एआई और मिश्रित वास्तविकता के साथ बदलता पुलिस का भविष्य: स्वीडन के Umeå विश्वविद्यालय द्वारा नई तकनीक की संभावनाओं की खोज

पुलिस अधिकारी की दृष्टि में एआई जानकारी——"भविष्य की जांच" का समर्थन करने वाली तकनीक और निर्णय जो नहीं सौंपे जाने चाहिए

सामने के वाहन को देखते हुए, उसके चारों ओर डिजिटल जानकारी उभरती है। हाथ में स्क्रीन पर नजर डाले बिना, आवश्यक जानकारी की पुष्टि की जा सकती है——।

ऐसे भविष्य के पुलिस कार्यों से जुड़ा शोध, स्वीडन के उमिया विश्वविद्यालय और अन्य शोध टीमों द्वारा आगे बढ़ाया जा रहा है। इसमें एआई और "मिश्रित वास्तविकता (एमआर)" को मिलाकर एक संवादात्मक प्रणाली का उपयोग किया जा रहा है।

8 अक्टूबर 2026 को Phys.org और उसी विश्वविद्यालय द्वारा प्रस्तुत शोध में, पुलिस अधिकारियों और प्रशिक्षकों की भागीदारी के माध्यम से प्रशिक्षण में,现场 में निर्णय लेने की संभावना और इसके कार्यान्वयन के साथ आने वाली नैतिक समस्याओं पर विचार किया गया।

ध्यान देने योग्य बात यह है कि यह शोध पुलिस अधिकारियों को एआई से बदलने के लिए नहीं है। शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि मानव के निर्णय लेने की क्षमता को बनाए रखते हुए, डिजिटल जानकारी का उपयोग कैसे किया जाए।

वास्तविक दृश्य में जानकारी को ओवरले करने वाली "मिश्रित वास्तविकता" क्या है

एमआर एक तकनीक है जो वास्तविक स्थान में डिजिटल जानकारी या वस्तुओं को ओवरले करती है। यह वीआर से अलग है, जो दृश्य को आभासी स्थान से ढकता है, और यह लोगों, वाहनों, इमारतों आदि को देखते हुए अतिरिक्त जानकारी का संदर्भ देता है।

इस शोध में, माइक्रोसॉफ्ट के हेडसेट "HoloLens" का उपयोग किया गया। यह दृष्टि और आवाज़ के माध्यम से संचालित किया जा सकता है, और वस्तुओं की पहचान और संभावित खतरों की पहचान जैसे उपयोगों के लिए विचार किया जा रहा है।

पुलिस गतिविधियों में, सामने की स्थिति लगातार बदलती रहती है। विरोधी की गतिविधि, आसपास के लोगों की स्थिति, सहकर्मियों के साथ समन्वय आदि, कई जानकारी पर ध्यान देना आवश्यक होता है।

उस दौरान, यदि आवश्यक जानकारी दृष्टि में पुष्टि की जा सकती है, तो यह स्थिति की समझ में मदद कर सकती है।

हालांकि, जानकारी अधिक होने का मतलब यह नहीं है कि यह बेहतर है। यदि बहुत अधिक जानकारी प्रदर्शित होती है, या गलत जानकारी को जोर दिया जाता है, तो यह सामने के परिवर्तनों को नजरअंदाज करने का कारण बन सकता है। महत्वपूर्ण यह है कि क्या प्रदर्शित किया जा सकता है, बल्कि यह भी कि क्या, कब, और किस हद तक दिखाया जाए।

39 पुलिस अधिकारी और प्रशिक्षक शामिल हुए, प्रशिक्षण में सकारात्मक मूल्यांकन

शोध स्वीडन और स्पेन के कैटालोनिया के पुलिस शिक्षा संस्थानों और कानून प्रवर्तन एजेंसियों के सहयोग से कई चरणों में किया गया। प्रतिभागियों में कुल 39 पुलिस अधिकारी और प्रशिक्षक शामिल थे।

व्यावहारिक परीक्षण से पहले, प्रतिभागियों ने दो कार्यशालाएं लीं। एक में, भरोसेमंद एआई के मूल सिद्धांतों को सिखाया गया। दूसरी में, एमआर और HoloLens का वास्तविक अनुभव कराया गया।

इसके बाद, उच्च जोखिम वाली स्थिति के लिए वाहन रोकने के प्रशिक्षण में, HoloLens को एक सहायक उपकरण के रूप में उपयोग किया गया।

विश्वविद्यालय के बयान के अनुसार, प्रतिभागियों ने प्रणाली की उपयोगिता, उपयोग में आसानी, और विश्वसनीयता के लिए अत्यधिक सकारात्मक प्रतिक्रिया दी। पुलिस अधिकारी और उसी विश्वविद्यालय में पढ़ाने वाले एंडर्स शोगस्टेल ने बताया कि प्रतिभागियों की रुचि उच्च थी और उन्होंने कई संभावनाएं देखीं।

यहां, तकनीकी विकास और पुलिस प्रैक्टिस के पक्षों के सहयोग का महत्व भी है। डेवलपर्स द्वारा सोची गई सुविधाएं और现场 में वास्तव में आवश्यक सुविधाएं हमेशा मेल नहीं खातीं। दोनों पक्षों के ज्ञान को एकत्रित करना व्यावहारिकता पर विचार करने का प्रारंभिक बिंदु बनता है।

"यह लोकप्रिय था" और "सुरक्षा साबित हुई" अलग हैं

दूसरी ओर, इस परिणाम को "एआई के उपयोग से पुलिस गतिविधियां सुरक्षित हो गईं" के रूप में लेना जल्दबाजी होगी।

परिचयात्मक लेख में प्रस्तुत मुख्य परिणाम प्रशिक्षण अनुभव वाले प्रतिभागियों द्वारा सकारात्मक मूल्यांकन है। वास्तविक सड़कों पर कितने हादसे कम हुए, कितनी गलत पहचानें रोकी गईं, जैसे प्रभाव नहीं दिखाए गए हैं।

उपयोगकर्ता द्वारा विश्वास किया जाना और प्रणाली का विभिन्न परिस्थितियों में सही काम करना अलग मुद्दे हैं।

उदाहरण के लिए, क्या यह अंधेरे स्थानों, बारिश के मौसम, भीड़भाड़ वाले स्थानों, अस्थिर संचार वाले वातावरण में सहायता कर सकता है। जब गलत जानकारी प्रदर्शित होती है, तो क्या पुलिस अधिकारी इसे पहचान सकते हैं। ये बिंदु वास्तविक संचालन पर विचार करते समय जांचे जाने चाहिए।

ये भविष्य के सत्यापन में पूछे जाने वाले मुद्दे हैं और इस परिचयात्मक लेख से हल किए गए नहीं माने जा सकते।

यह एक आशाजनक शोध है, इसलिए उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया, तकनीक की प्रदर्शन क्षमता, और समाज पर इसके प्रभाव को अलग-अलग पढ़ना महत्वपूर्ण है।

जितनी अधिक स्वचालन होती है, उतनी ही अधिक नैतिक समस्याएं होती हैं

शोध टीम ने कार्यक्षमता को निम्न से उच्च तक तीन जोखिम स्तरों में विभाजित करके विश्लेषण किया। परिणामस्वरूप, जैसे-जैसे स्वचालन की डिग्री बढ़ती है, गोपनीयता, पारदर्शिता, और एल्गोरिदम की पक्षपातिता से संबंधित नैतिक जोखिम बढ़ते हैं।

पुलिस अधिकारी को संदर्भ जानकारी दिखाना और एआई द्वारा व्यक्ति या स्थिति का मूल्यांकन करना और इसके बाद की प्रतिक्रिया को मजबूत दिशा देना, प्रभाव की मात्रा में भिन्न होता है।

यदि प्रणाली सामने के व्यक्ति को खतरनाक रूप से गलत मूल्यांकन करती है, तो उस प्रदर्शन से पुलिस अधिकारी की पूर्वाग्रह उत्पन्न हो सकती है। इसके विपरीत, खतरे को नजरअंदाज करने के परिणामस्वरूप, सतर्कता कमजोर हो सकती है।

यह इस प्रशिक्षण में वास्तव में घटित हुई घटना नहीं है। निर्णय समर्थन प्रणाली को लागू करते समय यह एक समस्या है जिसे विचार करना चाहिए।

इसके अलावा, यदि दृश्य में प्रवेश की गई छवियों या जानकारी को रिकॉर्ड करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, तो घटना से संबंधित नहीं होने वाले राहगीरों की जानकारी को कैसे संभाला जाए, यह भी पूछा जाएगा। इसमें भंडारण अवधि, देखने वाले लोग, बाहरी प्रदाय, और हटाने की प्रक्रिया शामिल होनी चाहिए।

हेडसेट की प्रदर्शन क्षमता मात्र से, इन चुनौतियों का उत्तर नहीं दिया जा सकता।

"अंत में मानव निर्णय लेता है" को केवल औपचारिकता नहीं बनने देने के लिए

शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि प्रणाली को पूरी तरह से स्वायत्त नहीं किया जाना चाहिए और अंतिम निर्णय मानव द्वारा लिया जाना चाहिए।

हालांकि, केवल मानव द्वारा अंतिम संचालन करने से यह पर्याप्त नहीं होता। वास्तव में, यदि एआई के प्रदर्शन को उसी रूप में स्वीकार किया जाता है, तो मानव निर्णय केवल औपचारिक बन जाता है।

जापान में इसी तरह की प्रणाली पर विचार करते समय, पुलिस अधिकारी को एआई की जानकारी की जांच करने की डिज़ाइन की आवश्यकता होगी।

उदाहरण के लिए, यह जानकारी जो प्रदर्शित की जा रही है, क्या यह सीधे अवलोकित तथ्य है, क्या यह पिछले रिकॉर्ड है, या एआई द्वारा अनुमानित है, इसे अलग करने में सक्षम होना चाहिए। यदि जानकारी पुरानी या अनिश्चित है, तो उसकी सीमाएं समझनी चाहिए। और现场 में देखे और सुने गए तथ्यों के साथ विरोधाभास होने पर, एआई के प्रस्ताव को अस्वीकार करने में सक्षम होना चाहिए।

इसके अलावा, प्रतिक्रिया को बाद में सत्यापित करने के लिए, यह सुनिश्चित करने की प्रणाली भी महत्वपूर्ण होगी कि किस प्रकार की जानकारी प्रदर्शित की गई और मानव ने कैसे निर्णय लिया।

"मानव जिम्मेदारी लेता है" इस वाक्यांश को वास्तविक बनाने के लिए, यह आवश्यक है कि मानव के पास निर्णय लेने के लिए पर्याप्त जानकारी और विवेक हो।

एसएनएस पर मुख्य रूप से शोध पत्र का परिचय, आम नागरिकों की प्रतिक्रिया अभी नहीं दिख रही

एसएनएस पर, इस शोध पत्र को प्रस्तुत करने वाले सार्वजनिक पोस्ट देखे जा सकते हैं।

सह-लेखक बर्नाट विवोलस जोर्डा ने LinkedIn पर शोध पत्र के प्रकाशन की रिपोर्ट की और इसे कैटालोनिया पब्लिक सेफ्टी इंस्टीट्यूट, उमिया विश्वविद्यालय, और कंपनियों के शामिल यूरोपीय संयुक्त परियोजना से उत्पन्न परिणाम के रूप में प्रस्तुत किया।

इसके अलावा, एरिक बोरग्लंड ने भी LinkedIn पर, उमिया के पुलिस शिक्षा विभाग आदि द्वारा पुलिस रणनीति में एआई की चुनौतियों को संभालने वाले शोध पत्र के रूप में साझा किया।

पुष्टि किए गए पोस्ट से, शोध परिणामों को पेशेवर चर्चा से जोड़ने की एक प्रवृत्ति देखी जा सकती है।

हालांकि, ये शोध पत्र को प्रस्तुत करने वाले पोस्ट हैं और 8 अक्टूबर की खबर पर आम नागरिकों की प्रतिक्रिया को इकट्ठा करने वाले नहीं हैं। पुष्टि की गई सीमा में, नागरिकों की सहमति या जापान के एसएनएस पर प्रतिक्रिया को निर्णय करने के लिए पर्याप्त सामग्री नहीं है।

इसलिए, "एसएनएस पर स्वागत की आवाज़ें उमड़ रही हैं" या "निगरानी समाज के प्रति चिंता बढ़ रही है" जैसे अभिव्यक्तियाँ इस शोध के लिए उपयोग नहीं की जा सकतीं। वर्तमान चरण में जो दिखाई दे रहा है वह यह है कि शोध का साझा होना जारी है।

यदि जापान में लागू किया जाए, तो पूर्व-प्रवेश सत्यापन महत्वपूर्ण होगा

यह शोध जापान की पुलिस में इसी प्रणाली के कार्यान्वयन की खबर नहीं है। फिर भी, एआई का सार्वजनिक सुरक्षा में उपयोग कैसे किया जाए, यह मुद्दा जापान में भी लागू होता है।

विशेष रूप से विचार करने की बात यह है कि पुलिस अधिकारियों के लिए सुविधा के अलावा, नागरिकों के लिए सुरक्षा और संतोष की भावना भी महत्वपूर्ण है।

भले ही जानकारी को जल्दी से पुष्टि किया जा सके, यदि गलत अनुमान के कारण अनावश्यक रूप से सतर्कता की जाती है, या बिना स्पष्टीकरण के रिकॉर्ड बनाए जाते हैं, तो यह नागरिकों के विश्वास से जुड़ा नहीं हो सकता।

जापान में विचार करते समय, पहले प्रशिक्षण वातावरण में, जानकारी के प्रदर्शन के तरीके और गलत पहचान के लिए प्रतिक्रिया की पुष्टि करना विचार किया जा सकता है। पुलिस अधिकारी के कार्यभार में कैसे बदलाव आता है, इसके अलावा, यह भी मूल्यांकन करना चाहिए कि क्या यह दृष्टि को बाधित नहीं करता और क्या यह बातचीत पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

मूल्यांकन मानदंड भी, केवल प्रसंस्करण की गति पर्याप्त नहीं है। निर्णय की सटीकता, अनावश्यक हस्तक्षेप से बचने की क्षमता, रिकॉर्ड को सही ढंग से प्रबंधित करने की क्षमता, और नागरिकों को स्पष्टीकरण देने की क्षमता जैसे बिंदु शामिल किए जाने चाहिए।

यह शोध में जापान के लिए प्रभाव की पुष्टि की गई है, इसका अर्थ नहीं है, बल्कि यह जापानी समाज में इस शोध के परिणामों को विचार करने का एक मुद्दा है।

आवश्यकता होगी "एआई का उपयोग करने का प्रशिक्षण" और "एआई पर संदेह करने का प्रशिक्षण"

शोध टीम का मानना है कि इस तरह की तकनीक को पुलिस की बुनियादी शिक्षा में शामिल करना और भविष्य के पुलिस अधिकारियों को शुरुआती चरण में संभावनाओं और कमजोरियों दोनों को सीखने का महत्व है।

सिर्फ संचालन विधि को याद करना पर्याप्त नहीं है। किन परिस्थितियों में जानकारी अनिश्चित हो जाती है, जब प्रदर्शन और वास्तविकता में अंतर होता है तो क्या करना चाहिए, और जब समर्थन नहीं होता है तो क्या प्रतिक्रिया दी जा सकती है। इन क्षमताओं को विकसित करना आवश्यक है।

इस शोध से पता चलता है कि पुलिस अधिकारी की दृष्टि में जानकारी बढ़ाने की तकनीक की संभावना और उस जानकारी को निर्णय पर हावी न होने देने की चुनौतियाँ हैं।

एआई द्वारा दिखाए गए चीजों को देखते हुए भी, सामने के व्यक्ति की आवाज और हरकतों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं या नहीं। भविष्य की पुलिस गतिविधियों की गुणवत्ता न केवल उपकरण की नवीनता पर निर्भर करती है, बल्कि यह भी कि इसका उपयोग करने वाले मानव के निर्णय को कैसे संरक्षित किया जाए।

स्रोत और संदर्भ यूआरएल

1. Phys.org:
   8 अक्टूबर 2026 को प्रकाशित। शोध का सारांश, 39 प्रतिभागियों द्वारा प्रशिक्षण, उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया, नैतिक चुनौतियों का परिचय।
   https://phys.org/news/2026-10-ai-reality-police.html

2. उमिया विश्वविद्यालय: शोध संस्थान द्वारा आधिकारिक घोषणा
   पुलिस शोध और कंप्यूटर विज्ञान का संयुक्त शोध, HoloLens का उपयोग करके सत्यापन, मानव निर्णय को बनाए रखने की आवश्यकता, पुलिस शिक्षा के लिए दृष्टिकोण की पुष्टि।umu.se
   https://www.umu.se/en/news/research-shows-how-ai-and-mixed-reality-can-enhance-police-work_12196568/

3. शोध पत्र: Trustworthy AI and Mixed Reality in Police Interventions: Challenges and Opportunities
   Journal of Artificial Intelligence Research में प्रकाशित। नीचे दिए गए लेख का DOI। शोध सामग्री का वर्णन, प्रस्तुत लेख और विश्वविद्यालय की आधिकारिक घोषणा पर आधारित है।
   https://doi.org/10.1613/jair.1.19461

4. LinkedIn: सह-लेखक बर्नाट विवोलस जोर्डा का सार्वजनिक पोस्ट
   शोध पत्र का प्रकाशन और संयुक्त परियोजना का परिणाम होने का परिचय देने वाला पोस्ट। एसएनएस पर शोध साझा करने का उदाहरण।Bernat Vivolas Jordà
   https://www.linkedin.com/posts/bernatvivolas_publicat-larticle-trustworthy