थैंक्सगिविंग का एक सुखद आश्चर्य लूसिया लोपेज़ बेलोज़ा नामक 19 वर्षीय कॉलेज की छात्रा के लिए एक बुरे सपने में बदल गया। टेक्सास में अपने परिवार के साथ होने वाला एक दिल को छू लेने वाला पुनर्मिलन एक भयानक परीक्षा में बदल गया जब उसे बोस्टन के हवाई अड्डे पर हिरासत में लिया गया और होंडुरास निर्वासित कर दिया गया, एक ऐसा देश जिसे उसने बचपन से नहीं देखा था। ट्रम्प प्रशासन ने बाद में स्वीकार किया कि निर्वासन एक "गलती" थी, लेकिन यह घटना आव्रजन प्रवर्तन और जटिल प्रणालियों के भीतर त्रुटियों की संभावना के बारे में महत्वपूर्ण सवाल उठाती है।

यह मामला आव्रजन नियंत्रण में एल्गोरिदम और एआई पर बढ़ती निर्भरता पर प्रकाश डालता है। चेहरे की पहचान तकनीक, भविष्य कहनेवाला पुलिसिंग एल्गोरिदम और स्वचालित जोखिम मूल्यांकन उपकरण का उपयोग व्यक्तियों की पहचान करने और ट्रैक करने के लिए तेजी से किया जा रहा है। जबकि ये प्रौद्योगिकियां दक्षता और सटीकता का वादा करती हैं, वे अचूक नहीं हैं। लोपेज़ बेलोज़ा के मामले में, "गलती" सिस्टम में विफलता का सुझाव देती है, जो संभवतः त्रुटिपूर्ण डेटा, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह या एआई के आउटपुट की व्याख्या करने में मानवीय त्रुटि से उत्पन्न होती है।

आव्रजन प्रवर्तन में एआई का उपयोग एक दोधारी तलवार है। एक ओर, यह अधिकारियों को बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने, संभावित खतरों की पहचान करने और संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित करने में मदद कर सकता है। दूसरी ओर, यह उचित प्रक्रिया, पारदर्शिता और जवाबदेही के बारे में चिंताएं बढ़ाता है। एल्गोरिदम केवल उतने ही अच्छे हैं जितना कि उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा, और यदि वह डेटा मौजूदा पूर्वाग्रहों को दर्शाता है, तो एआई उन पूर्वाग्रहों को कायम रखेगा और यहां तक कि बढ़ा भी देगा। इससे भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं, जैसे कि कुछ नस्लीय या जातीय समूहों को जांच के लिए असमान रूप से लक्षित करना।

एआई नैतिकता में विशेषज्ञता रखने वाले कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर डॉ. सारा मिलर बताती हैं, "एआई सिस्टम तटस्थ मध्यस्थ नहीं हैं।" "वे अपने रचनाकारों और जिस डेटा पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है, उसके मूल्यों और पूर्वाग्रहों को दर्शाते हैं। सावधानीपूर्वक निरीक्षण और विनियमन के बिना, ये सिस्टम आसानी से भेदभाव के उपकरण बन सकते हैं।"

लोपेज़ बेलोज़ा का मामला आव्रजन प्रवर्तन में एआई के उपयोग में अधिक पारदर्शिता और जवाबदेही की आवश्यकता को रेखांकित करता है। व्यक्तियों को यह समझने का अधिकार होना चाहिए कि इन प्रणालियों का उपयोग उनके जीवन के बारे में निर्णय लेने के लिए कैसे किया जा रहा है और यदि उन्हें लगता है कि वे निर्णय गलत या पक्षपातपूर्ण जानकारी पर आधारित हैं तो उन निर्णयों को चुनौती देने का अधिकार होना चाहिए।

इसके अलावा, यह घटना स्वचालित प्रणालियों में मानवीय निरीक्षण की भूमिका के बारे में व्यापक सवाल उठाती है। यहां तक कि सबसे परिष्कृत एआई सिस्टम भी सही नहीं हैं और उनके आउटपुट की व्याख्या करने और अंतिम निर्णय लेने के लिए मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है। लोपेज़ बेलोज़ा के मामले में, ऐसा प्रतीत होता है कि मानवीय निरीक्षण विफल हो गया, जिसके कारण उसका गलत निर्वासन हुआ।

आव्रजन प्रवर्तन में एआई-संचालित त्रुटियों के निहितार्थ व्यक्तिगत मामलों से परे हैं। वे सिस्टम में जनता के विश्वास को कम कर सकते हैं, आप्रवासी समुदायों के भीतर भय और अनिश्चितता पैदा कर सकते हैं, और निष्पक्षता और उचित प्रक्रिया के सिद्धांतों को कमजोर कर सकते हैं।

एआई नैतिकता और विनियमन में हाल के घटनाक्रम इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए कुछ उम्मीद प्रदान करते हैं। शोधकर्ता एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह का पता लगाने और कम करने के लिए तकनीक विकसित कर रहे हैं, और नीति निर्माता उच्च-दांव निर्णय लेने के संदर्भों में एआई के उपयोग को विनियमित करने के तरीकों की खोज कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, यूरोपीय संघ एक व्यापक एआई अधिनियम पर विचार कर रहा है जो कानून प्रवर्तन और आव्रजन जैसे क्षेत्रों में एआई के उपयोग पर सख्त आवश्यकताएं लगाएगा।

लोपेज़ बेलोज़ा का मामला आव्रजन प्रवर्तन में एआई पर बहुत अधिक निर्भर रहने के संभावित खतरों की एक स्पष्ट याद दिलाता है। जबकि ये प्रौद्योगिकियां जटिल प्रणालियों के प्रबंधन के लिए मूल्यवान उपकरण प्रदान कर सकती हैं, उनका उपयोग जिम्मेदारी और नैतिकता के साथ, व्यक्तिगत अधिकारों की रक्षा और भेदभावपूर्ण परिणामों को रोकने के लिए उचित सुरक्षा उपायों के साथ किया जाना चाहिए। आव्रजन प्रवर्तन के भविष्य में संभवतः एआई और मानवीय निर्णय का संयोजन शामिल होगा, लेकिन यह महत्वपूर्ण है कि निष्पक्षता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए मानवीय निरीक्षण प्रक्रिया का एक केंद्रीय घटक बना रहे।