Predictive Artificial Intelligence and Legislative Gaps in Arabic Legal Texts
यह अध्ययन अरबी कानूनी ग्रंथों में विधायी अंतरालों की पहचान करने और उनका मूल्यांकन करने की लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि वे कमियों का पता लगाने और तर्क उत्पन्न करने में प्रभावी हैं, लेकिन ऐसे अंतरालों के संवैधानिक महत्व को निर्धारित करने के लिए वास्तविक दोषों और जानबूझकर किए गए विधायी विकल्पों के बीच अंतर करने हेतु मानवीय कानूनी निर्णय की आवश्यकता होती है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कानून की दुनिया में, एक "गैप" (अंतराल) जमीन में गड्ढा नहीं है, बल्कि नियमों में एक चुप्पी है। यह एक ऐसी स्थिति है जहाँ एक नई समस्या उत्पन्न होती है, या कोई पुरानी समस्या बदल जाती है, और लिखित कानून ठीक से नहीं बताते कि क्या करना है। सदियों से, इन अंतरालों को खोजना मानव वकीलों और न्यायाधीशों का काम रहा है, जिन्हें हजारों पृष्ठों के पाठ को पढ़ना होता है, उनके पीछे के इतिहास को समझना होता है, और यह तय करना होता है कि क्या एक गायब नियम एक साधारण चूक है या एक खतरनाक दोष जो संविधान का उल्लंघन करता है। आज, इस कमरे में एक नया उपकरण प्रवेश कर चुका है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता)। विशेष रूप से, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जिन्हें टेक्स्ट की विशाल मात्रा पर प्रशिक्षित किया गया है जो कानूनी दस्तावेजों को पढ़ सकते हैं, उनका सारांश निकाल सकते हैं और उन पर तर्क कर सकते हैं। लेकिन एक महत्वपूर्ण प्रश्न बना हुआ है: क्या ये मशीनें एक ऐसे कानून के बीच अंतर कर सकती हैं जो केवल मौन है और एक ऐसे कानून के बीच जो टूटा हुआ है? यदि एक कंप्यूटर कहता है कि एक कानून में नियम गायब है, तो क्या वह वास्तव में गायब है, या वह चुप्पी कानून निर्माताओं द्वारा किया गया एक जानबूझकर निर्णय है?
एक शोधकर्ता, सहार अल-अतावी, जिन्होंने टबुक विश्वविद्यालय से हैं, ने मिस्र के कानून पर तीन सबसे उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम को काम पर लगाकर इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास किया। उन्होंने मशीनों से नए कानून लिखने या न्यायाधीश के रूप में कार्य करने के लिए नहीं कहा। इसके बजाय, उन्होंने उन्हें अन्वेषक के रूप में कार्य करने के लिए कहा। उन्होंने उन्हें मिस्री कानूनों—जो विश्वविद्यालय के प्रोफेसरों, डाक कर्मचारियों और सामाजिक कोषों को नियंत्रित करते हैं—के चार विशिष्ट अनुच्छेद दिए और उन्हें निर्देशों का एक सख्त सेट दिया। कंप्यूटरों को पाठ को पढ़ना था, किसी भी ऐसी चीज़ को खोजना था जो गायब लग रही हो, जैसे कि किसी को निकालने से पहले चेतावनी या किसी शब्द की स्पष्ट परिभाषा, और फिर यह तय करना था कि वह गायब हिस्सा एक मामूली विवरण था या एक बड़ा संवैधानिक विफलता। अध्ययन ने तीन अलग-अलग मॉडल्स के कार्य की तुलना की: ChatGPT, Gemini, और DeepSeek, उनके आउटपुट को अंतिम उत्तर के रूप में नहीं, बल्कि मानव कानूनी तर्क के विरुद्ध जांचे जाने वाले कच्चे डेटा के रूप में माना।
परिणामों ने इस बात में एक दिलचस्प विभाजन का खुलासा किया कि ये मशीनें कैसे सोचती हैं। तीनों मॉडल ही 'मौन' को पहचानने में उत्कृष्ट थे। उन्होंने सभी सही ढंग से पहचाना कि कुछ कानूनों में स्पष्ट रूप से यह नहीं बताया गया था कि किसी कर्मचारी को इस्तीफा देने के रूप में माने जाने से पहले लिखित चेतावनी मिलनी चाहिए, या किसी प्रोफेसर को नौकरी खोने से पहले सुनवाई दी जानी चाहिए। हालांकि, मशीनें इस बात पर गंभीर रूप से असहमत थीं कि उस मौन का अर्थ क्या था। एक मॉडल, DeepSeek, हर गायब प्रक्रियात्मक चरण को एक गंभीर कानूनी दोष के रूप में देखने लगा, और अक्सर यह निष्कर्ष निकाला कि कानून टूटा हुआ है और इसे तुरंत ठीक करने की आवश्यकता है। अन्य दो मॉडल, ChatGPT और Gemini, अधिक सतर्क थे। उन्होंने पहचान लिया कि सिर्फ इसलिए कि कोई नियम लिखा नहीं गया है, इसका मतलब यह नहीं है कि कानून असंवैधानिक है। वे समझ गए कि कभी-कभी चुप्पी एक जानबूझकर किया गया चुनाव होती है, या कानूनी प्रणाली के अन्य भाग पहले से ही उस मुद्दे को कवर करते हैं।
अध्ययन में पाया गया कि सबसे सटीक दृष्टिकोण सतर्क वाला था। पहले मामले में, जिसमें विश्वविद्यालय के प्रोफेसर शामिल थे जो काम पर आना बंद कर देते हैं, मशीनों ने पाया कि कानून में यह स्पष्ट रूप से नहीं कहा गया था कि प्रोफेसर को इस्तीफा देने के रूप में माने जाने से पहले चेतावनी दी जानी चाहिए। DeepSeek ने इसे एक बड़ा अंतराल बताया जो अधिकारों का उल्लंघन कर सकता है। अन्य मॉडल्स और उसके बाद के मानव विश्लेषण ने निर्धारित किया कि कानून वास्तव में काफी सुदृढ़ था। इसने प्रोफेसर को वापस आने और अपनी अनुपस्थिति का स्पष्टीकरण देने के लिए छह महीने का समय दिया, और किसी भी बहाने को स्वीकृत करने के लिए एक परिषद की आवश्यकता थी। गायब चेतावनी एक ऐसा विवरण था जिसे सुधारा जा सकता था, लेकिन यह कोई घातक दोष नहीं था जिसने कानून को अमान्य बना दिया। यही पैटर्न दूसरे मामले में डाक कर्मचारियों के बारे में भी दिखाई दिया। कानून ने एक कर्मचारी को तीस दिन तक काम से अनुपस्थित रहने के लिए निकालने की अनुमति दी, लेकिन इसमें यह स्पष्ट रूप से नहीं कहा गया था कि कर्मचारी को बताया जाना चाहिए कि उसका बहाना क्यों खारिज किया गया। फिर से, एक मशीन ने संकट देखा, जबकि अन्य ने एक प्रबंधनीय अंतराल देखा जिसने संविधान को नहीं तोड़ा।
सबसे खुलासा करने वाला क्षण चौथे मामले में आया, जहाँ मशीनों का परीक्षण एक राष्ट्रीय सामाजिक कोष के कानून पर किया गया था। कानून के पाठ ने बताया कि पैसा कैसे एकत्र किया जाता है और कोष कैसे चलाया जाता है, लेकिन इसने कर्मचारियों को निकालने के बारे में कुछ नहीं कहा। जब शोधकर्ताओं ने मशीनों से पूछा कि क्या कानून में लोगों को निकालने के बारे में नियम गायब है, तो एक मॉडल, DeepSeek, संघर्ष कर गया। इसने व्यक्तिगत प्रक्रियात्मक सुरक्षा उपायों की अनुपस्थिति को महत्वपूर्ण भार दिया, यह सुझाव देते हुए कि कानून त्रुटिपूर्ण है क्योंकि यह श्रमिकों को निकाले जाने से नहीं बचाता है, भले ही कानून कभी भी श्रमिकों को निकालने के बारे में था ही नहीं। यह एक शेफ से यह समझाने के लिए पूछने जैसा था कि केक की रेसिपी में कार बनाने के निर्देश क्यों गायब हैं; रेसिपी टूटी हुई नहीं है, यह बस एक अलग विषय के बारे में है। केवल एक मॉडल, ChatGPT, ने सही ढंग से महसूस किया कि कानून में रोजगार समाप्ति का उल्लेख ही नहीं है, और इसलिए उन नियमों के गायब होने के लिए इसकी आलोचना नहीं की जा सकती। इस त्रुट ने एक महत्वपूर्ण सीमा को उजागर किया: गहरे मानवीय संदर्भ के बिना, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक चुप्पी को गलती समझ सकता है, या गलत जगह पर समस्याओं की तलाश कर सकता है।
अनुसंधान का अंतिम निष्कर्ष यह है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक शक्तिशाली सहायक है, लेकिन न्यायाधीश नहीं। ये कंप्यूटर मॉडल सेकंडों में हजारों पृष्ठों को स्कैन कर सकते हैं और हर उस स्थान की ओर इशारा कर सकते हैं जहाँ कोई शब्द गायब है या कोई नियम अस्पष्ट है। वे इस बात के तर्क उत्पन्न कर सकते हैं कि कोई कानून क्यों अनुचित हो सकता है। लेकिन वे यह तय नहीं कर सकते कि वह अन्याय वास्तविक है या संविधान की दृष्टि में उसका महत्व है। अध्ययन ने दिखाया कि एक पहचाना गया विलोपन (omission) स्वतः ही एक कानूनी अंतराल नहीं होता है। कभी-कभी चुप्पी जानबूझकर की जाती है, कभी नियम कानून के दूसरे हिस्से में मौजूद होता है, और कभी मुद्दा पढ़े जा रहे पाठ के दायरे से बाहर होता है। मशीनें गायब हिस्सों को खोजने में उत्कृष्ट हैं, लेकिन मनुष्यों को अभी भी यह तय करना होगा कि क्या वे हिस्से वास्तव में आवश्यक हैं।
यह शोध इंजीनियरों और कानून निर्माताओं के लिए काम करने का एक नया तरीका सुझाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से अपने आप कानूनी समस्याओं को हल करने की अपेक्षा करने के बजाय, उन्हें एक स्क्रीनिंग टूल के रूप में उपयोग करना चाहिए। कंप्यूटर उन क्षेत्रों को हाइलाइट कर सकता है जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है, उन संभावित मुद्दों को चिह्नित कर सकता है जिन्हें एक इंसान जल्दबाजी में छोड़ सकता है। फिर, एक मानव विशेषज्ञ सत्यापन करने, व्यापक संदर्भ की जांच करने और यह तय करने के लिए हस्तक्षेप कर सकता है कि क्या वह चुप्पी एक ऐसी समस्या है जिसे ठीक करने की आवश्यकता है या एक ऐसा चुनाव है जो बना रहना चाहिए। अध्ययन स्पष्ट करता है कि जबकि तकनीक उत्तरों की खोज में गति ला सकती है, कानून के अर्थ पर अंतिम निर्णय, और क्या वह न्यायपूर्ण है, एक गहराई से मानवीय कार्य बना हुआ है। मशीनें अंतराल की ओर इशारा कर सकती हैं, लेकिन केवल एक व्यक्ति ही तय कर सकता है कि वह एक खाई है या केवल एक छाया।
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