एक जेनरेटिव AI सिस्टम में एक ऐसी संपत्ति होती है जो पहले के किसी भी कार्यालय उपकरण के पास नहीं थी। यह एक आत्मविश्वासपूर्ण, धाराप्रवाह, अच्छी तरह से प्रारूपित उत्तर देगा जो पूरी तरह से आविष्कार किया गया है – और यह आपको यह नहीं बताएगा कि इसके कौन से उत्तर हैं। वर्तनी जांच ने कभी कोई शब्द गढ़ा नहीं। कोई कैलकुलेटर कभी भी चुपचाप कोई गलत राशि नहीं लौटाता। यह वास्तव में एक नई समस्या है, और यह उन व्यवसायों पर सबसे कठिन प्रभाव डालती है जो आउटपुट के बजाय विश्वास पर चलते हैं: कानून, चिकित्सा, पत्रकारिता, शिक्षण, अनुसंधान और सार्वजनिक प्रशासन।
नैतिक प्रतिक्रिया बताना जटिल नहीं है। यदि आप किसी चीज़ पर अपना नाम रखते हैं, तो उसमें प्रत्येक दावे पर आपका स्वामित्व होता है। कठिन बात यह है कि सत्यापन में जेनरेशन से अधिक समय लगता है, इसलिए प्रोत्साहन गलत तरीके से चलता है – और समय सीमा के दबाव में एक पेशेवर को खिंचाव महसूस होगा। जुलाई 2026 में, भारत के सर्वोच्च न्यायालय ने एक मामले का फैसला किया जिसने उस अमूर्त खींचतान को एक अनुशासनात्मक मानक में बदल दिया, और अब यह किसी भी भारतीय पेशेवर के लिए सबसे स्पष्ट संदर्भ बिंदु है।
पेशेवर नैतिकता असल में क्या माँगती है
एक पेशा सिर्फ लाइसेंस वाला पेशा नहीं है। यह एक सौदा है: समाज एक समूह को एकाधिकार शक्तियां और विशेषाधिकार प्राप्त पहुंच प्रदान करता है – अदालतों तक, निकायों तक, सार्वजनिक रिकॉर्ड तक, बच्चों तक – और बदले में वह समूह झूठ न बोलने के सामान्य कर्तव्य से अधिक भारी कर्तव्यों को स्वीकार करता है। इनमें से तीन कर्तव्य यहां मायने रखते हैं।
क्षमता इसका मतलब है कि आपके पास वह कौशल है जो आप अपने आप में रखते हैं। इसमें आपके टूल की सीमाएं जानना शामिल है। एक वकील जो यह नहीं समझता है कि एक भाषा मॉडल सत्यापित प्राधिकार प्राप्त करने के बजाय प्रशंसनीय पाठ की भविष्यवाणी करता है, वह केवल तब दुर्भाग्यपूर्ण नहीं होता जब वह एक उद्धरण का आविष्कार करता है; वे अपनी क्षमता से परे अभ्यास कर रहे हैं।
स्पष्टवादिता इसका मतलब है कि आप पर भरोसा करने वाला व्यक्ति आपके काम के बारे में आपके प्रतिनिधित्व पर भरोसा कर सकता है। जब आप कोई दस्तावेज़ दाखिल करते हैं, तो आप स्पष्ट रूप से प्रमाणित करते हैं कि आपने इसकी जाँच कर ली है। जब एक डॉक्टर इतिहास दर्ज करता है, तो अगला डॉक्टर इसे देखे गए तथ्य के रूप में पढ़ता है।
गैर प्रत्यायोजित जिम्मेदारी वह वह चीज़ है जिस पर AI सबसे अधिक जोर देता है। आप इसे प्रत्यायोजित कर सकते हैं काम – एक जूनियर, एक क्लर्क, एक मशीन को – लेकिन आप इसे नहीं सौंप सकते जवाबदेही. एक साथी जो जूनियर के ब्रीफ पर हस्ताक्षर करता है वह अपनी त्रुटियों का स्वामी होता है। जूनियर के मॉडल होने पर नियम नहीं बदलता।
इसके विपरीत, जेनेरिक AI की अपील स्पष्ट है। यह कठिन परिश्रम को दबाता है। यह ड्राफ्ट करता है. इसका सारांश है. अच्छी तरह से उपयोग करने पर यह गुणवत्ता बढ़ा सकता है, और इसे थोक में देने से इनकार करना उसकी अपनी क्षमता की विफलता है। नैतिक प्रश्न कभी भी “AI या नहीं” नहीं है – यह है जहां वर्कफ़्लो में एक मानवीय निर्णय अपरिवर्तनीय रहना चाहिए, और जब उत्तर नहीं देता तो कौन उत्तर देता है।
वह मामला जिसने मानक तय किया
2 जुलाई 2026 को, सुप्रीम कोर्ट ने एस्सेल इंफ्राप्रोजेक्ट्स से संबंधित दिवालिया मामले में नेशनल कंपनी लॉ ट्रिब्यूनल और नेशनल कंपनी लॉ अपीलेट ट्रिब्यूनल के आदेशों को रद्द कर दिया। इसका कारण कानून का गलत अर्थ नहीं था। दोनों मंचों ने उन न्यायिक मिसालों पर भरोसा किया था जो अस्तित्व में नहीं थीं – AI-जनित मनगढ़ंत बातें प्राधिकरण के रूप में प्रस्तुत की गईं।
न्यायमूर्ति पी.एस. की पीठ नरसिम्हा और न्यायमूर्ति आलोक अराधे ने त्रुटि को सुधारने से कहीं अधिक परिणामी कार्य किया। इसने निर्णयों को सिरे से खारिज कर दिया, यह मानते हुए कि मनगढ़ंत सामग्री का एक कण भी छुआ गया निर्णय अपरिवर्तनीय रूप से दूषित है। इसके लिए न्यायालय की छवि सख्त थी: इस तरह का संदूषण मिथाइल आइसोसाइनेट की तरह व्यवहार करता है, वह गैस जो 1984 की भोपाल आपदा का कारण बनी – अदृश्य, कपटी और विनाशकारी, जब तक कोई नोटिस करता है।
दो होल्डिंग्स यह दांत देते हैं. सबसे पहले, न्यायालय ने एक निर्धारित किया शून्य सहिष्णुता सत्यापन के बिना AI-जनित मिसाल का उत्पादन, हवाला या भरोसा करने का दृष्टिकोण। दूसरा, इसने आचरण को सटीक रूप से चित्रित किया: असत्यापित AI-जनित निर्णयों का हवाला दिया गया है एक वकील के लिए पेशेवर कदाचार, और एक निर्णायक के लिए एक गंभीर चूक। इसके बाद इसने बार काउंसिल ऑफ इंडिया को निर्णय में AI के उपयोग की जांच करने और उल्लंघन के लिए अनुशासनात्मक परिणामों सहित मार्गदर्शक सिद्धांतों को तैयार करने के लिए एक समिति गठित करने का निर्देश दिया।
खबर के बजाय नैतिकता के तौर पर पढ़ें, तीन बातें कही जा रही हैं. जिम्मेदारी उस व्यक्ति से जुड़ी होती है जो प्रस्तुत किया गया सामग्री, न कि वह उपकरण जिसने इसे बनाया। नुकसान प्रक्रिया की अखंडता को है, न कि केवल हारने वाली पार्टी को – यही कारण है कि सुधार अपर्याप्त था। और अच्छा विश्वास कोई बचाव नहीं है: कर्तव्य सत्यापित करना है, इसलिए न जानना वास्तव में उल्लंघन है।
AI पुरानी धारणाओं को क्यों तोड़ता है
व्यावसायिक कोड एक उपयोगी सहसंबंध वाली दुनिया के लिए लिखे गए थे: आत्मविश्वासपूर्ण, सुगठित कार्य आमतौर पर उस व्यक्ति से आता था जिसने कार्य किया था। प्रवाह परिश्रम का कमज़ोर प्रमाण था। जेनरेटिव AI उस लिंक को तोड़ देता है – यह किसी भी अंतर्निहित सत्यापन से अलग, लगभग शून्य लागत पर विशेषज्ञता की सतही विशेषताओं का उत्पादन करता है।
विफलता के चार तरीके अनुसरण करते हैं, और प्रत्येक एक मान्यता प्राप्त नैतिक अवधारणा पर आधारित होता है।
स्वचालन पूर्वाग्रह. लोग मशीन के आउटपुट पर जरूरत से ज्यादा भरोसा करते हैं, खासकर जब वह तेज, स्पष्ट और अपेक्षा से मेल खाता हो। एक उद्धरण सही ढंग से प्रारूपित किया गया है दिखता है जाँच की गई. यह की विफलता है निष्पक्षतावाद – किसी निष्कर्ष को इस आधार पर स्वीकार करना कि वह कैसे पहुंचा, बजाय इसके कि कौन इसका समर्थन करता है।
नैतिक आउटसोर्सिंग. जब कोई सिस्टम सिफ़ारिश तैयार करता है, तो मनुष्य एक लेखक के बजाय एक माध्यम की तरह महसूस कर सकता है। “मॉडल ने इसे चिह्नित किया” फ़ाइल को स्थानांतरित करने का कारण बन जाता है। हन्ना एरेन्ड्ट ने जिसे विचारहीनता के रूप में वर्णित किया है, उसके पीछे यही तंत्र है – द्वेष नहीं, बल्कि न्याय करने के कार्य की अनुपस्थिति। प्रशासनिक नैतिकता में नए कपड़े पहनने का यह सबसे पुराना बहाना भी है और इसका सीधा संबंध इससे है जवाबदेही और जिम्मेदारी.
उत्तरदायित्वों का बंटवारा। एक मॉडल एक फर्म द्वारा बनाया गया था, दूसरे द्वारा ठीक किया गया था, एक विभाग द्वारा खरीदा गया था, और एक अधिकारी द्वारा उपयोग किया गया था। प्रत्येक प्रशंसनीय रूप से कहीं और इंगित कर सकता है। फैलाई गई जिम्मेदारी अज्ञात जिम्मेदारी है।
डेस्किलिंग। यदि जूनियर कभी ड्राफ्ट नहीं बनाते हैं, तो वे कभी भी यह पहचानना नहीं सीखते हैं कि क्या गलत है। उपकरण का पर्यवेक्षण करने के लिए आवश्यक योग्यता उस कार्य को करने से उत्पन्न होती है जो उपकरण अब करता है। यह एक धीमी, संरचनात्मक क्षति है जो किसी एक निर्णय से नहीं होती।
अलग-अलग पेशों में जाँच करने का कर्तव्य
कर्तव्य सर्वत्र एक ही है; जो भिन्न है वह यह है कि इसके लिए आवश्यक सत्यापन अधिनियम और उल्लंघन की लागत क्या है।
| पेशा | विशिष्ट AI उपयोग | अपरिवर्तनीय मानवीय कदम | विफलता की कीमत |
|---|---|---|---|
| कानून | अनुसंधान, प्रारूपण, अभिलेखों का सारांश | मूल रिपोर्टर में प्राधिकार पढ़ें; पुष्टि करें कि यह मौजूद है और जो दावा किया गया है वह बताता है | कदाचार का पता लगाना; एक दूषित निर्णय; गलत तरीके से तय किया गया मामला |
| दवा | ट्राइएज, नोट्स, इमेजिंग समर्थन, अंतर | स्वतंत्र नैदानिक परीक्षा; पुष्टि करें कि रिकॉर्ड आपके सामने मौजूद मरीज से मेल खाता है | गलत निदान; नुकसान जिसका पता देर से चलता है |
| पत्रकारिता | अनुसंधान, प्रतिलेखन, पहला ड्राफ्ट | नामित मानव स्रोत से पुष्टि करें; प्रत्येक उद्धरण और आंकड़े को सत्यापित करें | मानहानि; एक झूठी कहानी जो अपने सुधार से भी आगे तक जाती है |
| शिक्षा और अनुसंधान | साहित्य समीक्षा, प्रारूपण, कोड | प्रत्येक उद्धृत पेपर पढ़ें; परिणाम पुन: प्रस्तुत करें; AI उपयोग का खुलासा करें | प्रत्याहार; एक प्रदूषित साक्ष्य आधार जिस पर अन्य लोग निर्माण करते हैं |
| लोक प्रशासन | नोट-प्रारूपण, योजना स्क्रीनिंग, शिकायत निवारण | वास्तविक फ़ाइल पर नियम लागू करें; कारणों को अपने शब्दों में लिखिए | गलत तरीके से अस्वीकृत पात्रता; एक ऐसा निर्णय जिसका बचाव नहीं किया जा सकता |
| इंजीनियरिंग और ऑडिट | मॉडलिंग, कोड जनरेशन, सैंपलिंग | भौतिक वास्तविकता के विरुद्ध परीक्षण; स्वतंत्र पुनर्गणना | बड़े पैमाने पर संरचनात्मक या वित्तीय विफलता |
सार्वजनिक सेवा में प्रवेश करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए दो पंक्तियों पर जोर दिया जाना चाहिए। प्रशासन में हानि है असममित और अदृश्य: एक नागरिक को गलत तरीके से पेंशन देने से इनकार कर दिया गया है, शायद ही कभी जानता हो कि एक स्वचालित स्क्रीन ने अस्वीकृति का उत्पादन किया है, और शायद ही कभी उसके पास इसका विरोध करने का साधन होता है। और एक मुकदमेबाज के विपरीत, उनके पास आम तौर पर रद्द करने की भूख के लिए कोई अपीलीय मंच नहीं होता है। यह बिल्कुल वही भूभाग है जिसके अंतर्गत कवर किया गया है एल्गोरिथम शासन और एल्गोरिथम पूर्वाग्रह.
जवाबदेही कहाँ रहती है
आवर्ती नीति प्रश्न यह है कि क्या उत्तरदायित्व डेवलपर, तैनाती करने वाली संस्था या व्यक्ति पर निर्भर होना चाहिए। नैतिक रूप से, उत्तर एक एकल विकल्प नहीं बल्कि एक स्तरित विकल्प है।
व्यक्तिगत पेशेवर वे अपने सामने वाले व्यक्ति की देखभाल का कर्तव्य निभाते हैं। इस परत को स्थानांतरित नहीं किया जा सकता, क्योंकि यह पेशेवर सौदेबाजी का संपूर्ण आधार है। सुप्रीम कोर्ट का यह आग्रह कि वकील जवाबदेह है, इसी परत के बारे में एक बयान है।
तैनाती करने वाली संस्था व्यक्ति के अनुपालन को संभव बनाने का कर्तव्य रखता है। एक अस्पताल जो चिकित्सकों को प्रति मरीज छह मिनट और एक सारांश उपकरण देता है, वास्तव में, असत्यापित आउटपुट को अनिवार्य कर देता है। एक रजिस्ट्री जो निपटान दरों को पुरस्कृत करती है वही दबाव पैदा करती है। जहां कोई संस्था ऐसी स्थितियां बनाती है जिसमें सत्यापन नहीं हो सकता, वहां व्यक्ति को दोषी ठहराना बलि का बकरा है। यह इस तरह का एक संस्थागत-अखंडता प्रश्न है जिसकी खोज की गई है प्रशासन में नैतिकता का प्रबंधन.
डेवलपर प्रकटीकरण और डिज़ाइन के कर्तव्य रखता है – त्रुटि दरों के बारे में ईमानदार होना, आधिकारिक पुनर्प्राप्ति के रूप में संभाव्य आउटपुट का विपणन नहीं करना, और उद्गम और अनिश्चितता संकेतों का निर्माण करना।
जवाबदेही का अंतर तब खुलता है जब तीनों मौजूद होते हैं और कोई भी निर्दिष्ट नहीं होता है। नैतिकता इसे पहले से ही नाम देकर बंद कर देती है कि मनुष्य को व्यक्तिगत रूप से कौन से निर्णय लेने चाहिए – और फिर उन्हें लेने के लिए समय की रक्षा करना।
भारत क्या बना रहा है
भारत की संस्थागत प्रतिक्रिया कहीं और की तुलना में न्यायपालिका में तेजी से आकार ले रही है।
सुप्रीम कोर्ट की AI कमेटी की अध्यक्षता न्यायमूर्ति पी.एस. नरसिम्हा ने एक मसौदा जारी किया न्यायालयों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग के लिए विनियम, 2026, 20 जून 2026 को सार्वजनिक-टिप्पणी विंडो बंद होने के साथ। इसकी वास्तुकला शिक्षाप्रद है क्योंकि यह अनुमत सहायता को निषिद्ध प्रतिस्थापन से अलग करती है। कानूनी अनुसंधान, सारांश और अनुवाद की अनुमति है। निर्णय, सजा, जमानत या पुनरावर्तन के लिए जोखिम-स्कोरिंग, और अदालत के प्रतिभागियों की निगरानी नहीं है। एक अनिवार्य प्रकटीकरण नियम के लिए पार्टियों को घोषणा करने की आवश्यकता होती है जब कोई फाइलिंग AI-सहायता प्राप्त होती है – पारदर्शिता वह काम करती है जो अब अकेले ट्रस्ट नहीं कर सकता है।
भारत के मुख्य न्यायाधीश सूर्य कांत ने 11 जुलाई 2026 को नई दिल्ली में भारतीय मध्यस्थता और मध्यस्थता संस्थान द्वारा आयोजित एक शिखर सम्मेलन में इस सिद्धांत को स्पष्ट रूप से रखा: AI किसी विवाद का निपटारा कर सकता है, साक्ष्य व्यवस्थित कर सकता है या अनुवाद का मसौदा तैयार कर सकता है, लेकिन जिस क्षण यह एक पक्ष के शेयरों को दूसरे के खिलाफ तौलना शुरू कर देता है, उसने सहायता करना बंद कर दिया है और निर्णय लेना शुरू कर दिया है – और किसी भी एल्गोरिदम ने वह अधिकार अर्जित नहीं किया है।
वही तर्क – सिंथेटिक को लेबल करें, मानव को जवाबदेह रखें – अब सामग्री विनियमन के माध्यम से भी चलता है, जहां संशोधित मध्यस्थ नियमों के लिए प्रतिबंधित करने के बजाय सिंथेटिक रूप से उत्पन्न सामग्री का खुलासा करने की आवश्यकता होती है। दोनों डोमेन में नियामक प्रवृत्ति समान है: प्रकटीकरण और एक नामित मानव निर्णय-निर्माता, निषेध के बजाय।
जो अभी भी गायब है वह प्रशासन के लिए समतुल्य है। ऐसा कोई सामान्य नियम नहीं है जिसके लिए किसी अधिकारी को यह खुलासा करने की आवश्यकता हो कि एक नोट, एक स्क्रीनिंग निर्णय या एक शिकायत प्रतिक्रिया AI-सहायता प्राप्त थी, और एक स्वचालित सिफारिश के आदेश बनने से पहले कोई कूलिंग-ऑफ आवश्यकता नहीं है। मौजूदा उपकरण – आचरण नियम, आचार संहिता और आचार संहिता ढाँचा – समस्या से पहले का।
नैतिक पेशेवर अलग क्या करता है
व्यावहारिक अनुवाद संक्षिप्त है, और यह जानबूझकर अस्वाभाविक है।
- उत्पन्न पाठ को कभी भी किसी तथ्य पर अंतिम शब्द न बनने दें। किसी अज्ञात टिप के साक्ष्य स्तर पर, मॉडल आउटपुट को एक असत्यापित लीड के रूप में मानें।
- स्रोत पर सत्यापित करें, दूसरे मॉडल से नहीं। पहले सिस्टम की जाँच करने के लिए किसी अन्य सिस्टम से पूछने पर त्रुटि बढ़ जाती है; दोनों संभाव्यता की भविष्यवाणी कर रहे हैं।
- AI सहायता का खुलासा करें जहां यह आपके काम के मूल्यांकन को प्रभावित कर सकता है – फाइलिंग में, अनुसंधान में, किसी भी चीज़ में एक सहकर्मी निर्माण करेगा।
- तर्क अपना रखो. यदि आप यह नहीं बता सकते कि निष्कर्ष क्यों निकला, तो अपने शब्दों में, आपने निर्णय नहीं लिया है।
- उन शर्तों को अस्वीकार करें जो सत्यापन को असंभव बनाती हैं, और रिकॉर्ड पर ऐसा कहें। यहीं पर अखंडता ठोस हो जाता है: नैतिक कार्य अक्सर अजीब नोट होता है जिसमें कहा गया है कि समयरेखा जाँच की अनुमति नहीं देती है।
- कनिष्ठों के प्रशिक्षण की रक्षा करें. जानबूझकर वह काम सौंपें जो उपकरण कर सकता है, क्योंकि पर्यवेक्षण क्षमता का निर्माण करना होगा।
इनमें से कोई भी टेक्नोफोबिया नहीं है. एक पेशेवर जो उपयोगी उपकरणों से इनकार करता है वह ग्राहकों को बदतर सेवा प्रदान करता है। जो रेखा मायने रखती है वह बीच की है सहायता, जहां एक मानवीय निर्णय अपरिवर्तनीय और पहचान योग्य रहता है, और प्रतिस्थापन, जहां वास्तव में निर्णय लेने वाला कोई नहीं बचा। अब लिखी जा रही हर संहिता, बार काउंसिल की समिति से लेकर अदालतों के मसौदा नियमों तक, नुकसान अदृश्य होने से पहले उस रेखा को खींचने का एक प्रयास है।
सामान्य प्रश्न
क्या किसी दस्तावेज़ का मसौदा तैयार करने के लिए AI का उपयोग करना अपने आप में अनैतिक है? नहीं, ड्राफ्टिंग सहायता सामान्य उपकरण का उपयोग है, जो किसी पूर्ववर्ती बैंक या टेम्पलेट से सैद्धांतिक रूप से भिन्न नहीं है। उल्लंघन आपका नाम असत्यापित दावों में डाल रहा है – और, उन संदर्भों में जहां प्रकटीकरण की आवश्यकता है, उस सहायता को छिपा रहा है।
AI-जनरेटेड उद्धरणों के बारे में सुप्रीम कोर्ट ने वास्तव में क्या कहा? अदालतों को सत्यापन के बिना AI-जनरेटेड मिसाल का हवाला देने या उस पर भरोसा करने के लिए शून्य-सहिष्णुता का दृष्टिकोण अपनाना चाहिए, कि जरा सी भी मनगढ़ंत सामग्री से प्रभावित निर्णय को सही करने के बजाय अलग रखा जाना चाहिए, और असत्यापित AI-जनित निर्णयों का हवाला देना एक वकील के लिए पेशेवर कदाचार है। इसने बार काउंसिल ऑफ इंडिया को अनुशासनात्मक कार्रवाई सहित मार्गदर्शक सिद्धांत तैयार करने का निर्देश दिया।
यदि मॉडल ने गलती की है, तो पेशेवर को दोषी क्यों ठहराया जाता है? क्योंकि कर्तव्य का उल्लंघन सत्यापित करने का कर्तव्य है, जो हमेशा पेशेवर का था। उपकरण कोई कर्तव्य नहीं निभा सकता – इसकी कोई हैसियत नहीं है, खोने का कोई लाइसेंस नहीं है और जवाब देने के लिए कोई नहीं है। जिम्मेदारी हस्ताक्षर के बाद आती है।
क्या AI के उपयोग का खुलासा करने से समस्या का समाधान हो जाता है? यह इसका कुछ भाग हल करता है। प्रकटीकरण दूसरों को यह जांचने की सुविधा देता है कि आवेदन करने के लिए कितनी जांच की जानी चाहिए, यही कारण है कि मसौदा अदालत के नियमों को इसकी आवश्यकता होती है। यह सत्यापित करने के कर्तव्य का निर्वहन नहीं करता है – एक प्रकट की गई मनगढ़ंत कहानी अभी भी एक मनगढ़ंत बात है।
यह सामान्य मानवीय भूल से किस प्रकार भिन्न है? स्केल, संभाव्यता और पता लगाने की क्षमता। मानवीय त्रुटि आमतौर पर यादृच्छिक होती है और अक्सर स्पष्ट रूप से गलत होती है; गढ़ा हुआ आउटपुट व्यवस्थित रूप से प्रशंसनीय है, प्राधिकरण के रूप में स्वरूपित होता है, और इसे किसी की भी जांच करने की तुलना में तेजी से उत्पादित किया जा सकता है। यह संयोजन ही इसे एक व्यक्तिगत समस्या के बजाय एक संरचनात्मक समस्या बनाता है।
यह नैतिकता पाठ्यक्रम में कहाँ फिट बैठता है? यह एक साथ तीन क्षेत्रों में लागू होता है: नैतिक मार्गदर्शन, जवाबदेही और नैतिक शासन के स्रोतों के रूप में आचार संहिता और आचार संहिता, और सार्वजनिक और निजी संस्थानों में नैतिकता के पेशेवर-अखंडता आयाम।
अभ्यास प्रश्न
प्रीलिम्स MCQ
- AI-जनरेटेड उद्धरणों से संबंधित जुलाई 2026 के मामले में, सुप्रीम कोर्ट ने किस मंच के आदेशों को रद्द कर दिया? (ए) उच्च न्यायालय और जिला न्यायालय (बी) एनसीएलटी और एनसीएलएटी (सी) एनजीटी और इसकी अपीलीय पीठ (डी) कैट और उच्च न्यायालय – उत्तर: (बी) न्यायालय ने दिवालिया मामले में राष्ट्रीय कंपनी कानून न्यायाधिकरण और राष्ट्रीय कंपनी कानून अपीलीय न्यायाधिकरण के आदेशों को रद्द कर दिया।
- जैसा कि न्यायालय ने कहा है, असत्यापित AI-जनरेटेड निर्णयों का हवाला देना इस प्रकार है: (ए) एक लिपिकीय अनियमितता (बी) केवल अदालत की अवमानना (सी) एक वकील के लिए पेशेवर कदाचार (डी) अच्छे विश्वास में किए जाने पर कोई उल्लंघन नहीं – उत्तर: (सी) न्यायालय ने इसे एक वकील के लिए कदाचार और एक न्यायनिर्णायक के लिए एक गंभीर चूक बताया, और सद्भावना कोई बचाव नहीं है क्योंकि कर्तव्य सत्यापन करना है।
- न्यायालयों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग के लिए मसौदा विनियम, 2026 स्पष्ट रूप से AI को किस उद्देश्य के लिए अनुमति देता है? (ए) सजा (बी) जमानत जोखिम स्कोरिंग (सी) कानूनी अनुसंधान और सारांश (डी) अदालत प्रतिभागियों की निगरानी – उत्तर: (सी) मसौदा निर्णय, सजा, जोखिम स्कोरिंग और निगरानी पर रोक लगाते हुए अनुसंधान, सारांश और अनुवाद जैसे सहायक उपयोग की अनुमति देता है।
- पेशेवर निर्णय लेने में “स्वचालन पूर्वाग्रह” का तात्पर्य है: (ए) विषम डेटा पर प्रशिक्षित एक मॉडल (बी) मशीन से उत्पन्न आउटपुट में अत्यधिक विश्वास (सी) वर्कफ़्लो को स्वचालित करने की लागत (डी) मैन्युअल प्रक्रियाओं के लिए प्राथमिकता – उत्तर: (बी) यह स्वचालित आउटपुट पर अत्यधिक भरोसा करने की प्रवृत्ति है, खासकर जब यह धाराप्रवाह हो और अपेक्षा से मेल खाता हो।
- AI के उपयोग पर एक समिति गठित करने और अनुशासनात्मक कार्रवाई सहित मार्गदर्शक सिद्धांत तैयार करने का निर्देश देने वाली संस्था थी: (ए) भारत का विधि आयोग (बी) बार काउंसिल ऑफ इंडिया (सी) राष्ट्रीय न्यायिक अकादमी (डी) कानून और न्याय मंत्रालय – उत्तर: (बी) न्यायालय ने बार काउंसिल ऑफ इंडिया को इस मुद्दे की जांच करने और मार्गदर्शक सिद्धांत निर्धारित करने का निर्देश दिया।
मुख्य परीक्षा प्रश्न
- “आप काम तो सौंप सकते हैं, लेकिन जवाबदेही नहीं सौंप सकते।” भारत में हाल की न्यायिक घोषणाओं के संदर्भ में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के व्यावसायिक उपयोग के संदर्भ में इस प्रस्ताव का परीक्षण करें। (15 अंक, 250 शब्द)
- के बीच अंतर करें सहायता और प्रतिस्थापन AI के व्यावसायिक उपयोग में। ऐसे मानदंड सुझाएं जिनका उपयोग कोई संस्था यह तय करने के लिए कर सकती है कि कौन से निर्णय अपरिवर्तनीय रूप से मानवीय बने रहने चाहिए। (15 अंक, 250 शब्द)
- एक अधिकारी एक स्वचालित स्क्रीनिंग प्रणाली पर भरोसा करता है जो बड़ी संख्या में कल्याण आवेदनों को गलत तरीके से खारिज कर देता है। चर्चा करें कि डेवलपर, तैनाती विभाग और अधिकारी के बीच नैतिक जिम्मेदारी कहां है और जवाबदेही अंतर को कैसे कम किया जा सकता है। (15 अंक, 250 शब्द)
- “प्रकटीकरण वह कार्य कर रहा है जो ट्रस्ट अब नहीं कर सकता।” पेशेवर नैतिकता के एक उपकरण के रूप में अनिवार्य AI-प्रकटीकरण आवश्यकताओं का आलोचनात्मक मूल्यांकन करें। (10 अंक, 150 शब्द)
- स्वचालन के कारण होने वाली डेस्किलिंग एक ऐसी हानि है जो किसी एक निर्णय से नहीं होती। AI-सहायता प्राप्त कार्यस्थल में कनिष्ठों के प्रशिक्षण के प्रति वरिष्ठ पेशेवरों के नैतिक दायित्वों पर चर्चा करें। (10 अंक, 150 शब्द)
