मैसाचुसेट्स की एक कॉलेज छात्रा के लिए थैंक्सगिविंग का सरप्राइज तब बुरे सपने में बदल गया जब उसे बोस्टन के हवाई अड्डे पर हिरासत में ले लिया गया और होंडुरास निर्वासित कर दिया गया। एनी लूसिया लोपेज़ बेलोज़ा, बेबसन कॉलेज में 19 वर्षीय फ्रेशमैन, टेक्सास में अपने परिवार को सरप्राइज देने की कोशिश कर रही थी। इसके बजाय, उसने खुद को आव्रजन प्रवर्तन के जटिल जाल में फंसा पाया, एक ऐसी प्रणाली जिसकी एल्गोरिदम और डेटा-संचालित निर्णय लेने पर निर्भरता के लिए तेजी से जांच की जा रही है। ट्रम्प प्रशासन ने बाद में स्वीकार किया कि निर्वासन एक "गलती" थी, लेकिन यह घटना आव्रजन में एआई की भूमिका और पूर्वाग्रह और त्रुटियों की संभावना के बारे में महत्वपूर्ण सवाल उठाती है।

यह मामला आव्रजन प्रवर्तन में एआई के बढ़ते उपयोग पर प्रकाश डालता है। एल्गोरिदम का उपयोग अब वीजा आवेदनों का आकलन करने, संभावित सुरक्षा खतरों की पहचान करने और यहां तक कि व्यक्तियों के वीजा से अधिक समय तक रहने की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। ये सिस्टम यात्रा इतिहास, सोशल मीडिया गतिविधि और आपराधिक रिकॉर्ड सहित डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करते हैं, ताकि ऐसे निर्णय लिए जा सकें जिनके जीवन बदलने वाले परिणाम हो सकते हैं।

लोपेज़ बेलोज़ा की परीक्षा 20 नवंबर को शुरू हुई जब उसे हवाई अड्डे पर हिरासत में लिया गया। अगले दिन जारी एक आपातकालीन अदालत के आदेश के बावजूद, जिसमें सरकार को कानूनी कार्यवाही के लिए उसे संयुक्त राज्य में रखने का निर्देश दिया गया था, उसे 22 नवंबर को होंडुरास निर्वासित कर दिया गया। सरकार की त्रुटि की स्वीकृति इन प्रणालियों की त्रुटिहीनता और मानव निरीक्षण की विफलता की संभावना को रेखांकित करती है।

एआई नैतिकता में विशेषज्ञता रखने वाली कंप्यूटर विज्ञान की प्रोफेसर डॉ. सारा मिलर बताती हैं, "आव्रजन में एआई का उपयोग एक दोधारी तलवार है।" "एक तरफ, यह प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और वास्तविक सुरक्षा खतरों की पहचान करने में मदद कर सकता है। दूसरी ओर, यह मौजूदा पूर्वाग्रहों को कायम रख सकता है और अन्यायपूर्ण परिणामों की ओर ले जा सकता है, खासकर जब इन एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा सामाजिक पूर्वाग्रहों को दर्शाता है।"

प्रमुख चिंताओं में से एक एल्गोरिथम पूर्वाग्रह है। यदि किसी एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा पक्षपातपूर्ण है, तो सिस्टम संभवतः उन पूर्वाग्रहों को कायम रखेगा और यहां तक कि बढ़ा भी देगा। उदाहरण के लिए, यदि किसी एल्गोरिथम को ऐसे डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जो कुछ जातीयताओं को आपराधिक गतिविधि के साथ असमान रूप से जोड़ता है, तो यह उन जातीयताओं के व्यक्तियों को उनकी वास्तविक जोखिम की परवाह किए बिना, संभावित सुरक्षा खतरों के रूप में चिह्नित करने की अधिक संभावना हो सकती है।

डॉ. मिलर कहती हैं, "हमें इन प्रणालियों को खिलाने वाले डेटा के बारे में बेहद सावधान रहने की जरूरत है।" "यदि डेटा त्रुटिपूर्ण है, तो परिणाम त्रुटिपूर्ण होंगे। और आव्रजन के संदर्भ में, उन त्रुटियों के व्यक्तियों और परिवारों के लिए विनाशकारी परिणाम हो सकते हैं।"

लोपेज़ बेलोज़ा का मामला पारदर्शिता और जवाबदेही के बारे में भी सवाल उठाता है। यह समझना अक्सर मुश्किल होता है कि ये एल्गोरिदम अपने निर्णयों पर कैसे पहुंचते हैं, जिससे उन्हें चुनौती देना या अपील करना मुश्किल हो जाता है। पारदर्शिता की यह कमी प्रणाली में विश्वास को कम कर सकती है और निष्पक्षता सुनिश्चित करना कठिन बना सकती है।

एआई नैतिकता में नवीनतम विकास एल्गोरिथम निर्णय लेने में अधिक पारदर्शिता और जवाबदेही के लिए जोर दे रहे हैं। शोधकर्ता एआई सिस्टम को अधिक व्याख्या योग्य बनाने के लिए तकनीक विकसित कर रहे हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को उनके निर्णयों के पीछे के तर्क को समझने की अनुमति मिलती है। एआई सिस्टम के विकास और तैनाती के लिए नैतिक दिशानिर्देशों और विनियमों को स्थापित करने के लिए एक बढ़ता हुआ आंदोलन भी है, खासकर आव्रजन जैसे उच्च-दांव वाले क्षेत्रों में।

जबकि ट्रम्प प्रशासन ने लोपेज़ बेलोज़ा के निर्वासन में "गलती" के लिए माफी मांगी, उन्होंने तर्क दिया कि त्रुटि को उनके आव्रजन मामले को प्रभावित नहीं करना चाहिए। यह रुख आव्रजन प्रवर्तन में मानवीय त्रुटि और एल्गोरिथम पूर्वाग्रह की भूमिका के बारे में चल रही बहस पर प्रकाश डालता है। जैसे-जैसे एआई तेजी से सिस्टम में एकीकृत होता जा रहा है, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि इन तकनीकों का उपयोग जिम्मेदारी और नैतिकता के साथ किया जाए, व्यक्तिगत अधिकारों की रक्षा और अन्यायपूर्ण परिणामों को रोकने के लिए उचित सुरक्षा उपायों के साथ। एनी लूसिया लोपेज़ बेलोज़ा का मामला एल्गोरिथम त्रुटियों की मानवीय लागत और आव्रजन में एआई के उपयोग में अधिक निरीक्षण और जवाबदेही की तत्काल आवश्यकता की एक स्पष्ट याद दिलाता है।