19 वर्षीय कॉलेज की छात्रा, लूसिया लोपेज़ बेलोज़ा के लिए थैंक्सगिविंग का एक सुखद आश्चर्य एक बुरे सपने में बदल गया। टेक्सास में अपने परिवार के साथ खुशी से मिलने का जो अवसर था, वह बोस्टन के हवाई अड्डे पर हिरासत में लिए जाने और तुरंत होंडुरास निर्वासित किए जाने के कारण एक भयावह परीक्षा बन गया। ट्रम्प प्रशासन ने बाद में स्वीकार किया कि निर्वासन एक "गलती" थी, लेकिन यह मामला आव्रजन प्रवर्तन में प्रौद्योगिकी, विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका और एल्गोरिथम पूर्वाग्रह की मानव जीवन को प्रभावित करने की क्षमता के बारे में महत्वपूर्ण सवाल उठाता है।

यह घटना नवंबर में हुई जब बेबसन कॉलेज की छात्रा लोपेज़ बेलोज़ा छुट्टियों के लिए घर जाने की कोशिश कर रही थी। सरकार को उसके निर्वासन को रोकने के निर्देश देने वाले एक आपातकालीन अदालत के आदेश के बावजूद, उसे दो दिनों के भीतर होंडुरास भेज दिया गया। प्रशासन की त्रुटि की स्वीकृति एक बढ़ती चिंता को उजागर करती है: आव्रजन प्रक्रियाओं में एआई-संचालित प्रणालियों पर बढ़ती निर्भरता, अक्सर सीमित पारदर्शिता और जवाबदेही के साथ।

सीमा निगरानी और जोखिम मूल्यांकन से लेकर निर्वासन के लिए व्यक्तियों की पहचान करने तक, आव्रजन प्रवर्तन के विभिन्न पहलुओं में एआई को तैनात किया जा रहा है। ये प्रणालियाँ यात्रा इतिहास, सोशल मीडिया गतिविधि और आपराधिक रिकॉर्ड सहित विशाल डेटासेट का विश्लेषण करती हैं, ताकि किसी व्यक्ति द्वारा आव्रजन कानूनों का उल्लंघन करने की संभावना का अनुमान लगाया जा सके। जबकि समर्थकों का तर्क है कि एआई दक्षता और सटीकता को बढ़ाता है, आलोचकों ने पूर्वाग्रह और भेदभाव की संभावना की चेतावनी दी है।

एमआईटी में डेटा एथिक्स की प्रोफेसर डॉ. सारा मिलर बताती हैं, "एल्गोरिथम पूर्वाग्रह एक महत्वपूर्ण चिंता है।" "एआई सिस्टम को ऐसे डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जो अक्सर मौजूदा सामाजिक पूर्वाग्रहों को दर्शाता है। यदि आव्रजन प्रवर्तन के लिए एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा में पक्षपातपूर्ण जानकारी है, तो सिस्टम संभवतः उन पूर्वाग्रहों को कायम रखेगा और यहां तक कि बढ़ाएगा, जिससे अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणाम होंगे।"

लोपेज़ बेलोज़ा के मामले में, यह स्पष्ट नहीं है कि किन विशिष्ट कारकों के कारण उसे हिरासत में लिया गया और निर्वासित किया गया। हालाँकि, यह घटना एआई-संचालित प्रक्रियाओं में त्रुटियों और मानवीय निरीक्षण की कमी की संभावना को रेखांकित करती है। अदालत के आदेश के बावजूद, जिस गति से उसका निर्वासन हुआ, वह एक ऐसी प्रणाली का सुझाव देता है जिसने उचित प्रक्रिया पर दक्षता को प्राथमिकता दी।

आव्रजन में एआई के उपयोग से पारदर्शिता और व्याख्या के बारे में भी चिंताएँ बढ़ रही हैं। कई एआई सिस्टम "ब्लैक बॉक्स" के रूप में काम करते हैं, जिससे यह समझना मुश्किल हो जाता है कि वे अपने निर्णयों पर कैसे पहुँचते हैं। पारदर्शिता की इस कमी से त्रुटियों की पहचान करना और उन्हें ठीक करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है, और यह प्रणाली की निष्पक्षता में जनता के विश्वास को कम करता है।

बोस्टन स्थित एक आव्रजन वकील मारिया रोड्रिग्ज कहती हैं, "लोगों को यह समझने का अधिकार है कि उन्हें एआई सिस्टम द्वारा क्यों लक्षित किया जा रहा है।" "पारदर्शिता के बिना, सिस्टम के निर्णयों को चुनौती देना या इसकी गलतियों के लिए इसे जवाबदेह ठहराना असंभव है।"

लोपेज़ बेलोज़ा का मामला कोई अलग घटना नहीं है। एआई-संचालित प्रणालियों से जुड़े गलत हिरासत और निर्वासन की रिपोर्टें बढ़ रही हैं। जैसे-जैसे एआई आव्रजन प्रवर्तन में तेजी से एकीकृत होता जा रहा है, नैतिक और कानूनी निहितार्थों को संबोधित करना महत्वपूर्ण है। इसमें यह सुनिश्चित करना शामिल है कि एआई सिस्टम पारदर्शी, जवाबदेह और पूर्वाग्रह से मुक्त हों। इसके लिए त्रुटियों को रोकने और व्यक्तियों के अधिकारों की रक्षा के लिए मजबूत मानवीय निरीक्षण और उचित प्रक्रिया सुरक्षा की भी आवश्यकता है।

लोपेज़ बेलोज़ा के मामले में ट्रम्प प्रशासन की त्रुटि की स्वीकृति सही दिशा में एक कदम है। हालाँकि, यह पर्याप्त नहीं है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रौद्योगिकी न्याय करे, अन्याय नहीं, आव्रजन प्रवर्तन में एआई की भूमिका पर मौलिक पुनर्विचार की आवश्यकता है। आव्रजन प्रवर्तन के भविष्य को कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता को अपनाने के साथ-साथ निष्पक्षता, पारदर्शिता और मानवीय गरिमा को प्राथमिकता देनी चाहिए।