अदालत की "सच्चाई" : "वह सबूत, क्या वह AI है?" अदालत को हिला देने वाली नकली छवियाँ और उन्हें पहचानने की तकनीक की सीमाएँ

"क्या यह सबूत AI द्वारा बनाया गया है?" अदालत में हंगामा मचाने वाली नकली छवियाँ और उन्हें पहचानने की तकनीक की सीमाएँ

स्मार्टफोन में बची रिकॉर्डिंग, सुरक्षा कैमरा की फुटेज, सोशल मीडिया पर पोस्ट की गई तस्वीरें। जब कोई समस्या होती है, तो ये रिकॉर्ड्स अक्सर विवादों को सुलझाने में मददगार साबित होते हैं।

लेकिन अगर इन रिकॉर्ड्स पर "क्या यह जनरेटिव AI द्वारा बनाया गया है?" का सवाल उठता है, तो क्या किया जाए?

क्या यह वास्तविक है क्योंकि यह स्वाभाविक दिखता है? अगर डिटेक्शन टूल ने संदेह जताया तो क्या यह नकली है? क्या वर्षों पहले पोस्ट की गई तस्वीर की मूल फाइल अभी भी आपके पास है?

कनाडा में हो रहे अनुसंधान इस समस्या की जटिलता को उजागर कर रहे हैं। AI द्वारा बनाए गए सबूतों को पहचानने के लिए तकनीक विकसित की जा रही है। हालांकि, प्रयोगशाला में प्राप्त परिणामों को सीधे न्यायिक प्रक्रियाओं में लागू नहीं किया जा सकता।

कई डिटेक्शन AI को इकट्ठा करने के बावजूद, कोई निष्कर्ष नहीं निकलता

ग्लोबल न्यूज़ द्वारा प्रकाशित 30 अक्टूबर 2026 के कनाडियन प्रेस के लेख के अनुसार, अनुसंधान का नेतृत्व वॉटरलू विश्वविद्यालय के कंप्यूटर विज्ञान के शोधकर्ता मोरा ग्रॉसमैन कर रहे हैं। वह यॉर्क विश्वविद्यालय के ओसगूड हॉल लॉ स्कूल में भी पढ़ाते हैं।

टीम का लक्ष्य न्यायालयों और न्याय से जुड़े लोगों के लिए एक मुफ्त और उपयोग में आसान ओपन-सोर्स टूल बनाना है। इसका उद्देश्य यह जांचने में मदद करना है कि क्या छवियाँ AI द्वारा बनाई या संपादित की गई हैं।

इस प्रणाली की विशेषता यह है कि यह निर्णय को एकल एल्गोरिदम पर नहीं छोड़ती, बल्कि कई उन्नत डिटेक्शन एल्गोरिदम को मिलाती है। प्रत्येक एल्गोरिदम निर्णय लेता है और परिणामों को एक समिति की तरह प्रस्तुत करता है।

हालांकि, दो साल की अनुसंधान योजना के मध्य में, चुनौतियाँ स्पष्ट हो रही हैं।

ग्रॉसमैन के अनुसार, दो वास्तविक मामलों में, एल्गोरिदम के निर्णय इतने सहमत नहीं थे कि उपयोगी निष्कर्ष निकाला जा सके।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह रिपोर्ट यह साबित नहीं करती कि "सभी AI डिटेक्शन तकनीकें बेकार हैं"। मूल लेख में इन दो मामलों की विस्तृत शर्तें या व्यापक मूल्यांकन पर आधारित सटीकता दर नहीं दी गई है। यह भी नहीं कहा गया है कि यह अदालत में आधिकारिक रूप से अपनाया गया सत्यापन था।

फिर भी, जब वास्तविक सामग्रियों का सामना होता है, तो नवीनतम तकनीक को मिलाने पर भी निर्णय विभाजित हो सकते हैं। यह तथ्य "AI के नकली को दूसरे AI को दिखाकर हल किया जा सकता है" की उम्मीदों को संशोधित करने के लिए मजबूर करता है।

सोशल मीडिया पर पोस्ट करने के समय से ही, सत्यापन के सुराग कम हो जाते हैं

प्रयोगशाला और वास्तविकता के बीच अंतर क्यों होता है?

ग्रॉसमैन द्वारा दिए गए कारणों में से एक यह है कि छवियाँ प्रसारित होने की प्रक्रिया में बदल जाती हैं।

फोटोग्राफी के तुरंत बाद की फाइल और सोशल मीडिया पर पोस्ट की गई छवि एक ही स्थिति में नहीं होती। पोस्ट करते समय इसे संपीड़ित किया जा सकता है, और फोटोग्राफी से संबंधित मेटाडेटा हटाया जा सकता है।

इसके अलावा, वह छवि सहेजी जाती है, किसी अन्य स्थान पर पोस्ट की जाती है, और स्क्रीनशॉट के रूप में साझा की जाती है। भले ही चित्र समान दिखता हो, जांच की जा सकने वाली जानकारी मूल फाइल से बदल जाती है।

इसके अलावा, अदालत में विवाद पोस्ट के तुरंत बाद नहीं होता। वर्षों बाद विवाद होने पर, मूल फाइल गायब हो सकती है।

महत्वपूर्ण बात यह है कि संपीड़ित होना या मेटाडेटा का न होना स्वयं में जालसाजी का सबूत नहीं है। सामान्य रूप से सोशल मीडिया का उपयोग करने पर भी ऐसी स्थिति हो सकती है।

असली छवियों के लिए भी सत्यापन सामग्री कम हो जाती है। इसलिए, "जांच करने पर कुछ नहीं मिला" और "यह नकली था" के बीच स्पष्ट अंतर करना आवश्यक है।

अदालत में केवल "निर्णय का परिणाम" पर्याप्त नहीं है

आमतौर पर सोशल मीडिया ब्राउज़िंग में, "यह संदिग्ध है, इसलिए इसे साझा न करें" का निर्णय पर्याप्त हो सकता है।

हालांकि, अदालत में निर्णय का प्रभाव कहीं अधिक होता है। किसी रिकॉर्ड पर विश्वास करना या न करना किसी की जिम्मेदारी और जीवन को प्रभावित कर सकता है।

ग्रॉसमैन ने शुरू से ही टूल को एक सार्वभौमिक समाधान नहीं माना है और मानव हस्तक्षेप और निर्णय की आवश्यकता पर जोर दिया है। यह भी आवश्यक है कि कोई व्यक्ति यह समझा सके कि ऐसा निर्णय क्यों लिया गया।

यदि डिटेक्शन परिणामों का उपयोग किया जाता है, तो यह समझना आवश्यक है कि क्या जांचा गया, किन शर्तों में निर्णय कठिन हो जाता है, और कितनी अनिश्चितता बनी रहती है।

"AI ने कहा कि यह नकली है" के कारण से ही यह पर्याप्त रूप से सत्यापित नहीं होता कि यह किसी अन्य AI द्वारा बनाया गया सबूत हो सकता है।

यह अनुसंधान केवल डिटेक्टर के प्रदर्शन के बारे में नहीं है। यह इस बात का भी सवाल है कि क्या लोग डिटेक्शन परिणामों को समझ सकते हैं और उन्हें न्यायिक प्रणाली में एक स्थान दे सकते हैं।

मुफ्त टूल का लक्ष्य बनाने का कारण सत्यापन की लागत में है

वॉटरलू विश्वविद्यालय के अनुसंधान परिचय में बताया गया है कि AI संबंधित सबूतों की जांच के लिए विशेषज्ञों को शामिल करने में लागत आती है, जिससे मुकदमे में देरी हो सकती है। बड़े पैमाने के मामलों के अलावा, ऐसी प्रतिक्रिया कठिन होती है।

मुफ्त और उपयोग में आसान टूल का उद्देश्य उन लोगों की मदद करना है जो अकेले मुकदमे में जा रहे हैं या जिन्हें पर्याप्त विशेषज्ञ सहायता नहीं मिल रही है।

इससे यह खतरा उत्पन्न होता है कि नकली बनाने का बोझ और उसे सत्यापित करने का बोझ असंतुलित हो जाएगा।

अगर हर संदिग्ध छवि के लिए महंगी जांच की आवश्यकता होती है तो क्या होगा? या अगर असली रिकॉर्ड प्रस्तुत करने वाले व्यक्ति को उसकी प्रामाणिकता को साबित करने के लिए बहुत समय और पैसा खर्च करना पड़ता है तो क्या होगा?

यह अनुसंधान के संदर्भ से उत्पन्न होने वाली निष्पक्षता की समस्या है। सबूतों की जांच के लिए कितने व्यापक रूप से साधनों का उपयोग किया जा सकता है? डिटेक्शन की सटीकता के साथ-साथ, इन शर्तों पर भी सवाल उठाया जा रहा है।

सोशल मीडिया पर केवल "नकली का डर" ही नहीं बताया जा रहा है

इस समस्या से संबंधित सार्वजनिक चर्चा के रूप में, Reddit के ब्रिटिश पुलिस संबंधित समुदाय "r/policeuk" में AI द्वारा बनाई गई या संपादित छवियों और वीडियो को सबूत के रूप में लाने की संभावना पर चर्चा हो रही है।

निम्नलिखित Global News के लेख पर सीधी प्रतिक्रिया नहीं है, बल्कि इसी विषय पर एक अन्य थ्रेड में पोस्ट की गई टिप्पणियों का सारांश है। यह एक गुमनाम पोस्ट है, और पोस्टर के पेशे या अनुभव की स्वतंत्र रूप से पुष्टि नहीं की जा सकती।

एक चिंता यह है कि सुरक्षा फुटेज जैसी चीजों पर "क्या यह AI द्वारा बनाया गया है?" का संदेह किया जा सकता है, जिससे असली रिकॉर्ड की विश्वसनीयता भी प्रभावित हो सकती है।

वहीं, यह राय भी थी कि स्रोत से सीधे डेटा प्राप्त करना और एक ही घटना को रिकॉर्ड करने वाली कई फुटेज की तुलना करना अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगा।

इसके अलावा, यह भी कहा गया कि डिटेक्शन टूल के परीक्षण डेटा और वास्तविक जीवन में उपयोग की जाने वाली फुटेज समान नहीं हैं, और AI को प्रारंभिक जांच के लिए सहायक के रूप में उपयोग करने और फिर मानव द्वारा जांच करने का समर्थन किया गया।

ये पूरे जनमत को नहीं दर्शाते। हालांकि, यह स्पष्ट है कि रुचि केवल "क्या नकली को पहचाना जा सकता है?" पर नहीं है, बल्कि "असली पर विश्वास कैसे बनाए रखा जाए?" पर भी है।

"यह AI है" के संदेह की भी जांच की आवश्यकता होगी

जनरेटिव AI द्वारा उत्पन्न समस्याओं के दो पहलू हैं।

एक यह है कि नकली को असली के रूप में स्वीकार किया जाता है। दूसरा यह है कि असली को नकली के रूप में खारिज किया जाता है।

केवल पहले को लेकर सतर्क रहने से, सभी फुटेज पर संदेह करने की प्रवृत्ति हो सकती है, जिससे घटनाओं को रिकॉर्ड करने वाले लोगों के प्रयास व्यर्थ हो सकते हैं।

इसके विपरीत, केवल दृश्य की स्वाभाविकता पर भरोसा करने से, चालाकी से बनाए गए दस्तावेज़ों को स्वीकार करने का खतरा हो सकता है।

आवश्यकता इस बात की है कि "विश्वास करें" या "संदेह करें" का रवैया पहले से तय न किया जाए, बल्कि उस रिकॉर्ड की उत्पत्ति की जांच की जाए।

किसने, कब, कहाँ रिकॉर्ड किया? क्या मूल डेटा मौजूद है? इसे कैसे साझा किया गया? क्या यह अन्य सामग्रियों के साथ विरोधाभासी नहीं है?

AI द्वारा संपादन की संभावना का संकेत देने वाले पक्ष को भी उस संकेत की जांच करने के लिए सामग्री की आवश्यकता होती है। केवल संभावना होने से कोई रिकॉर्ड नकली नहीं बन जाता।

जापान में हमारे लिए भी महत्वपूर्ण है "रिकॉर्ड को कैसे संरक्षित किया जाए"

यह रिपोर्ट कनाडा के अनुसंधान के बारे में है, और यह नहीं कहती कि जापान की अदालतें वही प्रणाली अपना रही हैं।

फिर भी, जीवन के साथ इसके कई संपर्क बिंदु हैं।

ट्रैफिक दुर्घटनाओं के डैशकैम, काम के संवाद, स्टोर के साथ विवाद, सोशल मीडिया पर उत्पीड़न। जब कुछ होता है, तो तस्वीरें, रिकॉर्डिंग, स्क्रीन रिकॉर्ड्स को संरक्षित करने वाले लोग कम नहीं होते।

इस चुनौती से दैनिक रिकॉर्ड प्रबंधन के लिए एक सुझाव यह है कि साझा करने के लिए बनाई गई प्रतियों के अलावा, प्राप्त स्थिति के डेटा को भी संरक्षित किया जाए।

यदि देखने में आसान बनाने के लिए कोई छवि काटी गई है, तो काटने से पहले की छवि को भी सहेजें। यदि कोई छोटा वीडियो बनाया गया है, तो पहले और बाद के हिस्सों को शामिल करते हुए मूल वीडियो को भी सहेजें। रिकॉर्डिंग की तारीख और स्थिति को भी संरक्षित करें ताकि बाद में इसे ट्रैक किया जा सके।

ये तरीके इस बात की गारंटी नहीं देते कि कोई विशेष सामग्री जापानी अदालत में सबूत के रूप में स्वीकार की जाएगी। हालांकि, यह सुनिश्चित करने का तरीका है कि आप बाद में जांच के लिए सुराग कम न करें।

"क्या दिखाया गया है" जितना ही महत्वपूर्ण है, "वह रिकॉर्ड कैसे संरक्षित किया गया" भी महत्वपूर्ण है।

छवि की गुणवत्ता को सुधारना और तथ्यों की जांच करना अलग चीजें हैं

एक और बात जो दैनिक जीवन में ध्यान देने योग्य है, वह है जनरेटिव AI का उपयोग करके छवियों का सुधार।

यहाँ विचार करने की बात यह है कि ग्रॉसमैन के दो परीक्षणों से अलग, रिकॉर्ड्स को संभालने में समस्याएँ हैं।

अंधेरे फुटेज को उज्ज्वल करने की प्रक्रिया और अदृश्य हिस्सों को जनरेटिव AI द्वारा भरने की प्रक्रिया एक ही नहीं है। भले ही एक विश्वसनीय चेहरा या वस्तु का आकार दिखाई दे, इसका मतलब यह नहीं है कि यह मूल दृश्य में मौजूद था।

देखने में आसान छवियाँ देखने वाले पर गहरा प्रभाव डालती हैं। हालांकि, प्रभाव की स्पष्टता और रिकॉर्ड की सटीकता अलग-अलग चीजें हैं।

यह महत्वपूर्ण है कि जब स्पष्टीकरण या पुष्टि के लिए संपादित संस्करण बनाए जाएँ, तो उन्हें मूल डेटा के साथ भ्रमित न किया जाए। रिकॉर्ड कहाँ तक है और संपादन कहाँ से शुरू होता है, इसका भेदभाव महत्वपूर्ण है।

"सर्वशक्तिमान डिटेक्टर" की प्रतीक्षा करना पर्याप्त नहीं है

ग्रॉसमैन और उनकी टीम अनुसंधान जारी रखे हुए हैं, और अगले चरण में वे कानून प्रवर्तन एजेंसियों और नीति निर्माताओं से राय प्राप्त करने की योजना बना रहे हैं।

उनके द्वारा उठाए गए मुद्दे केवल तकनीकी नहीं हैं, बल्कि कानूनी, नियामक, नीतिगत और लोगों को जानकारी की जांच करने के लिए शिक्षा से संबंधित भी हैं।

क्या हानिकारक सामग्री के निर्माण के बाद डिटेक्शन की जिम्मेदारी को केंद्रित करना सही है? क्या ऐसी सामग्री का निर्माण ही प्रतिबंधित नहीं होना चाहिए? मूल लेख में इस प्रकार की नीतिगत चर्चाओं का उल्लेख है, हालांकि, यह नहीं बताया गया है कि क्या और कितना प्रतिबंधित किया जाना चाहिए।

अनुसंधान की कठिनाइयाँ हार मानने का कारण नहीं हैं। बल्कि, यह समझने के लिए सामग्री प्रदान करती हैं कि तकनीक क्या कर सकती है और क्या नहीं।

भविष्य के सबूतों की विश्वसनीयता केवल एक डिटेक्टर के उत्तर पर निर्भर नहीं हो सकती। मूल डेटा, रिकॉर्ड की उत्पत्ति, आस-पास की सामग्री, और मानव द्वारा दी गई व्याख्या को एकत्रित करना आवश्यक है।

फोटो और वीडियो का मूल्य समाप्त नहीं हो रहा है। उस मूल्य को बनाए रखने के लिए, केवल दिखाए गए सामग्री पर नहीं, बल्कि वहाँ तक पहुँचने के रास्ते पर भी ध्यान देना आवश्यक है।

स्रोत और संदर्भ सामग्री

1. ग्लोबल न्यूज़/द कनाडियन प्रेस:##HTML_TAG_