The Hindu Newspaper Analysis in Hindi
द हिंदू संपादकीय सारांश

विषय : “बुलडोजर न्याय” पर ब्रेक लगाना

GS-2: मुख्य परीक्षा 

परिचय

• अतिरिक्त कानूनी ध्वस्तीकरण: उचित प्रक्रिया की कमी और न्यायपालिका द्वारा जारी निर्देशों की अवहेलना के बारे में चिंताएं।
• सर्वोच्च न्यायालय का हस्तक्षेप: अखिल भारतीय दिशानिर्देश तैयार करने के लिए अदालत सुझाव मांगती है।

मुख्य चिंताएं

• भेदभावपूर्ण न्याय: कमजोर समूहों को लक्षित करने वाले चुनिंदा ध्वस्तीकरण।
• सीमान्तीकरण: असमानता और संघर्ष कुछ समुदायों के सीमान्तीकरण को तेज कर रहे हैं।
• कार्यकारी शक्ति को सीमित करना: कानूनी ढांचे को फिर से कल्पना करने के लिए दिशानिर्देशों की आवश्यकता है।

दंडात्मक ध्वस्तीकरण की वैधता

• बड़े पैमाने पर ध्वस्तीकरण अभियान: दंगाइयों के लिए सामूहिक दंड के रूप में उपयोग किया जाता है।
• कायदे की प्रक्रिया को दरकिनार करना: कानूनी प्रक्रियाओं का पालन किए बिना त्वरित कार्रवाई।
• आंख के बदले आंख का दृष्टिकोण: राज्य सरकारों के लिए एक राजनीतिक ब्रांड के रूप में ध्वस्तीकरण।
• मौलिक अधिकारों का उल्लंघन: ध्वस्तीकरण आपराधिक कानूनों का उल्लंघन करते हैं और मौलिक अधिकारों का उल्लंघन करते हैं।
• सर्वोच्च न्यायालय का हस्तक्षेप: दंडात्मक ध्वस्तीकरण पर रोक और वैध ध्वस्तीकरण के लिए सख्त त्रिपक्षीय प्रक्रिया।

दिशानिर्देशों के लिए प्रमुख पहलू

• संयुक्त राष्ट्र दिशानिर्देश: संयुक्त राष्ट्र के बुनियादी सिद्धांत और दिशानिर्देश विस्थापन को संबोधित करने के लिए निर्देश निर्धारित करते हैं।
• व्यापक दिशानिर्देशों की आवश्यकता: अखिल भारतीय दिशानिर्देश तैयार करने के लिए सर्वोच्च न्यायालय का कार्य।
• अंतिम उपाय के रूप में ध्वस्तीकरण: ध्वस्तीकरण केवल असाधारण परिस्थितियों में और कानून के तहत स्थापित उचित प्रक्रिया के अनुसार किया जाना चाहिए।
• कानून का सटीक वर्गीकरण: राज्य की कार्रवाइयों द्वारा गिराए जा सकने वाले भवनों या निर्माणों के प्रकारों के साथ-साथ किसी भी कार्रवाई करने से पहले आकलन की आवश्यकता वाली आसपास की परिस्थितियों को परिभाषित करें।
• अधिकारों और कार्यों के बीच संतुलन: आसपास की परिस्थितियों का आकलन राज्य की कार्रवाई और पर्याप्त आवास और पुनर्वास के अधिकार के बीच संतुलन बनाना चाहिए, जबकि यह ध्यान में रखते हुए कि ऐसे उल्लंघन प्रणालीगत हो गए हैं।
• ध्वस्तीकरण के एजेंडा और पैटर्न को समझना: पिछले कुछ वर्षों में हुए ध्वस्तीकरण पर डेटा का विश्लेषण करने की भी आवश्यकता है ताकि स्पष्ट पैटर्न की पहचान की जा सके और प्रक्रिया में मौजूदा अंतराल और कमियों को बेहतर ढंग से समझा जा सके।

प्रक्रियात्मक कदम

• पूर्व-ध्वस्तीकरण चरण:
  • ध्वस्तीकरण का औचित्य साबित करने का बोझ अधिकारियों पर।
  • भूमि रिकॉर्ड और पुनर्वास योजनाओं की जानकारी के साथ उचित कारण नोटिस।
  • स्वतंत्र समिति समीक्षा।
  • हितधारक जुड़ाव और कमजोर समूहों को संबोधित करना।
  • प्रभावित व्यक्तियों के लिए पर्याप्त समय।
• ध्वस्तीकरण के दौरान चरण:
  • भौतिक बल और भारी मशीनरी के उपयोग को कम करें।
  • सरकारी अधिकारियों की उपस्थिति।
  • पूर्व-निर्धारित विध्वंस समय।
• पुनर्वास चरण:
  • पर्याप्त और उचित अस्थायी या स्थायी पुनर्वास।
  • शिकायत निवारण तंत्र।
  • मुआवजा, बहाली और मूल घर में वापसी जैसे उपचार कानून के भीतर तराशना चाहिए।

आगे का रास्ता: व्यक्तिगत दायित्व तय करना

• उचित प्रक्रिया का अभाव: न्यायपालिका के निर्देशों की लगातार अवहेलना।
• अधिकारियों के लिए अपराधमुक्ति: नगरपालिका कानूनों में “सद्भावना” खंड अधिकारियों की रक्षा करते हैं।
• व्यक्तिगत दायित्व: जबरन बेदखली और ध्वस्तीकरण के लिए अधिकारियों को जिम्मेदार ठहराने के तरीकों का पता लगाएं।

निष्कर्ष

• अखिल भारतीय दिशानिर्देश: उचित प्रक्रिया और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक।
• कानून प्रवर्तन का संवेदीकरण: अधिकारियों को मौजूदा निर्देशों का पालन करने के लिए प्रशिक्षित करें।
• व्यक्तिगत दायित्व: जबरन बेदखली और ध्वस्तीकरण का आदेश देने वालों पर व्यक्तिगत दायित्व तय करें।
• चेक और बैलेंस: ध्वस्तीकरण प्रथाओं में जवाबदेही और संतुलन सुनिश्चित करने के लिए उपाय लागू करें।

 

 

 

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द हिंदू संपादकीय सारांश

विषय : स्वास्थ्य देखभाल में AI: भारत के लिए एक साहसिक लेकिन सतर्क दृष्टिकोण

GS-2: मुख्य परीक्षा 

संदर्भ:

• भारत को AI-आधारित स्वास्थ्य देखभाल अपनाने से पहले अपने स्वास्थ्य प्रणाली की बुनियादी समस्याओं को हल करना होगा।

परिचय:

• “हर भारतीय के लिए 24/7 मुफ्त AI-चालित प्राथमिक चिकित्सा सेवा” का विचार अगले पांच सालों में बेहद महत्वाकांक्षी है।
• मुख्य चिंताएँ हैं: व्यवहार्यता, स्थिरता, और भारत की इस बड़े पैमाने पर परियोजना को संभालने की तैयारी।

प्राथमिक स्वास्थ्य देखभाल (PHC) का महत्व:

• PHC स्वास्थ्य प्रणालियों की रीढ़ है, जो आवश्यक स्वास्थ्य सेवाओं तक पहुंच सुनिश्चित करती है।
• एकीकृत सेवाएँ: स्वास्थ्य सेवाओं को समुदायों के करीब लाती हैं।
• विस्तृत स्वास्थ्य निर्धारक: स्वच्छता, पोषण और शिक्षा जैसी व्यापक स्वास्थ्य निर्धारकों को बहु-क्षेत्रीय कार्यों से हल करती हैं।
• सशक्तिकरण: लोगों को अपनी सेहत का प्रबंधन करने के लिए प्रोत्साहित करती हैं, जिससे सक्रिय भागीदारी बढ़ती है।

प्राथमिक स्वास्थ्य देखभाल में AI अपनाने के जोखिम:

• निर्जीव देखभाल: AI मरीजों को सक्रिय भागीदारों के बजाय निष्क्रिय प्राप्तकर्ता बना सकता है।
• मानव तत्व की कमी: AI में सहानुभूति, मानव बुद्धिमत्ता, और सांस्कृतिक समझ का अभाव है।

स्वास्थ्य देखभाल में AI बनाम मानव बुद्धिमत्ता:

• मानव कौशल की आवश्यकता: AI दोहराए जाने वाले कार्यों में उत्कृष्ट है, लेकिन वास्तविक दुनिया की जटिलताओं, स्मृति और तर्कशक्ति को समझने में विफल रहता है।
• मरीज की देखभाल में सूक्ष्मताएँ: चिकित्सा में मरीज की विशिष्ट परिस्थितियों की गहराई से समझ आवश्यक होती है, जो AI की क्षमताओं से परे है।
• नैतिक तर्कशक्ति: AI में वह नैतिक और नैतिक तर्कशक्ति नहीं होती जो मानव चेतना से आती है।
• डेटा की समस्याएँ: स्वास्थ्य देखभाल का डेटा अक्सर बिखरा हुआ, अपूर्ण और अप्राप्य होता है, जिससे AI को प्रशिक्षित करना मुश्किल हो जाता है।

उदाहरण: प्रसूति विज्ञान में नेगेल का नियम

• परंपरागत मॉडल: पिछले 200 वर्षों से जन्म तिथि की भविष्यवाणी के लिए उपयोग किया जा रहा है।
• सटीकता की कमी: केवल 4% सटीकता के साथ यह महत्वपूर्ण कारकों को नज़रअंदाज़ करता है जैसे: मातृ आयु, पोषण, नस्ल आदि।
• AI का विरोधाभास: बेहतर मॉडल के लिए बड़े पैमाने पर व्यक्तिगत डेटा की आवश्यकता होती है, जिससे गोपनीयता और नैतिक चिंताएँ पैदा होती हैं।

स्वास्थ्य देखभाल में AI को अपनाने की चुनौतियाँ:

1. डेटा की आवश्यकताएँ:

• डेटा की जटिलताएँ: स्वास्थ्य डेटा व्यक्तिगत और जनसंख्या में विविध है, जिससे इसे मानकीकृत करना कठिन है।
• भारत की विविधता: भारत की जनसांख्यिकीय विविधता एक समान AI मॉडल बनाने को और भी चुनौतीपूर्ण बना देती है।

2. अवसंरचना की लागत:

• उच्च निवेश की आवश्यकता: AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण अवसंरचना की आवश्यकता है।
• लगातार खर्च: AI मॉडल को समय-समय पर अद्यतन करने की आवश्यकता होती है, जिससे दोहराए जाने वाले खर्च होते हैं।

3. नैतिक चिंताएँ:

• ब्लैक बॉक्स समस्या: AI निर्णय लेने की प्रक्रिया अक्सर पारदर्शी नहीं होती, जिससे स्वास्थ्य देखभाल में जोखिम उत्पन्न होते हैं।
• विश्वास का अभाव: अगर स्वास्थ्य प्रदाता AI के निर्णयों को नहीं समझ पाते हैं, तो वे इसे अपनाने में संकोच कर सकते हैं, और गलत सिफारिशें नुकसान पहुंचा सकती हैं।

स्वास्थ्य देखभाल के विशिष्ट कार्यों में AI की भूमिका:

• संकीर्ण बुद्धिमत्ता अनुप्रयोग: AI संकीर्ण कार्यों जैसे अस्पताल के रसद (आपूर्ति प्रबंधन, कचरा प्रबंधन) में प्रभावी है।
• डिफ्यूजन मॉडल्स: जटिल डेटा से पैटर्न पहचानने में मदद करते हैं, जैसे हिस्टोपैथोलॉजी स्लाइड्स की स्क्रीनिंग।
• लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) और लार्ज मल्टीमॉडल मॉडल (LMMs):
  • चिकित्सा शिक्षा और अनुसंधान में सहायक होते हैं, जानकारी तक त्वरित पहुँच प्रदान करते हैं, और मरीजों के साथ बातचीत का अनुकरण करते हैं।
  • जटिल नैदानिक ​​परिदृश्यों का अनुकरण करके स्वास्थ्य पेशेवरों के प्रशिक्षण में मदद करते हैं।

वास्तविक जीवन में AI का उपयोग:

• वास्तविक जीवन बनाम कल्पना: AI की जीत, जैसे कि Google DeepMind का Go गेम में प्रदर्शन, खेलों में सराहा जा सकता है, लेकिन मानव स्वास्थ्य में इसके निर्णय अधिक गंभीर होते हैं।
• स्वास्थ्य जोखिम: AI के गलत निर्णय स्वास्थ्य में गंभीर परिणाम पैदा कर सकते हैं, इसलिए इसे पारदर्शी और विश्वसनीय बनाना आवश्यक है।

भारत में AI प्रशासन और नैतिक चिंताएँ:

• नैतिक शोषण: केन्या में OpenAI के ChatGPT के खिलाफ एक याचिका ने AI प्रशिक्षण में श्रमिकों के शोषण को उजागर किया।
• डेटा सुरक्षा: AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा मरीजों का होता है, और इस पर उनके अधिकार की रक्षा के लिए कानूनी ढांचे की आवश्यकता है।

वैश्विक संदर्भ: यूरोपीय संघ की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अधिनियम

• भारत में AI के लिए यूरोपीय संघ के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अधिनियम जैसी व्यापक नियमन की कमी है।

AI स्वास्थ्य देखभाल में लागत और स्थिरता:

• निरंतर निवेश: उन्नत AI मॉडल विकसित करने के लिए अनुसंधान, डेटा अवसंरचना और अद्यतन में निरंतर निवेश की आवश्यकता है।
• लागत वहन: यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि AI-आधारित स्वास्थ्य देखभाल दीर्घकालिक रूप से सस्ती हो।

आगे का रास्ता:

• नियम और नैतिकता: भारत को AI के नियमन और स्वास्थ्य देखभाल में नैतिक मुद्दों को प्राथमिकता देनी चाहिए।
• डेटा मानकीकरण की चुनौतियाँ: जनसंख्या-स्तरीय डेटा उपयोगी हो सकता है, लेकिन इसे सही तरीके से संदर्भित न किया जाए तो यह भ्रामक हो सकता है।
• मरीज सुरक्षा प्राथमिकता: AI को “कोई नुकसान न हो” की मूल चिकित्सा नैतिकता का पालन करना चाहिए।

निष्कर्ष:

• AI की संभावना: AI स्वास्थ्य देखभाल में दक्षता बढ़ाने और त्रुटियों को कम करने का वादा करता है, लेकिन भारत की स्वास्थ्य प्रणाली की बुनियादी समस्याओं का समाधान पहले करना आवश्यक है।
• समावेशी AI विकास: एक समावेशी और नैतिक AI दृष्टिकोण भारत को वैश्विक सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ तालमेल बिठाने में मदद करेगा।
• अवसंरचना में निवेश: डेटा अवसंरचना, अनुसंधान, और निरंतर अद्यतनों में बड़े पैमाने पर निवेश की आवश्यकता होगी, लेकिन इसे सावधानीपूर्वक प्रबंधित किया जाना चाहिए ताकि मरीज की सुरक्षा और नैतिक मानकों से समझौता न हो।