यह शोधपत्र भारतीय न्यायालयों में ज़मानत संबंधी निर्णयों में व्यक्तिपरकता, विलंब और असंगति की चुनौतियों पर प्रकाश डालता है और भारतीय ज़मानत पूर्वानुमान प्रणाली (IBPS) का प्रस्ताव करता है। IBPS एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI)-आधारित ढाँचा है जो केवल तथ्यात्मक मामले की विशेषताओं और कानूनी प्रावधानों के आधार पर ज़मानत संबंधी निर्णयों की भविष्यवाणी करता है और कानूनी रूप से ठोस तर्क प्रस्तुत करता है। हमने 1,50,000 से अधिक उच्च न्यायालयों के ज़मानत संबंधी निर्णयों का एक डेटासेट तैयार किया है और उसमें संरचनात्मक टिप्पणियाँ जोड़ी हैं, जिनमें आयु, स्वास्थ्य स्थिति, आपराधिक इतिहास, अपराध का प्रकार, नज़रबंदी अवधि, कानूनी प्रावधान और निर्णयों के कारण शामिल हैं। हमने पैरामीटर-कुशल तकनीकों का उपयोग करके एक बड़े पैमाने के भाषा मॉडल को परिष्कृत किया है और विभिन्न विन्यासों में, कानूनी प्रावधानों के साथ और उनके बिना, और पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (RAG) का उपयोग करके, इसके प्रदर्शन का मूल्यांकन किया है। हमने प्रदर्शित किया है कि कानूनी ज्ञान का उपयोग करके परिष्कृत किया गया मॉडल आधारभूत मॉडल की तुलना में काफ़ी बेहतर सटीकता और स्पष्टीकरण गुणवत्ता प्राप्त करता है और कानूनी विशेषज्ञों द्वारा स्वतंत्र रूप से एनोटेट किए गए परीक्षण सेट पर भी अच्छी तरह से सामान्यीकृत होता है। आईबीपीएस एक पारदर्शी, मापनीय और पुनरुत्पादनीय समाधान प्रदान करता है जो डेटा-आधारित कानूनी सहायता प्रदान करता है, जमानत में देरी को कम करता है, और भारतीय न्यायिक प्रणाली में प्रक्रियात्मक निष्पक्षता को बढ़ावा देता है।
