकोण विशेष रूप से उन मामलों में उपयोगी है जो कई वर्षों तक फैले होते हैं और जिनमें बड़ी संख्या में प्रतिभागी शामिल होते हैं। यह प्रणाली जांचकर्ता को लगातार सैकड़ों व्यक्तिगत विवरणों को ध्यान में रखने की आवश्यकता के बिना आपसी संबंधों की पहचान करने में मदद करती है।
अदालत की सुनवाई में एआई: गवाही का वास्तविक समय सत्यापन
वर्णित मामले के सबसे प्रभावशाली परिणामों में से एक सुनवाई के दौरान सीधे एआई का उपयोग था।
प्रणाली ने प्रतिवादियों के मौखिक बयानों का विश्लेषण किया और तुरंत उन्हें पहले से संसाधित साक्ष्यों के आधार पर क्रॉस-रेफरेंस किया।
जब भी गवाही में कोई संभावित विरोधाभास उत्पन्न होता था, तो एआई प्रासंगिक सामग्री की पहचान करता था और संबंधित ऑडियो क्लिप, पत्राचार या दस्तावेजों के त्वरित सत्यापन को सक्षम करता था।
उदाहरण के लिए, यदि किसी प्रतिभागी ने किसी विशेष अवधि के दौरान किसी विशिष्ट व्यक्ति से संपर्क होने से इनकार किया, तो सिस्टम संभावित विसंगति का संकेत देने वाली जानकारी ढूंढ सकता था और तारीख या टाइमस्टैम्प के साथ स्रोत प्रदर्शित कर सकता था।
मामले की फाइलों में लंबी मैन्युअल खोज के बजाय, विशेषज्ञ को तत्काल सत्यापन के लिए विशिष्ट अंश प्रदान किए गए।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एआई का काम यह निर्धारित करना नहीं है कि कोई व्यक्ति सच बोल रहा है या नहीं, न ही उनकी दोषसिद्धि करना है। एल्गोरिदम संभावित विरोधाभासों का पता लगाने और सत्यापनीय स्रोत प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। अंतिम मूल्यांकन एक मानव के पास ही रहता है।
यदि हमारे पास वाहनों की जाँच स्वचालित है, तो साक्ष्यों का विश्लेषण स्वचालित क्यों न किया जाए?
स्वचालित नंबर प्लेट मान्यता का लंबे समय से सड़क निगरानी प्रणालियों में उपयोग किया जाता रहा है। कैमरे वाहनों को रिकॉर्ड करते हैं, एल्गोरिदम नंबर प्लेटों को पहचानते हैं, और जानकारी खोज और क्रॉस-रेफरेंसिंग के लिए उपलब्ध हो जाती है।
मूल रूप से, यह बड़ी मात्रा में दृश्य डेटा को संरचित जानकारी में बदलने का एक उदाहरण है।
डिजिटल साक्ष्य के अन्य रूपों पर भी इसी सिद्धांत का पालन होता है: ऑडियो रिकॉर्डिंग, वीडियो, दस्तावेज़ और संदेश।
अलग-अलग फ़ाइलों का उपयोग करने के बजाय, पुलिस एक एकीकृत प्रणाली का उपयोग कर सकती है जिसमें सामग्री के प्रत्येक टुकड़े को अनुक्रमित किया जाता है, अन्य स्रोतों से जोड़ा जाता है और त्वरित विश्लेषण के लिए उपलब्ध कराया जाता है।
स्वाभाविक रूप से, इस तरह के डेटा की प्रक्रिया को कानून, प्रक्रियात्मक आवश्यकताओं और डेटा सुरक्षा नियमों का पालन करना चाहिए।
स्थानीय एआई: साक्ष्य पर गोपनीयता और नियंत्रण
कानून प्रवर्तन एजेंसियों के लिए गोपनीय सामग्री पर नियंत्रण बनाए रखना सर्वोपरि महत्व का है। इसलिए, आधुनिक समाधान सीधे संगठन के अपने सर्वरों पर तैनात किए जा सकते हैं।
स्थानीय अवसंरचना (On-premises infrastructure) से तीसरे पक्ष के क्लाउड सेवा प्रदाताओं को जांच सामग्री स्थानांतरित किए बिना ट्रांसक्रिप्शन, वीडियो विश्लेषण, दस्तावेज़ खोज और संबंध ग्राफ़ (relationship graphs) बनाने की सुविधा मिलती है।
साथ ही, सिस्टम को एक्सेस कंट्रोल, गतिविधि लॉगिंग और बिना बदले हुए मूल सबूतों के संरक्षण को सुनिश्चित करना चाहिए। स्वचालित रूप से उत्पन्न ट्रांसक्रिप्ट, निष्कर्ष और सुधारों को स्रोत फ़ाइलों से अलग संग्रहीत किया जाना चाहिए।
जांच के बारे में गोपनीय जानकारी का खुलासा किए बिना सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कॉर्पोरेट और वित्तीय डेटा प्राप्त करने के लिए बाहरी स्रोतों का उपयोग किया जा सकता है।
एआई जांचकर्ता की जगह नहीं लेता है। यह नियमित कार्यों को समाप्त करता है
कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करने का उद्देश्य एल्गोरिदम को कानूनी निर्णय लेने का अधिकार सौंपना नहीं है।
एआई को स्वतंत्र रूप से दोष, गवाही की विश्वसनीयता या पाए गए मेल की साक्ष्यगत महत्वता निर्धारित नहीं करनी चाहिए।
इसकी भूमिका कहीं अधिक व्यावहारिक है: जानकारी की प्रक्रिया को गति देना, आवश्यक सामग्री का पता लगाना, घटनाओं की कालक्रम को फिर से बनाना, और सत्यापन की आवश्यकता वाले परिस्थितियों की ओर विशेषज्ञ का ध्यान आकर्षित करना।
मामले के अध्ययन से पता चलता है कि सामग्री का प्रारंभिक संगठन – एक ऐसा कार्य जिसे अन्यथा हाथ से पूरा करने में हफ़्तों या महीनों लग जाते – कुछ शर्तों के तहत, कुछ ही घंटों में किया जा सकता है।
डिजिटल जांच का भविष्य मानवों की जगह लेने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नहीं, बल्कि उन विशेषज्ञों में निहित है, जिन्हें एआई की बदौलत तथ्यों का विश्लेषण करने और सूचित निर्णय लेने के लिए अधिक समय मिलता है।
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