अमेरिकी हाई स्कूलों में "टॉयलेट तक की निगरानी"? AI आधारित "नया स्कूल सुरक्षा" का उजाला और अंधेरा

"टॉयलेट की दीवार पर, धुएं के डिटेक्टर की तरह एक मशीन लगी हुई है। और वह 'आवाज़' सुन रही है"——। जैसे ही यह बात सामने आई, लोगों की कल्पना तेजी से बढ़ने लगी। स्कूल बच्चों के लिए एक स्थान है, लेकिन यह एक 'समाज का लघु रूप' भी है जहां क्षेत्र की चिंताएं और राजनीति-उद्योग की योजनाएं सबसे अधिक गहराई से समाहित होती हैं।

दिसंबर 2025 में, अमेरिका के हाई स्कूलों में ड्रोन, व्यवहार विश्लेषण AI कैमरे, वाहन नंबर पहचान (ALPR) के साथ-साथ टॉयलेट के आसपास ध्वनि पहचान उपकरण लगाने की "बहुस्तरीय निगरानी" का विस्तार हो रहा है——ऐसी रिपोर्टें ध्यान आकर्षित कर रही हैं। लॉस एंजेलेस के निकट बेवर्ली हिल्स हाई स्कूल में, बताया गया है कि गलियारों की निगरानी व्यवहार विश्लेषण AI द्वारा की जाती है, आगंतुक वाहनों का ट्रैकिंग नंबर पहचान द्वारा किया जाता है, और टॉयलेट में AI ध्वनि पहचान उपकरण लगाए गए हैं।

इसके अलावा, उसी स्कूल जिले ने 2024-25 शैक्षणिक वर्ष में सुरक्षा संबंधित खर्चों पर लगभग 4.8 मिलियन डॉलर खर्च किए। जिले के प्रमुख (सुपरिंटेंडेंट) एलेक्स चर्निस ने कहा कि "सशस्त्र सुरक्षा, ड्रोन और AI, यदि आवश्यक हो, तो लागू किए जाएंगे" और निगरानी प्रणाली को "दैनिक कार्य" के रूप में स्थापित किया।

लेकिन दूसरी ओर, निगरानी के सख्ती से "सुरक्षा" बढ़ाने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं है। अमेरिकी सिविल लिबर्टीज यूनियन (ACLU) के एक अधिकारी ने चेतावनी दी है कि निगरानी की सामान्यीकरण बच्चों को चुप करा सकती है, शिक्षकों से परामर्श या रिपोर्टिंग को कम कर सकती है और "वास्तव में खतरनाक" बना सकती है।

1) स्कूल क्यों किले में बदल रहे हैं: "गन" के अलावा "टॉयलेट समस्या"

अमेरिका में स्कूल सुरक्षा पर चर्चा, गन हिंसा की वास्तविकता से बच निकलना मुश्किल है। इसलिए निगरानी तकनीक बेचने वाली कंपनियां "निवारण", "प्रारंभिक पहचान", "त्वरित प्रतिक्रिया" जैसे शब्दों का उपयोग करती हैं। लेकिन स्कूलों के पास "सुरक्षा समस्याएं" केवल गन तक सीमित नहीं हैं। हाल के वर्षों में, इलेक्ट्रॉनिक सिगरेट (वेप) या THC का उपयोग, बदमाशी, हिंसा, तोड़फोड़, टॉयलेट में जमावड़ा——इन "दैनिक व्यवस्था" की गड़बड़ी को टॉयलेट निगरानी उपकरणों की स्थापना के कारणों के रूप में बताया गया है।

WIRED द्वारा प्रस्तुत एक अध्ययन में, मिनियापोलिस के सार्वजनिक स्कूलों में लगाए गए HALO सेंसर ने 7 महीने (सितंबर 2024 से अप्रैल 2025) के संचालन के दौरान 45,000 से अधिक अलर्ट जारी किए, जो औसतन प्रति दिन लगभग 412 अलर्ट——लगभग "प्रति मिनट एक बार" की दर से सूचनाएं थीं।
सूचनाएं निलंबन जैसी सजा की ओर ले जाती हैं, जबकि समर्थन (काउंसलर परिचय) कम होता है——इस प्रकार "संचालन की असंतुलन" भी उभरती है।

मुख्य बिंदु यह है कि इस तरह के उपकरण "वायु गुणवत्ता की पहचान" से शुरू होते हैं, लेकिन माइक्रोफोन से लैस मॉडल या "आक्रामकता", "कीवर्ड" पहचान आदि की ओर, अनजाने में उनके कार्यक्षेत्र का विस्तार हो सकता है।

2) "AI गलतियां करता है"——यह जमीनी स्तर पर किसे चोट पहुंचाता है

AI निगरानी की वैधता पर विचार करते समय, सबसे सीधी अपील गलत पहचान होती है। बाल्टीमोर काउंटी के सार्वजनिक स्कूलों में, निगरानी कंपनी Omnilert लगभग 7,000 स्कूल कैमरों की निगरानी करती है, लेकिन प्रणाली ने एक छात्र के डोरिटोस बैग को बंदूक के रूप में गलत तरीके से पहचाना, और सशस्त्र पुलिस ने हस्तक्षेप किया और छात्र को हिरासत में लिया गया, जिसके बाद गलती का पता चला।

इसी तरह, फ्लोरिडा में AI ने एक छात्र के क्लैरिनेट को बंदूक के रूप में गलत तरीके से पहचाना, जिसके परिणामस्वरूप स्कूल लॉकडाउन में चला गया।

गलत पहचान "हंसी की बात" नहीं होती। स्कूल सुरक्षा उपाय अक्सर सुरक्षा गार्ड और पुलिस से जुड़े होते हैं। इसका मतलब है कि AI की गलतियां "सशस्त्र वयस्कों की कार्रवाई" में बदल जाती हैं, जो बच्चों के शरीर और मन को सीधे प्रभावित करती हैं। इसके अलावा, अगर गलत पहचान बार-बार होती है, तो "वास्तविक खतरे" के प्रति प्रतिक्रिया धीमी हो सकती है, और जमीनी स्तर पर "भेड़िया लड़का" प्रभाव पैदा हो सकता है।

इसके अलावा, AI सुरक्षा बाजार में "AI से सटीकता बढ़ती है" का प्रचार अक्सर आगे बढ़ता है। उदाहरण के लिए, अमेरिकी FTC ने 2024 में, Evolv को, जो हथियार पहचान का दावा करता है, AI की पहचान क्षमता के बारे में बिना आधार के/भ्रामक दावों को समस्या के रूप में देखा और सुधार की मांग की, और स्कूल ग्राहकों को अनुबंध समाप्त करने का विकल्प देने वाले उपायों की घोषणा की। Federal Trade Commission

3) निगरानी "सुरक्षा को कम करती है"——विश्वास का विनाश और "परामर्श की कमी"

ACLU पक्ष, स्कूलों की निगरानी बढ़ाने की "बच्चों की सुरक्षा की रक्षा" की कहानी पर ठंडा पानी डालता है। रिपोर्ट में उद्धृत ACLU अधिकारी ने, कोलंबाइन के बाद के बड़े पैमाने पर स्कूल शूटिंग की घटनाओं में से कई पहले से ही भारी निगरानी वाले स्कूलों में हुईं इस रिपोर्ट का हवाला देते हुए कहा कि फोकस समूहों में, उन स्कूलों में जहां निगरानी सामान्य हो गई है, मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं या घरेलू हिंसा जैसी समस्याओं को शिक्षकों के साथ साझा करना कठिन हो जाता है।

स्कूल सुरक्षा की "अंतिम रक्षा" उपकरणों से अधिक "किसी से परामर्श करने का संबंध" है। अगर संकेतों की पहचान और पूर्व-देखभाल, निगरानी की सामान्यीकरण के कारण दूर हो जाती है, तो तकनीक सुरक्षा की नींव को कमजोर कर सकती है।

4) "रिकॉर्ड न करना" पर्याप्त नहीं है: टॉयलेट निगरानी उपकरणों का मूल जोखिम

निगरानी उपकरणों के विज्ञापन में "रिकॉर्ड न करना", "सहेजना नहीं" जैसे दावे आम होते हैं। लेकिन, नेटवर्क से जुड़े माइक्रोफोन होने के कारण, जोखिम समाप्त नहीं होता। WIRED ने रिपोर्ट किया कि HALO 3C की कमजोरियों का दुरुपयोग किया जा सकता है (जासूसी, फर्जी अलर्ट आदि) और निर्माता ने अपडेट प्रदान किया।

चिंताओं को मुख्य रूप से तीन भागों में व्यवस्थित किया जा सकता है।

• सुरक्षा: कमजोरियों या सेटिंग त्रुटियों के कारण तीसरे पक्ष द्वारा जासूसी या छेड़छाड़ की जा सकती है

• उद्देश्य से बाहर उपयोग: प्रारंभिक "वेप उपाय" को आचरण प्रबंधन या कर्मचारी निगरानी तक विस्तारित किया जा सकता है

• डेटा एकीकरण: विक्रेता या बाहरी एजेंसियां वास्तव में पहुंच प्राप्त कर सकती हैं

अच्छे इरादों से शुरू होने वाली निगरानी को रोकना कठिन होता है। "बच्चों की सुरक्षा के लिए" का बड़ा उद्देश्य व्यक्तिगत चिंताओं को आसानी से दबा सकता है।

5) SNS (टिप्पणी अनुभाग) में उठी प्रतिक्रियाएं: सहमति और असहमति कहां विभाजित हुई

जब यह विषय फैल गया, तो SNS और टिप्पणी अनुभाग तीन मुख्य बिंदुओं पर विभाजित हो गए।

(A) डिस्टोपिया आलोचना: "अंतिम पवित्र स्थान को तोड़ना"

स्कूल की निगरानी प्रणाली को "माइनॉरिटी रिपोर्ट" जैसा कहने वाली धारा इस बात का प्रतीक है कि "टॉयलेट की 'आवाज़' तक" की घुसपैठ के प्रति विरोध की भावना मजबूत है।

(B) लागत आलोचना: "उस पैसे से शिक्षा और समर्थन"

Slashdot पर "लाखों डॉलर को शिक्षा में लगाया जा सकता था" जैसे टिप्पणियां प्रमुख थीं। निगरानी बढ़ने से भी, पढ़ाई-लिखाई, मानसिक स्वास्थ्य देखभाल, कक्षा प्रबंधन जैसी "स्कूल की मुख्य धारा" मजबूत नहीं होती——यह एक सीधा विचार है।

(C) जमीनी स्तर की गंभीरता: "न चाहते हुए भी, कुछ करना होगा"

वहीं, Slashdot की बहस में "निगरानी पसंद नहीं है, लेकिन क्षेत्रीय अपराध या गन की वास्तविकता के सामने, स्कूलों को मजबूर किया जा रहा है" जैसी दृष्टिकोण भी शामिल थे, और निगरानी कार्यक्रम की "डिजाइन (पारदर्शिता, सक्रियता की शर्तें, स्वैच्छिकता)" के आधार पर एक निश्चित तर्कसंगतता भी हो सकती है।

और एक और बात, जो SNS पर फैली, वह थी "बीमा/मुकदमे के लिए निगरानी" की धारणा। LinkedIn पर, यह तर्क दिया गया कि निगरानी घटनाओं को रोकने के बजाय "स्कूल ने अपनी पूरी कोशिश की" का सबूत छोड़ने के लिए और मुआवजा/जवाबदेही जोखिम को कम करने के लिए "मानकीकृत" की जा रही है, जिससे सहमति और असहमति दोनों उत्पन्न हुई।

6) जापान से देखने पर विचार: लागू करने से पहले तय करने योग्य "रेखा खींचना"

अमेरिका के स्कूलों की निगरानी, गन हिंसा की विशेष परिस्थितियों में गहराई से जुड़ी है। हालांकि, जापान में भी "देखभाल" और "निगरानी" की सीमा आसानी से धुंधली हो सकती है। इसलिए, लागू करने की वैधता से अधिक, अगर लागू करना है, तो पहले तय करने योग्य "रेखा खींचना" है।

• उद्देश्य की सीमा (क्या पहचानना है, क्या नहीं करना है)

• मानव निर्णय की स्थिति (AI प्राथमिक जानकारी है, पुलिस के साथ समन्वय की शर्तों का दस्तावेजीकरण)

• पारदर्शिता (स्थापना स्थान, पहचान आइटम, भंडारण अवधि, पहुंच अधिकार की सार्वजनिकता)

• सत्यापन (गलत पहचान दर, निवारण प्रभाव, निलंबन वृद्धि/परामर्श कमी जैसी शैक्षिक प्रभाव की ऑडिटिंग)

• वैकल्पिक निवेश (उसी राशि से समर्थन प्रणाली को कितना मजबूत किया जा सकता है की तुलना)

स्कूल "सुरक्षा के लिए कुछ भी चलेगा" के लिए एक आसान स्थान हो सकता है। लेकिन बच्चों को "निगरानी के तहत अधीनता" नहीं, बल्कि विश्वास के भीतर आत्मनिर्भरता सीखनी चाहिए। टॉयलेट की दीवार पर लगे छोटे उपकरण, इस सामान्यता को पुनः विचारने के लिए एक बड़ा दर्पण बन गए हैं।