From Punishment to Risk Identification: Rethinking the Mechanism for Determining “Serious Breaches of Trust” in China’s Social Credit Governance

आधुनिक दुनिया में, सरकारें और बैंक इस बात का निर्णय लेने के लिए कि कौन पैसा उधार लेने, व्यवसाय चलाने या यहाँ तक कि यात्रा करने के लिए भरोसेमंद है, क्रेडिट सिस्टम पर निर्भर करते हैं। कई स्थानों पर, यह प्रणाली बाजार की ताकतों और डेटा सुरक्षा कानूनों पर आधारित है जो रिकॉर्ड को सटीक और निष्पक्ष रखने पर ध्यान केंद्रित करती है। लेकिन चीन में, दृष्टिकोण अलग है। राज्य ने एक विशाल, एकीकृत प्रणाली बनाई है जिसे "सोशल क्रेडिट" (सामाजिक ऋण) प्रणाली कहा जाता है। इसका लक्ष्य व्यवहार को ट्रैक करना, विभिन्न सरकारी विभागों के बीच जानकारी साझा करना और उन लोगों पर परिणाम लागू करना है जो नियमों को तोड़ते हैं, जिससे समाज का प्रबंधन किया जा सके। इस प्रणाली का एक केंद्रीय हिस्सा "विश्वास का गंभीर उल्लंघन" (serious breach of trust) का लेबल है। जब किसी व्यक्ति या कंपनी को यह लेबल मिलता है, तो उन्हें प्रतिबंधों की एक श्रृंखला का सामना करना पड़ता है, जिसमें ऋण से वंचित होने से लेकर कुछ नौकरियों के लिए प्रतिबंधित होने तक शामिल है। वर्षों से, कानूनी विद्वान इस बात पर बहस कर रहे हैं कि वास्तव में यह लेबल क्या है। क्या यह केवल तथ्यों का एक विवरण है, जैसे कि कोई डॉक्टर निदान की पुष्टि करता है? या क्या यह एक दंड है, जैसे कि अपराध के लिए जुर्माना या जेल की सजा? इस लेबल की वास्तविक प्रकृति को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि लोगों की रक्षा करने वाले कानूनी नियम पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करते हैं कि हम उस क्रिया को कैसे परिभाषित करते हैं। यदि यह एक दंड है, तो निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए सख्त कानून लागू होते हैं। यदि यह केवल एक तथ्य है, तो वे सुरक्षात्मक उपाय मौजूद नहीं हो सकते हैं।

अल-फ़ाराबी कज़ाख नेशनल यूनिवर्सिटी के एक शोधकर्ता सिझांग लुओ ने इस बहस की जांच की है और पाया है कि वर्तमान कानूनी परिभाषाएं लक्ष्य से चूक रही हैं। शोध पत्र का तर्क है कि "विश्वास के गंभीर उल्लंघन" का निर्धारण न तो तथ्यों की एक सरल पुष्टि है और न ही एक पारंपरिक दंड। इसके बजाय, लेखक इसे "जोखिम पहचान" (risk identification) नामक एक अलग प्रकार की क्रिया के रूप में प्रस्तावित करते हैं। सरल शब्दों में, इसका अर्थ यह है कि प्रणाली कल किए गए कार्यों के लिए किसी को दंडित करने के लिए पीछे नहीं देख रही है, बल्कि यह अनुमान लगाने के लिए आगे देख रही है कि वे कल क्या कर सकते हैं। यह सरकार का एक तरीका है जिससे वह लोगों को विभिन्न जोखिम श्रेणियों में वर्गीकृत कर सकती है ताकि भविष्य की समस्याओं के होने से पहले उनका प्रबंधन किया जा सके। अध्ययन सुझाव देता है कि क्योंकि वर्तमान प्रणाली इस नए, भविष्योन्मुखी उपकरण को अतीत के लिए बने पुराने कानूनी ढांचों में फिट करने की कोशिश करती है, इसलिए यह भ्रम, असंगतता और अन्याय पैदा करती है।

यह शोध पत्र यह दिखाकर शुरू होता है कि व्यवहार में वर्तमान प्रणाली कितनी अव्यवस्थित है। कोई एक एकल, स्पष्ट राष्ट्रीय कानून नहीं है जो ठीक से परिभाषित करता है कि "गंभीर उल्लंघन" किसे माना जाए। इसके बजाय, नियम विभिन्न क्षेत्रों और उद्योगों में बिखरे हुए हैं। एक शहर में, समय पर बिजली का बिल न भरना आपको बेईमान के रूप में लेबल कर सकता है। दूसरे शहर में, वही गलती अनदेखी की जा सकती है। वित्तीय क्षेत्र में, एक बैंक भुगतान में 90 दिनों की देरी के बाद किसी व्यक्ति को उच्च-जोखिम वाला डिफॉल्टर घोषित कर सकता है, जबकि दूसरा बैंक 120 दिनों तक प्रतीक्षा करता है। एकरूपता की इस कमी का अर्थ है कि दो लोग बिल्कुल एक जैसा काम करने पर भी अपने रहने के स्थान या जिस बैंक से वे लेनदेन करते हैं, उसके आधार पर पूरी तरह से अलग लेबल प्राप्त कर सकते हैं। इसके अलावा, इन निर्णयों के लिए प्रक्रिया अक्सर बंद दरवाजों के पीछे होती है। लोगों को अक्सर निर्णय लिए जाने के बाद ही बताया जाता है कि उन्हें बेईमान घोषित कर दिया गया है, जिसमें डेटा देखने या अपना पक्ष रखने का बहुत कम अवसर मिलता है। चूंकि नियम इतने बिखरे हुए हैं और प्रक्रियाएं इतनी अपारदर्शी हैं, इसलिए इस प्रणाली में स्थिरता और निष्पक्षता का अभाव है जो एक आधुनिक कानूनी प्रणाली में होनी चाहिए।

लेखक उन दो मुख्य तरीकों का परीक्षण करते हैं जिन्हें विद्वानों ने इस लेबल को समझने के लिए आजमाया है। पहला विचार यह है कि यह "प्रशासनिक पुष्टि" (administrative confirmation) है, जिसका अर्थ है कि सरकार केवल एक तथ्य की पुष्टि कर रही है, जैसे कि किसी के पास ड्राइविंग लाइसेंस होने की पुष्टि करना। पेपर का तर्क है कि यह गलत है क्योंकि लेबल केवल इस बारे में नहीं है कि क्या हुआ; इसमें भविष्य के जोखिम के बारे में एक निर्णय शामिल है। सरकार केवल यह नहीं कह रही है कि "आपने भुगतान मिस कर दिया"; बल्कि यह कह रही है कि "आपकी भुगतान मिस करने की संभावना है।" दूसरा विचार यह है कि यह एक "प्रशासनिक दंड" (administrative penalty) है, जो जुर्माने या जेल की सजा के समान है। पेपर इसे भी खारिज करता है। एक दंड किसी विशिष्ट अवैध कार्य के लिए दिया जाता है। लेकिन "गंभीर उल्लंघन" में ऐसी चीजें भी शामिल हो सकती हैं जो सख्ती से अवैध नहीं हैं, जैसे अनुबंध तोड़ना या यहाँ तक कि नैतिक विफलताएं। साथ ही, यदि यह एक दंड होता, तो यह एक ही कार्य के लिए दो बार दंडित करने के नियम का उल्लंघन करता, क्योंकि कई लोग मूल गलती के लिए पहले से ही दंडित होने के बाद लेबल प्राप्त करते हैं।

पुराने परिभाषाओं के फिट न होने के बाद, पेपर एक नई अवधारणा पेश करता है: जोखिम पहचान। यह डिजिटल युग में उपयोग किया जाने वाला एक सक्रिय उपकरण है। किसी अपराध के होने और फिर उसे दंडित करने के बजाय, प्रणाली पैटर्न का पता लगाने के लिए डेटा एकत्र करती है जो संकेत देते हैं कि समस्या आने वाली है। जब किसी व्यक्ति को "विश्वास के गंभीर उल्लंघन" के रूप में लेबल किया जाता है, तो प्रणाली अनिवार्य रूप से उन्हें एक उच्च-जोखिम वाले व्यक्ति के रूप में चिह्नित कर रही होती है जिन्हें भविष्य के नुकसान को रोकने के लिए अतिरिक्त निगरानी या प्रतिबंधों की आवश्यकता है। लक्ष्य उन्हें अतीत के लिए पीड़ित करना नहीं है, बल्कि भविष्य के संभावित नुकसानों से बाजार और समाज की रक्षा करना है। लेखक का सुझाव है कि हमें सरकारी कार्यों की हमारी समझ में इस नए वर्ग को जोड़ने की आवश्यकता है, जिससे एक तीन-स्तरीय प्रणाली बने: तथ्यों की पुष्टि करना, अतीत के अपराधों को दंडित करना और भविष्य के जोखिमों की पहचान करना।

इस प्रणाली को निष्पक्ष रूप से चलाने के लिए, पेपर एक नया ढांचा प्रस्तावित करता है कि इन जोखिम लेबल को कैसे प्रबंधित किया जाना चाहिए। पहला, राष्ट्रीय कानून द्वारा बनाए गए एकल, एकीकृत नियमों का एक सेट होना चाहिए ताकि "गंभीर उल्लंघन" की परिभाषा हर जगह एक समान हो। दूसरा, इन निर्णयों को बनाने की शक्ति को सावधानीपूर्वक कैलिब्रेट किया जाना चाहिए। हर छोटी गलती को गंभीर लेबल नहीं मिलना चाहिए; केवल वे कार्य जो सार्वजनिक सुरक्षा के लिए वास्तविक, महत्वपूर्ण जोखिम पैदा करते हैं, ही इसके योग्य होने चाहिए। तीसरा, प्रक्रिया पारदर्शी होनी चाहिए। लोगों को बताया जाना चाहिए कि उन्हें क्यों चिह्नित किया गया है, किस डेटा का उपयोग किया जा रहा है, और उनके पास लेबल लगने से पहले त्रुटियों को सुधारने का वास्तविक अवसर होना चाहिए। अंत में, प्रणाली के पास गलतियों को सुधारने और लोगों को आगे बढ़ने देने का एक तरीका होना चाहिए। चूंकि जोखिम समय के साथ बदलता है, इसलिए एक लेबल स्थायी नहीं होना चाहिए। यदि कोई व्यक्ति अपने व्यवहार में सुधार करता है या यदि डेटा गलत था, तो लेबल हटा दिया जाना चाहिए, और उनका क्रेडिट बहाल कर दिया जाना चाहिए।

अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि चीन की सामाजिक ऋण प्रणाली सरकारों के काम करने के तरीके को बदल रही है, जो बुरे व्यवहार को दंडित करने के मॉडल से भविष्य के जोखिमों के प्रबंधन के मॉडल की ओर बढ़ रही है। यह बदलाव बिग डेटा और एल्गोरिदम द्वारा संचालित है जिस पर प्रशासनिक अधिकारी निरंतर डेटा संग्रह, मूल्यांकन और स्वचालित स्कोरिंग के लिए तेजी से निर्भर हो रहे हैं। हालांकि, कानूनी नियम इस नई वास्तविकता के साथ तालमेल नहीं बिठा पाए हैं। यह पहचानकर कि "विश्वास का गंभीर उल्लंघन" जोखिम पहचान का एक रूप है, पेपर का तर्क है कि हम एक ऐसी प्रणाली बना सकते हैं जो जोखिम प्रबंधन में प्रभावी और प्रभावित लोगों के प्रति निष्पक्ष दोनों हो। यह सुझाव देता है कि डिजिटल युग में कानून का भविष्य हमारी इस क्षमता पर निर्भर करेगा कि हम ऐसे नियम बना सकें जो भविष्य बताने वाली प्रणालियों (predictive systems) की बढ़ती शक्ति से लोगों की रक्षा करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि सुरक्षा की चाहत न्याय की कीमत पर न आए।