हाल ही में संपन्न विधानसभा चुनावों के 72 घंटों के भीतर, भारत के चुनाव आयोग (ईसीआई) ने ईसीआईनेट की क्षमताओं को प्रदर्शित करने वाली विस्तृत सांख्यिकीय रिपोर्ट और इंडेक्स कार्ड जारी किए, इसका डिजिटल चुनावी मंच औपचारिक रूप से जनवरी 2026 में अपने पूर्ण पेशेवर संस्करण में लॉन्च किया गया था। हालांकि, उसी पश्चिम बंगाल चुनावों के लिए विशेष गहन पुनरीक्षण (एसआईआर) के दौरान, ईसीआई ने सुप्रीम कोर्ट द्वारा नियुक्त 19 के समक्ष लंबित सात लाख विलोपन अपीलों सहित लगभग 34 लाख अपीलों की स्थिति का खुलासा नहीं किया। ECINet के भीतर सभी प्रासंगिक जानकारी आसानी से उपलब्ध होने के बावजूद, न्यायाधिकरणों ने न ही तुलनीय पारदर्शिता रिपोर्ट जारी की।
कथित तौर पर, कलकत्ता उच्च न्यायालय के पूर्व मुख्य न्यायाधीश की अध्यक्षता वाले एक न्यायाधिकरण ने 1,777 अपीलों का निपटारा किया, जिसमें शामिल करने के लिए सभी 1,717 नागरिक अपीलों को अनुमति दी और हटाने के लिए सभी 60 ईसीआई अपीलों को खारिज कर दिया। इसी तरह के बड़े पैमाने पर सुधार अन्य 18 न्यायाधिकरणों से पहले भी हो सकते हैं। इसके विपरीत, ईसीआई ने कथित तौर पर मतदान से पहले लगभग 1,607 मतदाताओं को ही शामिल किया था।
इस तरह के चयनात्मक प्रकटीकरण और असंगत पारदर्शिता ईसीआई की कार्यप्रणाली, तटस्थता और समान रूप से महत्वपूर्ण जानकारी के दमन के बारे में गंभीर सवाल उठाते हैं जो संभावित रूप से चुनावी परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं।
बड़े पैमाने पर विसंगतियों और मताधिकार से वंचित होने की रिपोर्टों के बावजूद, एसआईआर के लिए तुलनीय पारदर्शिता और स्थिति प्रकटीकरण की अनुपस्थिति, ईसीआई के भीतर चयनात्मक प्रकटीकरण और संस्थागत दोहरे मानकों के बारे में गंभीर सवाल उठाती है। एक संवैधानिक प्राधिकारी के रूप में, ईसीआई को सर्वोच्च संस्थागत गरिमा और विश्वास प्राप्त है। समान रूप से, इसे जवाबदेह, पारदर्शी और वस्तुनिष्ठ जांच के लिए खुला रहना चाहिए, खासकर जब मनमानी, पूर्वाग्रह और वास्तविक मतदाताओं के बड़े पैमाने पर बहिष्कार के आरोप सामने आते हैं।
इस पृष्ठभूमि में, ECINet के साथ एकीकृत एक स्वतंत्र AI-सक्षम निरीक्षण परत तटस्थता, स्थिरता और प्रक्रियात्मक मनमानी सहित मतदाता सूची संशोधन प्रक्रियाओं का लगातार आकलन कर सकती है। प्रस्तावित एआई वॉचडॉग ढांचे को लागू करना आसान है, एक बुनियादी परिचालन मॉडल कुछ महीनों के भीतर प्राप्त किया जा सकता है और उसके बाद निरंतर वृद्धि करने में सक्षम है।
एसआईआर 2.0 में विफलताएँ
एसआईआर 2.0 ने तदर्थ, लगातार बदलते और व्यक्तिपरक एसओपी (मानक संचालन प्रक्रियाओं) से प्रेरित अभूतपूर्व अराजकता को उजागर किया, जिसने कथित तौर पर लाखों वास्तविक मतदाताओं को मतदाता सूची से बाहर कर दिया और, कई मामलों में, उम्मीदवारी के अधिकारों से वंचित कर दिया। एएसडीडी (अनुपस्थित, स्थानांतरित, डुप्लिकेट, मृत) प्रविष्टियों को हटाकर और इसके बजाय नए मतदाताओं को जोड़कर चुनावी सटीकता में सुधार करने के लिए एक अभ्यास के रूप में जो शुरू हुआ, उसके परिणामस्वरूप व्यापक अनिश्चितता, बार-बार सत्यापन, लंबी अपील और मनमानी, भेदभाव और पूर्वाग्रह के आरोप लगे।
यह अभ्यास गलत, अपूर्ण और गैर-खोज योग्य विरासत SIR 2002-04 डेटाबेस पर बहुत अधिक निर्भर था। स्रोत पर दोषों को ठीक करने के बजाय, सबूत का बोझ मतदाताओं पर डाल दिया गया, जिससे वास्तविक नागरिकों को लंबे मतदान इतिहास और वैध दस्तावेजों के बावजूद बार-बार अपनी पात्रता स्थापित करने के लिए मजबूर होना पड़ा। इस प्रक्रिया को क्षेत्रों और मतदाता समूहों में तार्किक विसंगति मानदंडों के असमान अनुप्रयोग द्वारा चिह्नित किया गया था, जिसके परिणामस्वरूप समान स्थिति वाले मतदाताओं के लिए गैर-समान परिणाम सामने आए। नाम, उम्र या पारिवारिक विवरण में मामूली बेमेल के कारण अक्सर बहिष्कार होता है, जबकि अपारदर्शी निर्णय लेने और तर्कसंगत आदेशों की अनुपस्थिति ने मनमानी और एल्गोरिथम पूर्वाग्रह के आरोपों को बढ़ावा दिया है।
परिणाम पश्चिम बंगाल में सबसे चिंताजनक थे, जहां लगभग 3.4 मिलियन लंबित अपीलों में से केवल 1,600 समावेशन अपीलों और केवल छह विलोपन मामलों का मतदान से पहले निपटारा किया गया था, भले ही समावेशन अपीलों की सफलता दर कथित तौर पर 99% से अधिक थी। कथित तौर पर बाहर किए गए लोगों में चुनाव अधिकारी और संभावित उम्मीदवार शामिल थे। विशेष रूप से, ऐसा एक बहिष्कृत व्यक्ति, जिसे बाद में शामिल करने के लिए मंजूरी दे दी गई, विधायक के रूप में चुना गया।
एक अभूतपूर्व स्थिति में, 49 विधानसभा निर्वाचन क्षेत्रों में कथित तौर पर जीत का अंतर समावेशन अपीलों के निपटान की प्रतीक्षा कर रहे मतदाताओं की संख्या से कम दर्ज किया गया। शीर्ष अदालत ने कहा कि कई लोगों को राहत केवल भविष्य के चुनावों में ही मिल सकती है और चुनाव के बाद की जांच उन निर्वाचन क्षेत्रों में आवश्यक हो सकती है जहां जीत का अंतर विसंगतियों और लंबित अपीलों के पैमाने से कम है, जिससे चुनावी अखंडता और चुनाव के बाद अराजकता की संभावना पर गंभीर चिंताएं पैदा होती हैं। यह स्थिति न केवल प्रशासनिक विफलता को दर्शाती है, बल्कि मतदाता सूची पुनरीक्षण प्रक्रिया में विश्वसनीयता के गहरे संकट को भी दर्शाती है।
इन घटनाक्रमों ने मतदाता सूची प्रबंधन में गहरी संरचनात्मक कमजोरियों को उजागर किया। वे “स्वतंत्र, निष्पक्ष, पारदर्शी, सुलभ और शांतिपूर्ण चुनाव सुनिश्चित करने” के लिए चुनाव आयोग की बार-बार की प्रतिबद्धता और उसके आश्वासन के विपरीत खड़े थे कि “कोई भी वास्तविक मतदाता वंचित नहीं है।”
अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि ECINet कथित तौर पर प्रति मिनट तीन करोड़ हिट संभालने और प्रत्येक मतदाता और लेनदेन के लिए विस्तृत परिचालन डेटा बनाए रखने में सक्षम होने के बावजूद ऐसा हुआ। फिर भी तटस्थता, निरंतरता और जवाबदेही काफी हद तक अपारदर्शी मैनुअल प्रक्रियाओं, प्रशासनिक विवेक और कार्योत्तर सुधार पर निर्भर रही। इसलिए, एसआईआर 2.0 अनुभव ने प्रक्रियाओं की निगरानी करने, विसंगतियों का पता लगाने, संस्थागत तटस्थता का आकलन करने और वास्तविक समय में भेदभावपूर्ण पैटर्न की पहचान करने में सक्षम एक सतत, प्रौद्योगिकी-संचालित निरीक्षण तंत्र की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित किया।
ECINet के लिए AI निरीक्षण
जैसे-जैसे एआई तेजी से शासन और बड़े पैमाने पर सार्वजनिक प्रणालियों को शक्ति प्रदान कर रहा है, चुनावी प्रबंधन के लिए भी बुद्धिमान, निरंतर ऑडिट योग्य निरीक्षण की आवश्यकता होती है। ECINet के भीतर एक AI-सक्षम वॉचडॉग को शामिल करना लोकतांत्रिक भागीदारी और सार्वजनिक विश्वास की रक्षा करने में सक्षम तटस्थता-जागरूक मतदाता सूची प्रबंधन प्रणाली बनाने के लिए एक व्यावहारिक मार्ग प्रदान करता है।
ECINet के साथ सीधे एकीकृत, प्रस्तावित AI परत एक सतत निरीक्षण और विश्लेषण इंजन के रूप में कार्य करेगी। यह सिस्टम के उपयोग की निगरानी करेगा, निर्णय पैटर्न को ट्रैक करेगा, मतदाता-आधिकारिक बातचीत का विश्लेषण करेगा और बूथ, निर्वाचन क्षेत्र, जिला और राज्य स्तर पर तटस्थता, स्थिरता, दक्षता और नागरिक संतुष्टि के वास्तविक समय संकेतक उत्पन्न करेगा। कार्योत्तर समीक्षाओं के विपरीत, यह ECINet के भीतर पहले से उपलब्ध लेन-देन और प्रक्रियात्मक डेटा का उपयोग करके मतदाता सूची संशोधन प्रक्रियाओं का लगातार ऑडिट कर सकता है, जिससे अनियमितताओं का शीघ्र पता लगाया जा सके, इससे पहले कि वे बड़े पैमाने पर मताधिकार से वंचित या प्रशासनिक संकट में बदल जाएं।
सिस्टम स्वचालित रूप से विसंगतियों और भेदभावपूर्ण पैटर्न को चिन्हित कर सकता है, जिसमें विलोपन में असामान्य वृद्धि, एसओपी का असंगत अनुप्रयोग, विशिष्ट अधिकारियों से जुड़ी बार-बार अस्वीकृति की प्रवृत्ति, अत्यधिक शिकायत में देरी, अचानक नीतिगत बदलाव, तार्किक विसंगति फिल्टर से उत्पन्न पूर्वाग्रह, मामूली वर्तनी या परिवार-डेटा बेमेल के कारण असमान बहिष्करण, और विशिष्ट क्षेत्रों, जातियों या समुदायों में केंद्रित विलोपन शामिल हैं। यह समान रूप से रखे गए मतदाताओं के साथ अलग-अलग व्यवहार की पहचान करने और घोषणाओं, परिपत्रों, समय-सीमाओं, एसओपी संशोधनों और फ़ील्ड निर्देशों को ट्रैक करके संस्थागत संचार में स्थिरता लागू करने के लिए क्षेत्रों में परिणामों की तुलना भी कर सकता है।
इसके अलावा, बाधाओं, सॉफ्टवेयर गड़बड़ियों, सत्यापन विफलताओं, शिकायत प्रवृत्तियों और परिचालन अक्षमताओं का निरंतर विश्लेषण एसओपी के साक्ष्य-आधारित शोधन का समर्थन कर सकता है, जो औसत दर्जे की सुधारात्मक कार्रवाई के साथ तदर्थ प्रशासनिक प्रतिक्रियाओं को प्रतिस्थापित कर सकता है। ऐसे एआई वॉचडॉग का एक मूलभूत परिचालन संस्करण कुछ महीनों के भीतर लागू किया जा सकता है और उसके बाद इसे लगातार बढ़ाया जा सकता है।
आगे बढ़ने का रास्ता
ECINet के साथ एकीकृत एक AI-सक्षम वॉचडॉग लगातार चुनावी संचालन की निगरानी कर सकता है, संस्थागत तटस्थता का आकलन कर सकता है, विसंगतियों और भेदभावपूर्ण पैटर्न का पता लगा सकता है, और विसंगतियों या पात्रता मानदंडों में बदलाव को चिह्नित कर सकता है।
यह घोषणाओं, समय-सीमाओं और प्रक्रियात्मक अद्यतनों को मानकीकृत कर सकता है, जिससे क्षेत्रों में भ्रम और गैर-समान कार्यान्वयन को कम किया जा सकता है।
ECINet पहले से ही पूरी तरह से चालू होने के साथ, AI-संचालित निरीक्षण SIR प्रक्रियाओं को अधिक पारदर्शी, तटस्थ, जवाबदेह और नागरिक-केंद्रित बना सकता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि ऐसी प्रणाली मनमानी, अस्पष्टता और सार्वजनिक अविश्वास को कम करते हुए पारदर्शी ऑडिट ट्रेल्स, निष्पक्षता मेट्रिक्स, साक्ष्य-आधारित निरीक्षण और मापने योग्य जवाबदेही के माध्यम से संवैधानिक प्राधिकरण को मजबूत करेगी – प्रतिस्थापित नहीं करेगी।
(राजीव कुमार आईआईटी खड़गपुर, आईआईटी कानपुर, बिट्स पिलानी और जेएनयू में कंप्यूटर साइंस के पूर्व प्रोफेसर और डीआरडीओ और डीएसटी के पूर्व वैज्ञानिक हैं)