विशेषज्ञों के अनुसार चैटजीपीटी के साथ बातचीत का उपयोग कानूनी कार्यवाही में किया जा सकता है
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विशेषज्ञों के अनुसार चैटजीपीटी के साथ बातचीत का उपयोग कानूनी कार्यवाही में किया जा सकता है

हालांकि एक चैटबॉट के साथ बातचीत निजी लगती है, खासकर व्यक्तिगत मुद्दों, काम की चिंताओं या रिश्ते की समस्याओं पर चर्चा करते समय, पूरी सामग्री खाते के इतिहास में दर्ज की जा सकती है। मुख्य मुद्दा यह है कि क्या होता है जब ये बातचीत उपयोगकर्ता और उपकरण तक सीमित नहीं रहती हैं।

यह संभव है कि चैटजीपीटी या अन्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट्स के साथ हुई बातचीत को कानूनी कार्यवाही में एक्सेस और उपयोग किया जाए, और यह उन लोगों के खिलाफ सबूत के रूप में काम कर सकता है जिन्होंने उन्हें लिखा था। वाशिंगटन पोस्ट द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण ने इस संभावना की पुष्टि की, जिसमें पिछले दो वर्षों में 12 दीवानी और आपराधिक मामलों की पहचान की गई जहां चैटबॉट्स के साथ बातचीत के रिकॉर्ड को कानूनी दस्तावेजों में संलग्न किया गया था।

इनमें से एक रिपोर्ट किए गए मामले में, एक किशोर ने अपने पिता के साथ हुई बातचीत को समझने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग किया, और व्यक्तिगत संवादों के परिणामस्वरूप सोशल मीडिया कंपनियों के खिलाफ दायर मुकदमे में सामग्री शामिल हो गई।

ब्राजील में कानूनी स्थिति

ब्राजीलियाई संदर्भ में, कोई ऐसा कानून नहीं है जो केवल इसलिए एआई के साथ हुई बातचीत को स्वचालित रूप से अस्वीकार्य बना दे क्योंकि यह एक चैटबॉट के साथ हुई थी। हालांकि, वकील और ग्राहक के बीच स्थापित पेशेवर गोपनीयता के समान कोई गोपनीयता भी मौजूद नहीं है। इस सामग्री के उपयोग का निर्धारण गोपनीयता, डेटा एक्सेस और डिजिटल साक्ष्य की वैधता से संबंधित नियमों के संयोजन पर निर्भर करता है।

स्पष्ट करने योग्य मौलिक कानूनी बिंदु यह है कि राज्य को इस बातचीत तक कैसे पहुंच मिली। आपराधिक अभियोजक क्रिस्टियानो गोंजागा बताते हैं कि चैटजीपीटी से किया गया एक साधारण प्रश्न जरूरी नहीं कि अपराध का गठन करे। वह किसी हत्या की जांच के दौरान फ़ाइल के निशान मिटाने के तरीके के बारे में पूछने वाले व्यक्ति के उदाहरण का हवाला देते हैं; सामग्री प्रासंगिक हो सकती है, लेकिन इसके लिए जांच के संदर्भ और समय जैसे कारकों के साथ संयुक्त विश्लेषण की आवश्यकता होती है।

गोंजागा इस बात पर भी जोर देते हैं कि यदि कोई उपयोगकर्ता वास्तव में अपराध करने के बिना चैटबॉट से पूछता है कि अपराध कैसे किया जाए, तो सिद्धांत रूप में, केवल इसलिए कि बातचीत एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ हुई थी, कोई विशिष्ट अस्वीकार्यता नियम नहीं है।

डिजिटल साक्ष्य के रूप में बातचीत

एंड्रे कौरा, एक आपराधिक वकील और कौरा एडवोकेडोस के भागीदार, स्पष्ट करते हैं कि ऐसी बातचीत को डिजिटल साक्ष्य के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है और मुकदमों में उपयोग के लिए इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों से निकाला जा सकता है। यह शामिल व्यक्ति की सहमति से या न्यायिक प्राधिकरण के माध्यम से हो सकता है, यहां तक कि जब तलाशी में जब्त किए गए उपकरण की फोरेंसिक जांच डेटा निकालने के लिए किया जाता है।

चैटबॉट के साथ बातचीत ऐसे विषयों को संबोधित कर सकती है जिन्हें केवल उच्च विश्वास के रिश्तों में साझा किया जाएगा, लेकिन इससे उस बातचीत को कुछ पेशेवर संबंधों में मौजूद गोपनीयता की गारंटी प्राप्त नहीं होती है। इस प्रकार की सामग्री के लिए कोई कानूनी गोपनीयता प्रदान नहीं की गई है, जो वकीलों, डॉक्टरों या धार्मिक संन्यासियों के साथ आदान-प्रदान की गई गोपनीय जानकारी के मामलों से अलग है।

एंड्रे कौरा इस बात पर जोर देते हैं कि भले ही उपयोगकर्ता अपराध की रिपोर्ट करे, कानूनी सलाह मांगे या चैटबॉट को कोई चिकित्सीय स्थिति बताए, प्रश्न की प्रकृति एआई को गोपनीयता के अधीन पेशेवर में नहीं बदलती है। जैसा कि क्रिस्टियानो गोंजागा सारांशित करते हैं, चैटजीपीटी परामर्श की प्रकृति के कारण वकील, डॉक्टर, मनोवैज्ञानिक या पादरी की भूमिका नहीं लेता है।

संवैधानिक सुरक्षा और डेटा एक्सेस

इसके बावजूद, बातचीत गोपनीयता के दायरे में बनी रहती है। संघीय संविधान अंतरंगता और निजी जीवन की अक्षमता सुनिश्चित करता है, जबकि इंटरनेट सिविल कोड संग्रहीत निजी संचार की गोपनीयता की रक्षा के नियम परिभाषित करता है, जिससे न्यायिक आदेश पर सामग्री का खुलासा संभव होता है। संविधान डेटा की गोपनीयता की भी गारंटी देता है।

यह अंतर विरोधाभासी व्याख्याओं को रोकता है: चैटजीपीटी के साथ बातचीत में कानूनी परामर्श की पेशेवर गोपनीयता का अभाव है, लेकिन इसे कानूनी रूप से पूरी तरह से असुरक्षित सामग्री के रूप में भी नहीं माना जा सकता है।

केवल एक सेल फोन को जब्त करना उसमें संग्रहीत बातचीत तक पहुंच की अनुमति नहीं देता है। सुप्रीम कोर्ट ऑफ जस्टिस (STJ) ने इस साल अप्रैल में दोहराया कि पुलिस बिना पूर्व न्यायिक प्राधिकरण के सीधे जब्त किए गए सेल फोन में संदेश एप्लिकेशन सहित डेटा तक पहुंचना अवैध है, सिवाय इसके कि मालिक की स्वैच्छिक सहमति हो।

गोंजागा कार्यों में अंतर करते हैं: «सेल फोन की भौतिक ज़ब्ती और उसकी सामग्री तक पहुंच दो अलग-अलग कार्य हैं»। इसलिए, अधिकारियों द्वारा उपकरण का कब्ज़ा होने का मतलब यह नहीं है कि वे इसे अनलॉक कर सकते हैं और डेटा की स्वतंत्र रूप से जांच कर सकते हैं।

जून में, एसटीजे ने खोज और ज़ब्ती वारंट के पालन के दौरान डेटा संग्रह प्रक्रियाओं का विश्लेषण किया, यह स्वीकार करते हुए कि पुलिस एजेंट आधिकारिक विशेषज्ञ की तत्काल उपस्थिति के बिना डिवाइस के डेटा की प्रारंभिक जांच और संग्रह कर सकते हैं, बशर्ते कि परिश्रम की सीमाओं और साक्ष्य संरक्षण के नियमों का सम्मान किया जाए।

पहुंच का तरीका भी महत्वपूर्ण है: वास्तविक समय में संचार को रोकना पहले से संग्रहीत बातचीत तक पहुंचने से अलग है। कानून 9.296/1996 टेलीफोन इंटरसेप्शन के लिए न्यायिक आदेश की मांग करता है, और इसके नियम सूचनात्मक प्रणालियों और टेलीमैटिक सिस्टम में संचार प्रवाह के अवरोधन पर लागू होते हैं, जिसके लिए लेखकत्व या भागीदारी के उचित संकेत और अन्य साधनों से सबूत प्राप्त करने की असंभवता की आवश्यकता होती है।

यदि चैटजीपीटी के साथ बातचीत महीनों पहले हुई थी और इतिहास सहेजा गया था, तो तकनीकी रूप से यह चल रहे अवरोधन के रूप में नहीं, बल्कि संग्रहीत निजी डेटा और संचार तक पहुंच के रूप में गठित होता है। एसटीजे संग्रहीत संचार की सामग्री को अन्य डिजिटल डेटा से भी अलग करता है, यह मजबूत करते हुए कि कनेक्शन के स्थिर डेटा को प्राप्त करना टेलीफोन इंटरसेप्शन का गठन नहीं करता है, इंटरनेट सिविल कोड के शासन का पालन करता है।

उपयोगकर्ता द्वारा स्वयं पहुंच प्रदान करने की संभावना है, और गोंजागा इस बात पर जोर देते हैं कि यह सहमति वास्तव में स्वैच्छिक होनी चाहिए। एसटीजे का न्यायशास्त्र पुलिस द्वारा संग्रहीत डेटा तक पहुंच के लिए न्यायिक प्राधिकरण की मांग करने वाले नियम के अपवाद के रूप में धारक की स्वैच्छिक सहमति को स्वीकार करता है।

सबूत मूल्य बनाम स्वीकार्यता

भले ही कोई बातचीत कानूनी रूप से अधिकारियों या मुकदमे के एक पक्ष के हाथों में पहुंचे, इसकी अलग सामग्री यह गारंटी नहीं देती कि यह किसी अपराध को साबित करती है। गोंजागा साक्ष्य की स्वीकार्यता और उसके सबूत मूल्य के बीच अंतर समझाते हैं। अभियोजक के लिए, बातचीत दस्तावेजी या डिजिटल साक्ष्य हो सकती है या सूचक तत्व के रूप में कार्य कर सकती है, लेकिन इसका वजन प्रामाणिकता, अखंडता, लेखकत्व, संदर्भ और अन्य सबूतों के साथ अभिसरण जैसे कारकों पर निर्भर करता है।

कौरा सहमत हैं कि किसी भी सबूत को अकेले पूर्ण नहीं माना जाना चाहिए; न्यायाधीश प्रेरित विवेक प्रणाली के तहत साक्ष्य के समुच्चय पर अपना विश्वास स्थापित करता है। इस प्रकार, सामग्री तब प्रासंगिक हो जाती है जब उसे अन्य तत्वों द्वारा पुष्ट किया जाता है।

गोंजागा जहर से किसी को मारने के बारे में एक सामान्य प्रश्न के उदाहरण से समझाते हैं: यह अकेले हत्या का प्रमाण नहीं देता है। स्थिति बदल जाती है यदि बातचीत में दावा किया जाता है कि पीड़ित के पेय में कोई पदार्थ डाला गया था और जांच में पदार्थ, संदिग्ध द्वारा पेय को संभालने की छवियां, डिवाइस डेटा और संगत विष विज्ञान परीक्षण पाया जाता है। इस परिदृश्य में, भार प्रामाणिकता, अखंडता, लेखकत्व, संदर्भ और अन्य सबूतों के साथ अभिसरण पर निर्भर करेगा।

सामग्री की विश्वसनीयता भी महत्वपूर्ण है। 2024 में निपटाए गए एक मामले में, एसटीजे ने व्हाट्सएप स्क्रीनशॉट को अस्वीकार्य माना जो पुलिस द्वारा उचित प्रक्रियाओं का पालन किए बिना प्राप्त किए गए थे ताकि डेटा की अखंडता सुनिश्चित की जा सके, क्योंकि सामग्री की प्रामाणिकता और अखंडता सुनिश्चित करना संभव नहीं था।

इस वर्ष मार्च में, एसटीजे के छठे मंडल ने विषय पर पुनर्विचार किया, यह निर्णय लिया कि यदि डिजिटल साक्ष्यों की अखंडता और प्रामाणिकता पर उचित संदेह है, तो सामग्री की विश्वसनीयता की पुष्टि करने और प्रतिवाद सुनिश्चित करने के लिए फोरेंसिक जांच करना अनिवार्य है। जून में, अदालत ने साक्ष्य की अखंडता और ऑडिटेबिलिटी सुनिश्चित करने के लिए कस्टडी चेन के संरक्षण और स्वतंत्र तकनीकी जांच की संभावना के महत्व पर भी जोर दिया, एक अलग स्क्रीनशॉट को फोरेंसिक निष्कर्षण से अलग करते हुए।

वाशिंगटन पोस्ट द्वारा उठाए गए मामले दर्शाते हैं कि चैटबॉट की सामग्री प्रासंगिक होने के लिए इकबालिया बयान होने की आवश्यकता नहीं है। अमेरिका में एक दीवानी मामले में, एक विक्रेता ने चैटजीपीटी से पूछा कि क्या उसका ईमेल प्रदाता एक हटाए गए संदेश को पुनर्प्राप्त करेगा। उसकी पूर्व नियोक्ता ने इस बातचीत का उपयोग उसके बयानों को चुनौती देने के लिए किया, यह दावा करते हुए कि उसने विवाद के दौरान जानकारी छिपाई थी।

एक अन्य मामले में, जो एक पूर्व प्रेमिका के खिलाफ धमकियों से संबंधित था, पोस्ट ने बताया कि पुलिस ने चैटजीपीटी के साथ बातचीत को पीड़ित को भेजे गए अन्य संदेशों के साथ माना, और सामग्री ने आरोपी पर लगाए गए धमकियों की विश्वसनीयता को मजबूत किया।

उपयोगकर्ता के लिए, मुख्य सिफारिश यह है कि चैटबॉट को गोपनीय पेशेवर के रूप में न मानें। गोंजागा अनावश्यक रूप से अत्यधिक संवेदनशील जानकारी साझा करने से बचने की सलाह देते हैं, यह देखते हुए कि डिजिटल रूप से दर्ज की गई चीज़ कानूनी रूप से स्वीकार्य साधनों के भीतर जांच का विषय बन सकती है। कौरा व्यक्तिगत और संवेदनशील डेटा के साथ इस सावधानी को मजबूत करते हैं, पासवर्ड, बैंक क्रेडेंशियल्स, निजी कुंजियाँ, गोपनीय दस्तावेज, प्रक्रियात्मक रणनीतियों और तीसरे पक्ष की जानकारी के संबंध में रिसाव या दुरुपयोग के जोखिमों के बारे में चेतावनी देते हैं।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर विश्लेषण: चैटजीपीटी कैसे काम करता है और इसके ज्ञान की सीमाएं क्या हैं

जानकारी खोजते समय, व्यक्ति तीन तरीकों में से एक का चयन कर सकते हैं: गूगल से परामर्श करना, चैटजीपीटी, क्लॉड या जेमिनी जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) चैटबॉट के साथ इंटरैक्ट करना, या सीधे किसी व्यक्ति से बात करना। गूगल सर्च में एआई के बढ़ते एकीकरण के साथ, पहले दो रास्ते समान अनुभव उत्पन्न करने की प्रवृत्ति रखते हैं, जो मानवीय बातचीत से अलग है, जहां ज्ञान लोगों के दिमाग में निहित होता है।

मौलिक अंतर यह है कि जिस इंसान से परामर्श किया जाता है उसके पास विषय के बारे में वास्तविक ज्ञान होता है और वह नई शंकाओं को दूर या उत्पन्न कर सकता है, जबकि एआई के पास यह अंतर्निहित ज्ञान नहीं होता है। हालांकि चैटबॉट्स के उत्तर विश्वसनीयता की भावना देते हैं, अच्छी तरह से संरचित और सुसंगत होते हैं, यह समझना महत्वपूर्ण है कि प्लेटफॉर्म उस जानकारी का मालिक नहीं है जिसे वह संप्रेषित कर रहा है।

मनुष्य और एआई के बीच संचार अलग-अलग भाषाओं में संचालित होता है। भले ही कोई व्यक्ति दुनिया की सभी भाषाएँ जानता हो, वह मशीन की भाषा नहीं बोलेगा। मनुष्य शब्दों का शब्दावली उपयोग करता है, जबकि मशीन केवल टोकन संसाधित करती है, जो संख्यात्मक पदनामों वाले ब्लॉक होते हैं।

अलुरा के प्रोग्राम मैनेजर फैब्रिसियो कैरारो ने ओल्हार डिजिटल को दिए गए साक्षात्कार में समझाया कि एक टोकन एक उपशब्द के बराबर होता है। उन्होंने उदाहरण दिया कि 'feliz' (खुश), 'triste' (दुखी) और 'divisível' (विभाज्य) व्यक्तिगत टोकन हैं। 'indivisível' (अविभाज्य) या 'infeliz' (नाखुश) जैसे शब्दों के लिए, 'in' टोकन का उपयोग किया जाता है, जो भाषा मॉडल की शब्दावली में एक विशिष्ट संख्या से मेल खाता है, और जब इसे 'feliz' टोकन के साथ जोड़ा जाता है, तो यह 'infeliz' शब्द बनाता है।

जब चैटजीपीटी के साथ इंटरैक्ट किया जाता है, तो प्रक्रिया विचारों के उच्चारण की तुलना में 'शब्द गणना' के रूप में अधिक चिह्नित होती है। कैरारो के अनुसार, एआई अपनी शब्दावली से हजारों टोकन का चयन करता है और प्रशिक्षण चरणों के दौरान सीखी गई बातों के आधार पर प्रत्येक को एक संभावना निर्दिष्ट करता है।

एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के प्रशिक्षण के लिए विशाल मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है; प्रतिदिन पढ़ना भी चैटजीपीटी द्वारा संसाधित किए गए डेटा की मात्रा तक पहुंचने के लिए लगभग सौ हजार साल लेगा। प्रारंभिक प्रशिक्षण के बाद, सुदृढीकरण शिक्षण होता है, वह क्षण जब एलएलएम को मनुष्यों के लिए उपयोगी होने के लिए समायोजित किया जाता है।

कैरारो ने विस्तार से बताया कि इस पोस्ट-ट्रेनिंग में, मॉडल को एक निश्चित प्रश्न के लिए मनुष्यों द्वारा अपेक्षित प्रारूप में उत्तर प्रस्तुत करना सिखाया जाता है। यह सुदृढीकरण शिक्षण यह भी निर्देश देने का लक्ष्य रखता है कि कौन से प्रतिक्रियाएं वांछनीय हैं और कौन सी नहीं हैं।

उत्तर देते समय, एआई लाखों गणितीय संचालन निष्पादित करता है, क्योंकि तंत्रिका नेटवर्क का प्रत्येक न्यूरॉन अनिवार्य रूप से एक गणितीय समीकरण होता है। अनुमान के दौरान, एआई अपने प्रशिक्षण के आधार पर प्रत्येक शब्द का चयन करता है, पूर्व-प्रशिक्षण, पोस्ट-ट्रेनिंग और सुदृढीकरण शिक्षण में स्थापित संभावनाओं के अनुसार अगले टोकन को उत्पन्न करता है; संक्षेप में, चैटबॉट केवल वही उत्पन्न कर रहा है जो सांख्यिकीय रूप से सबसे संभावित है।

हालांकि जनरेटिव एआई प्लेटफॉर्म में अपना कोई ज्ञान नहीं होता है, प्रौद्योगिकी कंपनियों ने इस सीमा को कम करने के लिए सुविधाएँ लागू की हैं। ऐसी सुविधाओं में इंटरनेट पर खोज क्षमता को शामिल करना है, जिसने हाल के खेल परिणामों या ऑस्कर विजेताओं जैसे वर्तमान प्रश्नों का उत्तर देते समय सटीकता बढ़ा दी है।

दूसरी तकनीक 'तर्क' (reasoning) कहलाती है। कैरारो ने जोर देकर कहा कि मशीन सोचती नहीं है, बल्कि आंतरिक तंत्र एक मानसिक प्रक्रिया का अनुकरण करता है। गूगल और ओपनएआई जैसी कंपनियों ने मॉडल को आंतरिक रूप से कई सूक्ष्म प्रश्न उत्पन्न करने और उपयोगकर्ता को इस प्रक्रिया को उजागर किए बिना उनके लिए उत्तर तैयार करने की रणनीति अपनाई है। यह एआई को त्रुटियों का पता लगाने, वैकल्पिक दृष्टिकोण आज़माने और अधिक विश्वसनीय उत्तर प्रदान करने की अनुमति देता है, जिससे सटीकता में काफी सुधार होता है।

भले ही एआई कुछ भी 'जानता' नहीं है, सवालों को स्पष्ट करने, सामग्री उत्पन्न करने और उत्पादकता में सुधार करने में सहायता के लिए इसकी उपयोगिता निर्विवाद बनी हुई है। एआई विशेषज्ञ और एफजीवी के प्रोफेसर केनेथ कोर्रिया का मानना है कि एआई प्लेटफॉर्म सैद्धांतिक रूप से अत्यंत उन्नत कैलकुलेटर हैं।

व्यवहार में, ट्रिलियन पैरामीटर वाले एलएलएम देखे जाते हैं जो सीखने के आधार से परे कौशल के साथ उत्तर उत्पन्न कर सकते हैं या कमांड पूरा कर सकते हैं। ये उपकरण, हालांकि वे 'मतिभ्रम' कर सकते हैं, महत्वपूर्ण मात्रा में परिणाम उत्पन्न करते हैं। कोर्रिया का तर्क है कि एआई को केवल एक परिष्कृत कैलकुलेटर तक सीमित नहीं किया जाना चाहिए, क्योंकि यह उसके द्वारा उत्पन्न प्रभाव को नजरअंदाज करता है।

अलुरा के प्रोग्राम मैनेजर ने उल्लेख किया कि इन शक्तिशाली मॉडलों से प्राप्त कुछ निष्कर्ष पहले से मौजूद ज्ञान का एकीकरण हो सकते हैं, जिन्हें एक नई तरीके से व्यवस्थित किया गया है, जिसके लिए केवल 'कच्ची ताकत' की आवश्यकता होती है ताकि उन्हें ढूंढा जा सके।

एफजीवी के प्रोफेसर ने एक महत्वपूर्ण चेतावनी दी: इन उपकरणों में नैतिकता और आचार संहिता की कमी है। वे सही उत्तर देने और गलत तरीके से ऐसा करने दोनों पर विश्वास व्यक्त करते हैं। इस कारण से, मानवीय पर्यवेक्षण आवश्यक है, क्योंकि केवल मनुष्य ही उत्तरों को मान्य कर सकते हैं और उनके उपयोग का निर्धारण कर सकते हैं।

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