एक 19 वर्षीय कॉलेज की छात्रा, एनी लूसिया लोपेज़ बेलोज़ा के लिए थैंक्सगिविंग का एक सुखद आश्चर्य एक बुरे सपने में बदल गया। टेक्सास में अपने परिवार के साथ खुशी से पुनर्मिलन करने के बजाय, उसने खुद को बोस्टन के हवाई अड्डे पर हिरासत में पाया और होंडुरास निर्वासित कर दिया गया, एक ऐसा देश जिसे उसने बचपन से नहीं देखा था। ट्रम्प प्रशासन ने बाद में स्वीकार किया कि यह एक "गलती" थी, लेकिन यह घटना आप्रवासन प्रवर्तन और तेजी से स्वचालित प्रणालियों में त्रुटियों की संभावना के बारे में महत्वपूर्ण सवाल उठाती है।

यह मामला आप्रवासन कानून की जटिलताओं और इसके प्रवर्तन की मानवीय लागत को उजागर करता है। बैबसन कॉलेज की छात्रा लोपेज़ बेलोज़ा को 20 नवंबर को हिरासत में लिया गया था और दो दिन बाद निर्वासित कर दिया गया, जबकि एक आपातकालीन अदालत का आदेश उसे हटाने से रोकने के लिए था। इससे निर्वासन प्रक्रियाओं की गति और सटीकता के बारे में चिंताएं बढ़ जाती हैं, खासकर ऐसे युग में जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता सीमा सुरक्षा और आप्रवासन निर्णयों में बढ़ती भूमिका निभा रही है।

एआई का उपयोग तेजी से आप्रवासन के विभिन्न पहलुओं में किया जा रहा है, जोखिम मूल्यांकन और धोखाधड़ी का पता लगाने से लेकर सीमा निगरानी और यहां तक कि वीजा ओवरस्टे की भविष्यवाणी करने तक। ये सिस्टम यात्रा इतिहास, सोशल मीडिया गतिविधि और बायोमेट्रिक जानकारी सहित डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करते हैं, ताकि उन व्यक्तियों की पहचान की जा सके जो जोखिम पैदा कर सकते हैं या आप्रवासन कानूनों का उल्लंघन कर सकते हैं। जबकि समर्थकों का तर्क है कि एआई दक्षता और सटीकता में सुधार कर सकता है, आलोचकों पूर्वाग्रह और त्रुटियों की संभावना के बारे में चेतावनी देते हैं, जिससे लोपेज़ बेलोज़ा के निर्वासन जैसे अन्यायपूर्ण परिणाम हो सकते हैं।

एक प्रमुख चिंता एल्गोरिथम पूर्वाग्रह है। एआई सिस्टम को डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, और यदि वह डेटा मौजूदा सामाजिक पूर्वाग्रहों को दर्शाता है, तो एआई उन पूर्वाग्रहों को कायम रखेगा और यहां तक कि बढ़ाएगा भी। उदाहरण के लिए, यदि एक एआई सिस्टम को उस डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जो आपराधिक गतिविधि में कुछ जातीय समूहों को अधिक प्रतिनिधित्व करता है, तो यह उन समूहों के व्यक्तियों को अनुचित रूप से उच्च जोखिम के रूप में चिह्नित कर सकता है, भले ही उनके पास कोई आपराधिक रिकॉर्ड न हो। इससे आप्रवासन प्रवर्तन में भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं, जैसे कि बढ़ी हुई जांच, हिरासत और निर्वासन।

एमआईटी में एआई नैतिकता की प्रोफेसर डॉ. सारा मिलर कहती हैं, "आप्रवासन में एआई के उपयोग से निष्पक्षता और जवाबदेही के बारे में गंभीर सवाल उठते हैं।" "हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि ये सिस्टम पारदर्शी, व्याख्या योग्य और पूर्वाग्रह से मुक्त हों। अन्यथा, हम एक ऐसा सिस्टम बनाने का जोखिम उठाते हैं जो कमजोर आबादी को असमान रूप से नुकसान पहुंचाता है।"

एक और चुनौती एआई-संचालित आप्रवासन प्रणालियों में पारदर्शिता की कमी है। इनमें से कई सिस्टम मालिकाना हैं, जिसका अर्थ है कि उनके एल्गोरिदम और निर्णय लेने की प्रक्रियाएं गुप्त रखी जाती हैं। इससे उनकी सटीकता का आकलन करना, संभावित पूर्वाग्रहों की पहचान करना और त्रुटियों के लिए उन्हें जवाबदेह ठहराना मुश्किल हो जाता है। लोपेज़ बेलोज़ा के मामले में, यह स्पष्ट नहीं है कि किन विशिष्ट कारकों के कारण उसे हिरासत में लिया गया और निर्वासित किया गया, लेकिन यह घटना आप्रवासन प्रवर्तन में अधिक पारदर्शिता की आवश्यकता को रेखांकित करती है।

लोपेज़ बेलोज़ा के मामले में ट्रम्प प्रशासन की त्रुटि की स्वीकृति सही दिशा में एक कदम है, लेकिन यह अंतर्निहित मुद्दों को संबोधित नहीं करता है। सरकार ने अभी भी तर्क दिया कि त्रुटि को उसके आप्रवासन मामले को प्रभावित नहीं करना चाहिए, जिससे न्याय और निष्पक्षता के प्रति प्रशासन की प्रतिबद्धता के बारे में सवाल उठते हैं। जैसे-जैसे एआई आप्रवासन प्रवर्तन में बड़ी भूमिका निभाता जा रहा है, पूर्वाग्रह की संभावना को दूर करना, पारदर्शिता सुनिश्चित करना और भविष्य में इसी तरह की गलतियों को रोकने के लिए जवाबदेही तंत्र स्थापित करना महत्वपूर्ण है। आप्रवासन का भविष्य एआई की शक्ति का जिम्मेदारी और नैतिकता के साथ उपयोग करने की हमारी क्षमता पर निर्भर करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रौद्योगिकी अन्याय को कायम रखने के बजाय न्याय करती है।