एल्गोरिदम के तहत निर्णय लेना: कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सशस्त्र संघर्ष में नागरिक बुनियादी ढांचे की सुरक्षा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) आधारित निर्णय-समर्थन प्रणालियाँ तेजी से बल के उपयोग के साथ जुड़ी हुई हैं, जो सैन्य अभिनेताओं के हमलों की योजना बनाने, प्रभावों का आकलन करने और नुकसान की आशंका को आकार दे रही हैं। समकालीन शहरी युद्ध में, जहां नागरिक बुनियादी ढांचा जटिल और गहराई से परस्पर जुड़ी प्रणालियों का निर्माण करता है, दूरगामी मानवीय परिणामों वाले निर्णयों का मार्गदर्शन करने के लिए इन उपकरणों का तेजी से उपयोग किया जाता है। यह अंतरराष्ट्रीय मानवीय कानून (आईएचएल) के लिए महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है, जिसके लिए पार्टियों को नागरिक बुनियादी ढांचे पर अप्रत्यक्ष, संचयी और प्रणालीगत प्रभावों सहित आनुपातिकता और सावधानी के सिद्धांतों को लागू करते समय संभावित नागरिक क्षति का अनुमान लगाने और कम करने की आवश्यकता होती है।

इस पोस्ट में, स्वतंत्र कानूनी शोधकर्ता येलेन मैरी गीरॉन का तर्क है कि हालांकि एआई-सक्षम निर्णय-समर्थन प्रणालियां हमलों को नियंत्रित करने वाले कानूनी नियमों में बदलाव नहीं करती हैं, लेकिन वे व्यवहार में दूरदर्शिता को कैसे क्रियान्वित करती हैं, इसे महत्वपूर्ण रूप से नया रूप देती हैं। निर्णय-निर्माता पूर्व-पूर्व अनुमान लगाने, तुलना करने और उचित ठहराने में सक्षम हैं, इसकी संरचना करके, एआई सिस्टम कानूनी निर्णय के तथ्यात्मक आधार को पुन: व्यवस्थित करते हैं, जबकि डेटा अंतराल, अस्पष्टता और तकनीकी आउटपुट पर अत्यधिक निर्भरता से जुड़े नए जोखिम भी पेश करते हैं। इसलिए एआई-सक्षम युद्ध में नागरिक बुनियादी ढांचे की सुरक्षा कानूनी अनुशासन, पारदर्शिता और मानवीय निर्णय की तुलना में तकनीकी प्रदर्शन पर कम निर्भर करती है, जिसके साथ ये उपकरण निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में अंतर्निहित होते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)-आधारित निर्णय समर्थन प्रणालियाँ अब समकालीन सशस्त्र संघर्षों में पूरी तरह से एकीकृत हैं। हथियारों की स्वायत्तता पर बहस से परे, उनकी तैनाती अब योजना बनाने, लक्ष्य बनाने और हमलों के प्रभावों का मूल्यांकन करने की प्रक्रियाओं में बल के उपयोग के ऊपर केंद्रित है। विशेष रूप से, शहरी युद्ध के भीतर, जहां नागरिक बुनियादी ढांचा एक जटिल और गहराई से परस्पर जुड़ी प्रणाली है, इन उपकरणों का उपयोग उन निर्णयों को निर्देशित करने के लिए तेजी से किया जा रहा है जिनके बड़े मानवीय परिणाम हो सकते हैं। निर्णय-निर्माता जो अनुमान लगाने, तुलना करने और न्यायोचित ठहराने में सक्षम हैं, उसकी संरचना करके, एआई-सक्षम निर्णय समर्थन प्रणालियाँ चुपचाप लेकिन मूल रूप से नागरिक बुनियादी ढांचे को प्रभावित करते समय हमलों पर अंतरराष्ट्रीय मानवीय कानून (आईएचएल) कैसे लागू किया जाता है, इसे दोबारा आकार दे रही हैं।

अनिश्चितता से अनुकरण तक: एआई और दूरदर्शिता की नई वास्तुकला

यूक्रेन, गाजा और सूडान में हाल के संघर्षों से समकालीन युद्ध में एक आवर्ती पैटर्न का पता चलता है: नागरिक बुनियादी ढांचे पर हमलों के सबसे गंभीर मानवीय परिणाम प्रारंभिक हमले से नहीं, बल्कि परस्पर जुड़े नागरिक प्रणालियों के लंबे समय तक व्यवधान से उत्पन्न होते हैं। बिजली कटौती से जल आपूर्ति और अस्पताल संचालन बाधित होता है; खराब जल और दूरसंचार नेटवर्क स्वास्थ्य देखभाल और आपातकालीन प्रतिक्रिया को कमजोर करते हैं; और क्षतिग्रस्त सड़कें और बाज़ार भोजन और बुनियादी सेवाओं तक पहुंच को प्रतिबंधित करते हैं। अंतर्राष्ट्रीय मानवीय कानून के लिए विशेष रूप से आवश्यकता है कि हमलों के पूर्व मूल्यांकन में ऐसे अप्रत्यक्ष, विलंबित और संरचनात्मक प्रभावों को ध्यान में रखा जाए, विशेष रूप से आनुपातिकता और एहतियात के सिद्धांतों के प्रकाश में।

यह प्रत्याशा के इस चरण में है कि एआई-आधारित निर्णय समर्थन प्रणालियों को अब सशस्त्र संघर्ष वातावरण की बढ़ती जटिलता को समझने में सक्षम उपकरण के रूप में प्रस्तुत किया गया है।

व्यवहार में, इसमें इंटेलिजेंस, निगरानी और टोही (आईएसआर) प्रणालियों की तैनाती शामिल है, जो प्रोजेक्ट मावेन जैसी पहल के विस्तार के रूप में, घने निर्मित वातावरण में रुचि की वस्तुओं की पहचान करने और प्राथमिकता देने के लिए ड्रोन और उपग्रह इमेजरी के स्वचालित विश्लेषण पर निर्भर करते हैं। इसके अलावा, मशीन लर्निंग-आधारित जैसे कि संपार्श्विक क्षति आकलन उपकरण, शहरी घनत्व पर क्रॉस-रेफरेंस डेटा, महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे का स्थान और हड़ताल के प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष प्रभावों के संभाव्य अनुमान उत्पन्न करने के लिए विभिन्न प्रभाव परिदृश्य। ये डेटा फ़्यूज़न प्लेटफ़ॉर्म परिचालन निर्णय लेने की जानकारी देने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न करने के लिए सैन्य खुफिया, भौगोलिक सूचना प्रणाली, खुले स्रोत और मानवीय डेटा को एकत्रित करते हैं।

हालाँकि इन उपकरणों के सैन्य उपयोग और तकनीकी पैरामीटर सार्वजनिक रूप से काफी हद तक अप्रलेखित हैं, लेकिन अंतर्निहित तर्क अभूतपूर्व नहीं है। तुलनीय प्रणालियों को अच्छी तरह से समझा जाता है और नागरिक संदर्भों में जटिल और परस्पर जुड़े बुनियादी ढांचे नेटवर्क के प्रबंधन के साथ-साथ विभिन्न सुरक्षा और संकट प्रबंधन संदर्भों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

ऊर्जा क्षेत्र में, एआई-आधारित निर्णय समर्थन उपकरण का उपयोग लोड वितरण को मॉडल करने, व्यापक विफलताओं का अनुमान लगाने और जल आपूर्ति, परिवहन और स्वास्थ्य देखभाल सहित आवश्यक सेवाओं पर बिजली कटौती के डाउनस्ट्रीम प्रभावों का आकलन करने के लिए किया जाता है। इसी तरह, आपदा जोखिम प्रबंधन और शहरी लचीलेपन योजना में, मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग बुनियादी ढांचे के व्यवधानों के मानवीय परिणामों का अनुकरण करने और समय की कमी के भीतर शमन विकल्पों की तुलना करने के लिए किया जाता है। ये प्रणालियाँ सही डेटा या अनिश्चितता के पूर्ण उन्मूलन पर आधारित नहीं हैं; बल्कि, उनका लक्ष्य संभावनाओं की सीमा को कम करना, प्रणालीगत कमजोरियों को उजागर करना और जटिल विकल्पों की संरचना करना है।

सैन्य क्षेत्र में स्थानांतरित, ये मॉडलिंग और डेटा फ़्यूज़न प्रौद्योगिकियां दोहरे उपयोग वाले बुनियादी ढांचे को लक्षित करने वाले हमलों के मूल्यांकन के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक प्रतीत होती हैं, जो शहरी युद्ध में अक्सर होती हैं।

उदाहरण के लिए, एक विद्युत सबस्टेशन नागरिक ग्रिड (जैसे घरेलू बिजली आपूर्ति, अस्पताल, जल पंपिंग स्टेशन इत्यादि) के संचालन में केंद्रीय भूमिका निभाते हुए कुछ सैन्य क्षमताओं का समर्थन कर सकता है। अधिक पारंपरिक दृष्टिकोण में, इस तरह के हमले का पूर्व-मूल्यांकन अनिवार्य रूप से प्रासंगिक और संभावित मूल्यांकन पर आधारित होगा। ब्लैकआउट की संभावना, अवधि और सीमा अनिश्चित रहेगी, और आवश्यक सेवाओं पर श्रृंखला के प्रभावों पर सामान्य रूप से विचार किया जाएगा, जो महत्वपूर्ण अनिश्चितता से चिह्नित होंगे। इस प्रकार, अप्रत्यक्ष क्षति, जबकि सैद्धांतिक रूप से मूल्यांकन किया गया है, को सटीक रूप से निर्दिष्ट करना मुश्किल होगा, जिससे निर्णय लेने वाले को निर्णय के समय उचित रूप से क्या अनुमान लगाया जा सकता है, इसकी सराहना के अपेक्षाकृत व्यापक अंतर के साथ छोड़ दिया जाएगा।

एआई-आधारित निर्णय समर्थन प्रणालियों का उपयोग इस ढांचे को महत्वपूर्ण रूप से बदल देता है।

पावर ग्रिड के लोड को मॉडलिंग करके, विभिन्न आउटेज परिदृश्यों का अनुकरण करके और सिविल सेवाओं की निर्भरता पर प्रासंगिक डेटा को एकीकृत करके, सिस्टम आउटेज की संभावित अवधि का अनुमान लगा सकता है, प्रभावित क्षेत्रों की पहचान कर सकता है और पानी की आपूर्ति या अस्पतालों के संचालन जैसे परिणामों का अनुमान लगा सकता है।

यह गतिशीलता ऊर्जा अवसंरचना तक सीमित नहीं है। दूरसंचार अवसंरचना, अक्सर दोहरे उपयोग वाली भी, आपातकालीन सेवाओं तक पहुंच प्रदान करके, सहायता प्रयासों के समन्वय और महत्वपूर्ण जानकारी का प्रसार करके नागरिक आबादी की सुरक्षा में केंद्रीय भूमिका निभाती है। जब डेटा फ़्यूज़न प्लेटफ़ॉर्म से पता चलता है कि एक ही नेटवर्क सैन्य कार्यों और महत्वपूर्ण नागरिक संचार दोनों का समर्थन करता है, तो सिमुलेशन दिखा सकता है कि व्यवधान का मानवीय प्रभाव संदर्भ और समय के आधार पर बहुत भिन्न होता है।

यहां फिर से, एआई हमले पर निर्णय नहीं लेता है, लेकिन यह उस सूचनात्मक सामग्री को संशोधित करता है जिस पर हमले का निर्णय आधारित होता है, दृश्यमान प्रभाव डालकर जो अन्यथा सख्त परिचालन समय सीमा के भीतर अनुमान लगाना मुश्किल होता।

परिशुद्धता का भ्रम: डेटा अंतराल, ब्लाइंड स्पॉट और मॉडल पूर्वाग्रह

इस अवसर के बावजूद, संभाव्य और प्रणालीगत विश्लेषण की दिशा में तर्क की तैनाती महत्वपूर्ण कानूनी और मानवीय तनाव पैदा किए बिना नहीं है।

जटिल शहरी वास्तविकताओं को मॉडल, स्कोर और संभावनाओं में अनुवाद करके, निर्णय समर्थन प्रणालियाँ नियंत्रण और निष्पक्षता का भ्रम पैदा कर सकती हैं। इसी तरह, संघर्ष के संदर्भों में उपलब्ध डेटा की सीमाएं, उनकी अस्थिरता, आंशिक प्रकृति और तेजी से बदलती स्थितियों के सामने अपर्याप्तता से चिह्नित, विलंबित लेकिन गंभीर मानवीय नुकसान को कम करके आंकने का कारण बन सकती हैं। दरअसल, सशस्त्र संघर्ष के संदर्भ में, तात्कालिक बुनियादी ढांचे की मरम्मत, वैकल्पिक नेटवर्क का उपयोग, या गंभीर व्यवधानों के लिए आबादी के तेजी से अनुकूलन जैसी प्रथाओं को अक्सर उपलब्ध डेटासेट में शामिल नहीं किया जाता है। मानवीय अनुभव इस अंतर को दर्शाता है, उदाहरण के लिए, सहायता की डिलीवरी और आवश्यक सेवाओं तक पहुंच के लिए अनौपचारिक मार्गों पर निर्भरता, जो अक्सर डेटाबेस से अनुपस्थित होते हैं।

परिणामस्वरूप, इस तरह के सिमुलेशन पर आधारित निर्णय गंभीर मानवीय परिणामों को नजरअंदाज कर सकता है, इसलिए नहीं कि उन्हें नागरिक क्षति के खिलाफ अपेक्षित ठोस और प्रत्यक्ष सैन्य लाभ के संतुलन में शामिल नहीं किया गया था, बल्कि इसलिए कि उन्हें अपर्याप्त रूप से प्रतिनिधित्व किया गया था, या यहां तक ​​कि मॉडल द्वारा अदृश्य बना दिया गया था, इस प्रकार उन मापदंडों को विकृत कर दिया गया था जिन पर निर्णय लेने की प्रक्रिया आधारित है।

इस पृष्ठभूमि में, मुद्दा न केवल एआई-सक्षम निर्णय-समर्थन उपकरणों की तकनीकी विश्वसनीयता का है, बल्कि कानूनी परिश्रम की डिग्री भी है जिसके साथ आईएचएल के सिद्धांतों को लागू करते समय मानवीय निर्णय का प्रयोग किया जाता है।

अंतरराष्ट्रीय मानवीय कानून के तहत, आनुपातिकता और एहतियात का प्रयोग इस बात पर निर्भर करता है कि निर्णय लेने के समय उचित रूप से क्या अनुमान लगाया जा सकता है। यह मूल्यांकन विशेष रूप से जटिल हो जाता है जहां हमले नागरिक बुनियादी ढांचे को प्रभावित करते हैं जिनका मानवीय महत्व संचयी और डाउनस्ट्रीम प्रभावों की तुलना में तत्काल भौतिक क्षति में कम होता है।

स्कूल इस कठिनाई को दर्शाते हैं। हालांकि सख्त अर्थों में महत्वपूर्ण प्रतिष्ठान नहीं हैं, वे दैनिक नागरिक जीवन की संरचना करते हैं और कई सामाजिक कार्यों का समर्थन करते हैं जिनके व्यवधान से दीर्घकालिक मानवीय क्षति हो सकती है। किसी स्कूल के आसपास के क्षेत्र में एक सैन्य उद्देश्य पर हमले के परिणाम भवन के भौतिक विनाश से कहीं आगे तक जा सकते हैं, जिसमें शिक्षा में लंबे समय तक व्यवधान, सामुदायिक केंद्रों या अस्थायी आश्रयों की हानि और आवश्यक सामाजिक सेवाओं में स्थायी व्यवधान शामिल है। ये प्रभाव, जो अक्सर व्यापक और अप्रत्यक्ष होते हैं, मात्रा निर्धारित करना कठिन होता है और इसलिए उन विश्लेषणों में कम करके आंका जाने की संभावना होती है जो तुरंत मापने योग्य संकेतकों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

जब एआई-आधारित निर्णय-समर्थन प्रणालियाँ यह संरचना करती हैं कि पूर्वाभास को कैसे क्रियान्वित किया जाता है, तो कुछ प्रकार के नुकसान को दूसरों पर विशेषाधिकार देकर, वे तथ्यात्मक क्षितिज को आकार देते हैं जिसके भीतर आनुपातिकता और सावधानी लागू की जाती है। कानूनी मानक अपरिवर्तित रहते हैं, लेकिन अनुमानित नागरिक क्षति के रूप में पहचाने जाने वाले दायरे और उसके आकलन को फिर से तय किया जाना चाहिए।

एल्गोरिथम प्रभाव के तहत मानव निर्णय

इसी संदर्भ में एआई-आधारित निर्णय समर्थन प्रणालियों के उपयोग का व्यापक प्रश्न उठता है। जोखिम इतना अधिक नहीं है कि ये उपकरण मानव निर्णय-निर्माता की जगह ले लेंगे, बल्कि कानूनी तर्क तटस्थ या वैज्ञानिक रूप से निर्विवाद माने जाने वाले तकनीकी आउटपुट के पीछे चले जाएंगे, जिससे निर्णय लेने के समय आईएचएल द्वारा आवश्यक महत्वपूर्ण और प्रासंगिक प्रशंसा की क्षमता कम हो जाएगी। इस अर्थ में, एआई नए कानूनी दायित्वों का निर्माण नहीं करता है, लेकिन यह मौजूदा दायित्वों के आवेदन में अपेक्षित उचित परिश्रम के स्तर को फिर से परिभाषित करने और बढ़ाने में योगदान देता है, जबकि उन स्थितियों को प्रभावित करता है जिनके तहत निर्णयों की समीक्षा और मूल्यांकन किया जा सकता है, विशेष रूप से निर्णय निर्माताओं के दायित्व के संबंध में।

अंतर्राष्ट्रीय मानवीय कानून स्पष्ट है: बल के प्रयोग की जिम्मेदारी मानव अभिनेताओं की है और इसे किसी मशीन पर स्थानांतरित नहीं किया जा सकता है। हालाँकि, जब निर्णयों को एल्गोरिथम प्रणालियों द्वारा गहराई से संरचित किया जाता है, तो IHL के साथ उनके अनुपालन का पूर्व-पोस्ट मूल्यांकन यह पता लगाने की क्षमता पर निर्भर करता है कि उपलब्ध जानकारी की व्याख्या, महत्व और अंतिम निर्णय में कैसे एकीकृत किया गया था। पारदर्शिता, दस्तावेज़ीकरण और पता लगाने की क्षमता के संदर्भ में पर्याप्त सुरक्षा उपायों के अभाव में, मुद्दा निर्णय लेने के स्वचालन का उतना नहीं है जितना कि यह स्थापित करने के लिए व्यावहारिक स्थितियों का कमजोर होना है कि क्या आनुपातिकता और एहतियात की आवश्यकताओं को पूरा किया गया है, जिसमें आईएचएल के गंभीर उल्लंघनों के मामलों में दायित्व स्थापित करने के उद्देश्य भी शामिल हैं।

इस संदर्भ में, महत्वपूर्ण नागरिक बुनियादी ढांचे की सुरक्षा एआई के तकनीकी प्रदर्शन पर कम निर्भर करती है, न कि इस बात पर कि ये उपकरण कठोर, महत्वपूर्ण और अच्छी तरह से प्रलेखित कानूनी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में कैसे अंतर्निहित हैं। जैसे-जैसे एआई तेजी से आकार देता है कि बल के उपयोग से पहले नुकसान की आशंका कैसे होती है, यह या तो कानूनी तर्क को संख्यात्मक अमूर्त तक सीमित कर सकता है जो नागरिक आबादी की जीवित वास्तविकता को अस्पष्ट करता है या निर्णय के अधिक मांग वाले अभ्यास का समर्थन करता है।

जब सुरक्षा उपायों के बिना एकीकृत किया जाता है, तो एआई अप्रत्यक्ष और प्रणालीगत नुकसान को छुपाने का जोखिम उठाता है। जब इसे पारदर्शी, प्रतिस्पर्धी और कानूनी रूप से अनुशासित प्रक्रियाओं में शामिल किया जाता है, तो यह ऐसे नुकसान की आशंका में निर्णय लेने वालों के परिश्रम को मजबूत कर सकता है और परिचालन विकल्पों को बढ़ावा दे सकता है जो अंतरराष्ट्रीय मानवीय कानून के मूलभूत उद्देश्यों को अधिक ईमानदारी से प्रतिबिंबित करते हैं: जीवन की सुरक्षा, मानव गरिमा और आवश्यक नागरिक सेवाएं।

ए

यह भी देखें

• लौरा ब्रून और मार्टा बो, सैन्य एआई में पूर्वाग्रह को संबोधित करने के लिए ‘निरंतर देखभाल’ की जानी चाहिए, 28 अगस्त, 2025
• जोआना एलडी विल्सन, एआई, युद्ध और (इन)मानवता: सैन्य निर्णय लेने में मानवीय भावनाओं की भूमिका, 20 फरवरी, 2025
• एल्के श्वार्ज, जिम्मेदार सैन्य एआई शासन की (आईएम)संभावना, 12 दिसंबर, 2024
• वेन झोउ और अन्ना रोज़ाली ग्रिप्ल, सैन्य निर्णय लेने में एआई: मनुष्यों का समर्थन करना, उन्हें प्रतिस्थापित नहीं करना, 29 अगस्त, 2024