एनी लूसिया लोपेज़ बेलोज़ा की यादों में पुलिस कार की नीली और लाल बत्तियाँ धुंधली हो गईं, जो टेक्सास में अपने परिवार से मिलने वाली गर्मजोशी भरी उम्मीद के बिल्कुल विपरीत थीं। थैंक्सगिविंग डिनर के बजाय, उन्होंने खुद को होंडुरास के एक विमान में पाया, एक ऐसा देश जिसे वह मुश्किल से ही याद कर पाई थीं। ट्रम्प प्रशासन ने बाद में स्वीकार किया कि उनका निर्वासन एक "गलती" थी, एक ऐसा शब्द जो मुश्किल से ही उस नौकरशाही दुःस्वप्न को दर्शाता है जिसने उनके जीवन को उलट दिया था।

यह मामला, देखने में भले ही अलग-थलग लगे, लेकिन तेजी से परिष्कृत AI-संचालित सीमा नियंत्रण के युग में बढ़ती चिंता को उजागर करता है: एल्गोरिथम पूर्वाग्रह की संभावना और मानवीय निरीक्षण का क्षरण। आप्रवासन प्रवर्तन तेजी से विकसित हो रहा है, जिसमें जोखिम मूल्यांकन, चेहरे की पहचान और भविष्य कहने वाली पुलिसिंग के लिए AI-संचालित उपकरणों को शामिल किया जा रहा है। जबकि समर्थक दक्षता और सटीकता का दावा करते हैं, आलोचक उन निर्णयों को स्वचालित करने के खतरों के बारे में चेतावनी देते हैं जो मानव जीवन को गहराई से प्रभावित करते हैं।

बेबसन कॉलेज में 19 वर्षीय छात्रा एनी लूसिया लोपेज़ बेलोज़ा ने घर पर एक सरप्राइज विजिट की योजना बनाई थी। लेकिन 20 नवंबर को बोस्टन के हवाई अड्डे पर पहुंचने पर, उन्हें हिरासत में ले लिया गया। अगले दिन जारी एक आपातकालीन अदालत के आदेश के बावजूद जिसमें मांग की गई थी कि वह कानूनी कार्यवाही के लिए अमेरिका में ही रहें, लोपेज़ बेलोज़ा को होंडुरास निर्वासित कर दिया गया। सरकार की बाद की माफी में एक प्रक्रियात्मक त्रुटि को स्वीकार किया गया, लेकिन इस घटना ने ऐसी गलतियों को रोकने के लिए मौजूद सुरक्षा उपायों के बारे में गंभीर सवाल उठाए।

आप्रवासन नियंत्रण में AI का उदय बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर बहुत अधिक निर्भर करता है। ये एल्गोरिदम पैटर्न की पहचान करने और संभावित जोखिमों की भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जैसे कि उन व्यक्तियों की पहचान करना जिनके वीजा की अवधि समाप्त होने की संभावना है या जो सुरक्षा के लिए खतरा पैदा करते हैं। हालाँकि, इन एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा अक्सर मौजूदा सामाजिक पूर्वाग्रहों को दर्शाते हैं, जिससे भेदभावपूर्ण परिणाम सामने आते हैं। उदाहरण के लिए, यदि ऐतिहासिक डेटा से पता चलता है कि किसी विशेष देश के व्यक्तियों की एक असमान संख्या अपने वीजा की अवधि से अधिक समय तक रुकती है, तो एल्गोरिदम उस देश के व्यक्तियों को उनकी व्यक्तिगत परिस्थितियों की परवाह किए बिना, अनुचित रूप से उच्च जोखिम के रूप में चिह्नित कर सकता है।

MIT में डेटा एथिक्स की प्रोफेसर डॉ. एवलिन हेस बताती हैं, "एल्गोरिथम पूर्वाग्रह आप्रवासन प्रवर्तन के संदर्भ में एक महत्वपूर्ण चिंता है।" "यदि इन AI प्रणालियों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा मौजूदा पूर्वाग्रहों को दर्शाता है, तो एल्गोरिदम केवल उन पूर्वाग्रहों को बढ़ाएगा, जिससे अनुचित और भेदभावपूर्ण परिणाम सामने आएंगे।"

चेहरे की पहचान तकनीक, AI-संचालित सीमा नियंत्रण का एक और महत्वपूर्ण घटक, भी चुनौतियाँ प्रस्तुत करती है। अध्ययनों से पता चला है कि चेहरे की पहचान एल्गोरिदम गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों की पहचान करने में कम सटीक हैं, जिससे संभावित रूप से गलत पहचान और गलत तरीके से हिरासत में लिया जा सकता है। भविष्य कहने वाली पुलिसिंग एल्गोरिदम का उपयोग, जो यह अनुमान लगाने का प्रयास करते हैं कि अपराध कहाँ होने की संभावना है, विशिष्ट समुदायों के भेदभावपूर्ण लक्ष्यीकरण का भी कारण बन सकता है।

इन तकनीकों की तैनाती जवाबदेही और पारदर्शिता के बारे में मौलिक सवाल उठाती है। जब कोई AI प्रणाली गलती करती है, तो कौन जिम्मेदार होता है? व्यक्ति उन एल्गोरिदम द्वारा किए गए निर्णयों को कैसे चुनौती दे सकते हैं जिन्हें वे समझते नहीं हैं? इन प्रणालियों के आसपास पारदर्शिता की कमी से पूर्वाग्रहों की पहचान करना और उन्हें ठीक करना मुश्किल हो जाता है, जिससे अनुचित परिणामों का खतरा और बढ़ जाता है।

लोपेज़ बेलोज़ा का मामला AI-संचालित आप्रवासन प्रवर्तन की अधिक जांच और निरीक्षण की आवश्यकता को रेखांकित करता है। जबकि प्रौद्योगिकी निस्संदेह दक्षता में सुधार कर सकती है, लेकिन यह उचित प्रक्रिया और मौलिक मानवाधिकारों की कीमत पर नहीं होनी चाहिए। जैसे-जैसे AI सीमा नियंत्रण में तेजी से एकीकृत होता जा रहा है, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि ये प्रणालियाँ निष्पक्ष, पारदर्शी और जवाबदेह हों। आप्रवासन प्रवर्तन का भविष्य तकनीकी नवाचार और व्यक्तिगत स्वतंत्रता की सुरक्षा के बीच संतुलन बनाने पर निर्भर करता है। लोपेज़ बेलोज़ा के मामले में "गलती" अनियंत्रित एल्गोरिथम शक्ति की मानवीय लागत की एक स्पष्ट याद दिलाती है।