क्या AI पैरोल ऑफिसर्स की जगह ले लेगा? Risk Algorithms आ गए हैं — लेकिन Job बढ़ रही है
पैरोल ऑफिसर्स का automation risk 22% है, AI पहले से risk assessments का 58% handle कर रहा है। फिर भी BLS +3% growth project करता है।
यदि आप एक पैरोल अधिकारी के रूप में काम करते हैं, तो आपने शायद कुछ नोटिस किया है। आपका विभाग जिन जोखिम-मूल्यांकन उपकरणों का उपयोग करता है वे हर साल अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं, केस-प्रबंधन सॉफ़्टवेयर नई AI सुविधाएं प्राप्त कर रहा है, और आपराधिक न्याय में एल्गोरिथमिक निर्णय-निर्माण के बारे में बातचीत और अधिक तेज़ हो रही है। पैरोल अधिकारियों का AI एक्सपोज़र स्कोर 38% है, जो मध्यम है — पर्याप्त रूप से उच्च कि वास्तविक परिवर्तन उस तरीके से आ रहे हैं जिस तरह से कार्य किया जाता है, पर्याप्त रूप से कम कि पैरोल पर लोगों की निगरानी का मुख्य कार्य मौलिक रूप से मानव कार्य बना रहता है।
श्रम सांख्यिकी ब्यूरो परिवीक्षा अधिकारियों और सुधार उपचार विशेषज्ञों (व्यापक श्रेणी जिसमें पैरोल अधिकारी शामिल हैं) के लिए रोजगार 2024 और 2034 के बीच +4.2% बढ़ने का अनुमान लगाता है। वह वृद्धि, मध्यम एक्सपोज़र स्कोर और कई राज्य प्रणालियों में बढ़ती उम्र के कार्यबल के साथ मिलकर, सुझाव देती है कि यह वास्तविक मांग के साथ एक स्थिर करियर है। काम दस साल में अलग दिखने वाला है, लेकिन यह दूर नहीं जा रहा है।
यह लेख इस बारे में बात करता है कि AI आज पैरोल कार्य में वास्तव में क्या बदल रहा है, सीमाएं कहां हैं, और आगे बढ़ने में कौन से कौशल सबसे महत्वपूर्ण होंगे।
जहां AI पहले से ही कार्य में है
जोखिम-मूल्यांकन उपकरण दशकों से पैरोल कार्य का हिस्सा रहे हैं। LSI-R (Level of Service Inventory-Revised), COMPAS, और STRONG-R जैसे उपकरण 1980 और 1990 के दशक से निगरानी की तीव्रता, प्रोग्रामिंग निर्णयों, और पैरोल-बोर्ड सिफारिशों का मार्गदर्शन करने में मदद के लिए उपयोग किए गए हैं। ये आधुनिक अर्थ में AI नहीं थे — वे मान्य जोखिम कारकों पर आधारित सांख्यिकीय स्कोरिंग सिस्टम थे। लेकिन वे वही नींव थे जिस पर वर्तमान AI उपकरण बनाए गए हैं।
नई पीढ़ी के उपकरण बहुत बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं। कुछ विभिन्न परिणामों की संभावना की भविष्यवाणी करते हैं — विशिष्ट समय खिड़कियों के भीतर पुनरावृत्ति, यदि निरस्तीकरण होता है तो संभावित अपराध का प्रकार, विशिष्ट उपचार कार्यक्रमों के प्रति प्रतिक्रिया। इन उपकरणों की सटीकता जनसंख्या-स्तर की भविष्यवाणी के लिए पुराने सांख्यिकीय उपकरणों से मामूली बेहतर है, हालांकि व्यक्तिगत मामलों पर उनका प्रदर्शन अधिक विवादास्पद है।
दैनिक पैरोल कार्य में, ये उपकरण मुख्य रूप से तीन स्थानों पर दिखाई देते हैं:
प्रारंभिक निगरानी योजना। जब एक पैरोल अधिकारी रिहा होता है, तो जोखिम-मूल्यांकन स्कोर रिपोर्टिंग आवृत्ति, दवा परीक्षण तीव्रता, और विशिष्ट शर्तों को निर्धारित करने में मदद करता है। AI-संवर्धित उपकरण पुराने उपकरणों की तुलना में अधिक विस्तृत सिफारिशें प्रदान करते हैं, कभी-कभी विशिष्ट उपचार मिलान का सुझाव देते हैं या ऐतिहासिक रूप से निरस्तीकरण से पहले आए पैटर्न के बारे में चेतावनी देते हैं।
भविष्यवाणी सुविधाओं के साथ केस प्रबंधन सॉफ़्टवेयर। कुछ प्रणालियाँ अब अलर्ट शामिल करती हैं जो उच्च जोखिम से जुड़े पैटर्न दिखाने वाले मामलों को चिह्नित करती हैं — सकारात्मक दवा स्क्रीन के साथ छूटे हुए अपॉइंटमेंट, सामाजिक नेटवर्क परिवर्तनों के साथ रोज़गार हानि, और इसी तरह के पैटर्न। इरादा अधिकारियों को ध्यान को प्राथमिकता देने में मदद करना है।
दस्तावेज़ का मसौदा तैयार करना और रिपोर्टिंग। कई क्षेत्रों की तरह, पैरोल कार्य में महत्वपूर्ण कागजी कार्रवाई शामिल होती है। नियमित रिपोर्ट का मसौदा तैयार करने, केस इतिहास का सारांश देने, और अनुपालन दस्तावेज़ बनाने में मदद करने वाले AI उपकरण कार्य के उन हिस्सों के लिए अधिकारी का समय मुक्त कर सकते हैं जिनके लिए प्रत्यक्ष निर्णय और व्यक्तिगत संपर्क की आवश्यकता होती है।
गंभीर चिंताएं जो AI की भूमिका को सीमित करती हैं
आपराधिक न्याय में एल्गोरिथमिक उपकरणों के उपयोग ने AI और सार्वजनिक-नीति क्षेत्र में कुछ सबसे सक्रिय बहसें उत्पन्न की हैं। चिंताएं सैद्धांतिक नहीं हैं, और वे प्रभावित करती हैं कि ये उपकरण कितने व्यापक रूप से तैनात किए जा सकते हैं।
पूर्वाग्रह और निष्पक्षता। कई अध्ययनों ने दिखाया है कि जोखिम-मूल्यांकन एल्गोरिदम जाति, भूगोल, और सामाजिक-आर्थिक कारकों के आधार पर समान व्यक्तियों के लिए व्यवस्थित रूप से अलग पूर्वानुमान उत्पन्न कर सकते हैं। 2016 ProPublica का COMPAS विश्लेषण, जबकि कार्यप्रणाली में विवादित है, ने एक ऐसी बातचीत शुरू की जो समाप्त नहीं हुई है। कई राज्य प्रणालियों ने यह सीमित करके प्रतिक्रिया दी है कि एल्गोरिथमिक स्कोर विशिष्ट निर्णयों को कितने भारी रूप से प्रभावित कर सकते हैं, मानव ओवरराइड प्राधिकरण की आवश्यकता है, और उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरणों के पूर्वाग्रह ऑडिट को अनिवार्य कर रहे हैं।
पारदर्शिता और उचित प्रक्रिया। प्रतिवादियों और पैरोल अधिकारियों के पास तेजी से अपनी निगरानी निर्णयों के एल्गोरिथमिक इनपुट को चुनौती देने के लिए कानूनी खड़ा होने का अधिकार है। कई राज्य और संघीय अदालतों ने फैसला सुनाया है कि आपराधिक न्याय संदर्भों में अपारदर्शी एल्गोरिथमिक निर्णय-निर्माण उचित-प्रक्रिया चिंताओं को बढ़ाता है। यह सिस्टम को उन उपकरणों की ओर धकेलता है जिनके निर्णय तर्क को समझाया जा सकता है — जो सीमित करता है कि अभ्यास में किस प्रकार के AI का उपयोग किया जा सकता है।
असमान प्रभाव मुकदमेबाजी। नागरिक-अधिकार संगठनों ने पैरोल और परिवीक्षा निर्णयों में विशिष्ट एल्गोरिथमिक उपकरणों के उपयोग को चुनौती देते हुए कई मुकदमे लाए हैं। परिणाम मिश्रित हैं, लेकिन मुकदमेबाजी के माहौल ने कई राज्य एजेंसियों को एल्गोरिथमिक निर्णय-निर्माण के विस्तार के बारे में सतर्क कर दिया है।
बग नहीं, बल्कि एक विशेषता के रूप में अधिकारी विवेक। पैरोल कार्य का एक मुख्य सिद्धांत यह है कि अनुभवी अधिकारी उन मनुष्यों के बारे में सूचित निर्णय का प्रयोग करते हैं जिनकी वे निगरानी करते हैं। उस निर्णय को एल्गोरिथमिक स्कोरिंग से बदलना पैरोल अधिकारियों के बीच पेशेवर रूप से अलोकप्रिय है और न्यायाधीशों, पैरोल बोर्ड, और कई शैक्षणिक शोधकर्ताओं द्वारा संदेहपूर्वक देखा जाता है। यह जल्दी नहीं बदलेगा।
शुद्ध प्रभाव यह है कि पैरोल कार्य में AI एक उपकरण है, निर्णय निर्माता नहीं। यह प्राथमिकता निर्धारण, मसौदा तैयार करने, और पैटर्न पहचान में मदद करता है। यह वास्तविक निगरानी संबंध में अधिकारी की भूमिका को प्रतिस्थापित नहीं करता है, और जल्द ही ऐसा करने की संभावना नहीं है।
काम वास्तव में क्या है
पैरोल अधिकारी ऐसा कार्य करते हैं जो मौलिक रूप से संबंधपरक है। नौकरी का मुख्य भाग पैरोलियों के साथ पर्याप्त तालमेल बनाने में शामिल है कि उनके जीवन में वास्तव में क्या हो रहा है, परेशानी के संकेतों को गंभीर होने से पहले पहचानना, लोगों को उपचार और रोजगार संसाधनों से जोड़ना, शर्तों और परिणामों के बारे में सीमाएं बनाए रखना, और कब समर्थन करना, कब चेतावनी देना, और कब प्रवर्तन कार्रवाई करना है इस पर निर्णय कॉल करना।
इस काम में शामिल हैं:
प्रत्यक्ष संपर्क — कार्यालय बैठकें, घर का दौरा, नियोक्ता संपर्क, परिवार बैठकें। काम काफी हद तक संवादात्मक और अवलोकनात्मक है, जिसके लिए उपस्थिति और लोगों को पढ़ने की क्षमता की आवश्यकता होती है।
उपचार समन्वय — पदार्थ दुरुपयोग प्रदाताओं, मानसिक स्वास्थ्य पेशेवरों, रोजगार कार्यक्रमों, आवास संसाधनों के साथ काम करना। इसमें स्थानीय सेवाओं को जानना, प्रदाताओं के साथ संबंध बनाना, और व्यक्तिगत पैरोलियों के लिए वकालत करना शामिल है।
संदर्भ में जोखिम निर्णय — एक पैरोली के बीच अंतर को पहचानना जो संघर्ष कर रहा है और समर्थन से सफल होने की संभावना है, और एक पैरोली जो बढ़ रहा है और गंभीर अपराध की ओर बढ़ रहा है। यह निर्णय व्यक्ति को जानने, स्थानीय परिस्थितियों को जानने, और कई सूक्ष्म संकेतों को एकीकृत करने पर निर्भर करता है।
संकट प्रतिक्रिया — उन स्थितियों को संभालना जहां एक पैरोली तत्काल संकट में है (मानसिक स्वास्थ्य, पदार्थ दुरुपयोग, घरेलू स्थिति) या जहां एक पीड़ित या समुदाय के सदस्य गंभीर चिंताएं उठाते हैं। इन स्थितियों के लिए तेज़, संदर्भात्मक निर्णय की आवश्यकता होती है।
कोर्ट और पैरोल बोर्ड इंटरफ़ेस — रिपोर्ट लिखना, निरस्तीकरण सुनवाई में गवाही देना, पैरोल-बोर्ड पूछताछ का जवाब देना। यह दस्तावेज़ीकरण कार्य है जो AI सहायता से आसान हो रहा है लेकिन अभी भी क्या सिफारिश करनी है इसके बारे में मानव निर्णय की आवश्यकता है।
इनमें से कोई भी गतिविधि वर्तमान AI द्वारा अच्छी तरह से नहीं संभाली जाती है। वे करियर योजना के लिए महत्वपूर्ण किसी भी समयरेखा पर AI द्वारा अच्छी तरह से संभाली नहीं जाएंगी।
नौकरी में क्या बदलेगा
हालांकि मुख्य कार्य संरक्षित है, पैरोल अधिकारियों का समय कैसे व्यतीत होता है यह अगले दशक में बदलने वाला है।
कागजी कार्रवाई पर कम समय। यह पहले से ही हो रहा सबसे दृश्यमान परिवर्तन है। केस नोट्स, कोर्ट रिपोर्ट, अनुपालन दस्तावेज़ीकरण, और प्रगति सारांश तेजी से AI सहायता से तैयार किए जा रहे हैं और अधिकारी द्वारा संपादित किए जा रहे हैं। भारी केसलोड वाले अधिकारियों के लिए, यह स्वागत योग्य है — यह वास्तविक संपर्क कार्य के लिए समय मुक्त करता है।
अधिक लक्षित संपर्क। बेहतर भविष्यवाणी उपकरण उन मामलों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करते हैं जिन्हें इसकी आवश्यकता होती है। 80 केस वाले अधिकारी जो प्रत्येक को मोटे तौर पर समान ध्यान देते थे, अब उन 15 केस पर अधिक समय बिता सकते हैं जो चिंताजनक पैटर्न दिखा रहे हैं। यह वास्तविक लाभ है जब यह इरादे के अनुसार काम करता है।
अन्य प्रणालियों के साथ अधिक एकीकरण। आधुनिक पैरोल कार्य तेजी से मानसिक स्वास्थ्य प्रणालियों, पदार्थ दुरुपयोग उपचार, रोजगार सेवाओं, आवास सहायता, और पीड़ित सेवाओं के साथ प्रतिच्छेद करता है। एकीकृत केस-प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म इस समन्वय को अधिक प्रभावी बनाते हैं, और पैरोल अधिकारियों को तेजी से इन प्रणालियों में धाराप्रवाह काम करने की आवश्यकता होती है।
उच्च दस्तावेज़ीकरण अपेक्षाएं। जैसे-जैसे उपकरण दस्तावेज़ीकरण को आसान बनाते हैं, अपेक्षाएं बढ़ती हैं। केस नोट्स और प्रगति रिपोर्ट में जो अपेक्षित है उसका मानक रेंगता गया है। यह समय का दबाव बनाता है जिसे उत्पादकता उपकरण आंशिक रूप से ऑफसेट करते हैं और आंशिक रूप से बनाते हैं।
मांग तकनीक नहीं, बल्कि नीति द्वारा प्रेरित होती है
किसी भी राज्य में आवश्यक पैरोल अधिकारियों की संख्या तकनीक की तुलना में आपराधिक न्याय नीति द्वारा अधिक प्रेरित होती है। जो राज्य विस्तारित सामुदायिक निगरानी, कम कारावास, या कारावास के विकल्प मॉडल की ओर बढ़े हैं, उनके पास आमतौर पर पैरोल और परिवीक्षा अधिकारी हेडकाउंट बढ़ रहा है। विपरीत दिशा में जाने वाले राज्यों में सपाट या घटती मांग है।
पिछले दो दशकों में अमेरिकी आपराधिक न्याय में सामान्य प्रवृत्ति ने अहिंसक अपराधों के लिए कारावास के बजाय सामुदायिक निगरानी को प्राथमिकता दी है। यह कई राज्यों में एक द्विदलीय नीति दिशा रही है। प्रवृत्ति ने पैरोल और परिवीक्षा अधिकारियों की स्थिर मांग को प्रेरित किया है, भले ही वे जिन एल्गोरिथमिक उपकरणों का उपयोग करते हैं वे अधिक परिष्कृत हो गए हैं।
कई राज्य पैरोल एजेंसियों में सेवानिवृत्ति की लहर भी नीति दिशा से स्वतंत्र मांग बना रही है। कई राज्य प्रणालियों में सेवानिवृत्ति की आयु के निकट पहुंचने वाले वरिष्ठ अधिकारियों की महत्वपूर्ण संख्या है, और उन्हें बदलना एक कार्यबल-नियोजन प्राथमिकता बन रही है।
इसका आपके करियर के लिए क्या मतलब है
यदि आप वर्तमान में एक पैरोल अधिकारी हैं, तो व्यावहारिक सलाह सीधी है।
अपने विभाग द्वारा उपयोग किए जाने वाले AI उपकरणों में धाराप्रवाहता विकसित करें। इसलिए नहीं कि वे आपकी जगह लेंगे, बल्कि इसलिए कि वे प्रभावित करते हैं कि आप अपना समय कैसे बिताते हैं और आपके काम का मूल्यांकन कैसे किया जाता है। जो अधिकारी उपकरणों के साथ सहज हैं और उन्हें उन हिस्सों के लिए प्रभावी ढंग से उपयोग करते हैं जिनसे लाभ होता है वे अधिक उत्पादक हैं और उनके पास उस संपर्क कार्य के लिए अधिक समय है जो मायने रखता है।
आसन्न क्षेत्रों में विषय-वस्तु विशेषज्ञता बनाएं। पदार्थ दुरुपयोग, मानसिक स्वास्थ्य, यौन-अपराधी निगरानी, गिरोह की भागीदारी, या विशिष्ट सांस्कृतिक दक्षताओं में विशेष प्रशिक्षण वाले पैरोल अधिकारियों के पास अधिक करियर विकल्प हैं और पर्यवेक्षी और प्रशिक्षण भूमिकाओं के लिए मूल्यवान हैं।
नौकरी को परिभाषित करने वाले अंतर्व्यक्तिगत कौशल विकसित करें। लंबे करियर में इस काम को अच्छी तरह से करने वाले पैरोल अधिकारी वे नहीं हैं जो प्रक्रिया का सबसे कठोरता से पालन करते हैं। वे वे हैं जो लोगों को पढ़ सकते हैं, विश्वास बना सकते हैं, जवाबदेही बनाए रख सकते हैं, और दबाव में अच्छा निर्णय ले सकते हैं। ये कौशल समय के साथ चक्रवृद्धि होते हैं और वे प्रभावी अधिकारियों को न्यूनतम पर्याप्त अधिकारियों से अलग करते हैं।
पर्यवेक्षी और नीति पथों पर विचार करें। पैरोल अधिकारी एक प्रवेश-स्तर का पदनाम है, लेकिन करियर पथ पर्यवेक्षक, क्षेत्रीय निदेशक, और नीति भूमिकाओं की ओर जाता है। अब डिज़ाइन की जा रही प्रणालियाँ — जिनमें तैनात किए जा रहे AI उपकरण शामिल हैं — को क्षेत्र अनुभव वाले लोगों की आवश्यकता है जो उनका मार्गदर्शन कर सकें। वरिष्ठ पैरोल अधिकारी जो वास्तविक अभ्यास में क्या काम करता है और क्या नहीं इसे स्पष्ट कर सकते हैं, वे इन प्रणालियों के विकास में प्रभावशाली हैं।
यदि आप इस क्षेत्र में प्रवेश पर विचार कर रहे हैं, तो संभावनाएं अच्छी हैं। मांग स्थिर है या बढ़ रही है, काम अर्थपूर्ण है, और प्रौद्योगिकी परिवर्तन कामकाजी अधिकारियों के लिए शुद्ध-सकारात्मक हैं यदि वे अच्छी तरह से प्रबंधित किए जाते हैं। नौकरी अधिकांश न्यायालयों में मामूली रूप से भुगतान करती है, मई 2024 में लगभग $61,800 के BLS औसत वार्षिक वेतन के साथ, और राज्य के अनुसार महत्वपूर्ण भिन्नता। संघीय परिवीक्षा अधिकारी पद और पर्यवेक्षी भूमिकाएं काफी अधिक भुगतान करती हैं।
निष्कर्ष
क्या AI पैरोल अधिकारियों को बदल देगा? नहीं, और कारण तकनीकी और नीति-संचालित दोनों हैं। काम मौलिक रूप से मनुष्यों की निगरानी, संदर्भ में निर्णय का प्रयोग, और अनिश्चितता के तहत संबंधों का प्रबंधन करने के बारे में है। इनमें से कोई भी वर्तमान या दूरदर्शी AI द्वारा अच्छी तरह से नहीं संभाला जाता है। आपराधिक न्याय में एल्गोरिथमिक निर्णय-निर्माण पर नीति और कानूनी बाधाएं सुरक्षा की एक और परत जोड़ती हैं।
38% एक्सपोज़र स्कोर वास्तविक है और पैरोल कार्य में हो रहे वास्तविक परिवर्तनों को दर्शाता है। दस्तावेज़ीकरण, जोखिम मूल्यांकन, प्राथमिकता निर्धारण, और पैटर्न पहचान सभी AI उपकरणों से लाभान्वित होते हैं। लेकिन मुख्य निगरानी संबंध मानव बना रहता है, और पैरोल अधिकारियों की मांग मामूली रूप से बढ़ रही है, सिकुड़ नहीं रही है।
अगले दशक में आपको क्या उम्मीद करनी चाहिए वह एक ऐसी नौकरी है जिसमें कम कागजी कार्रवाई शामिल है, उन मामलों के साथ अधिक केंद्रित संपर्क जिनके लिए ध्यान की आवश्यकता है, उपचार मिलान और जोखिम मूल्यांकन के लिए बेहतर उपकरण, और कारावास के बाद अपने जीवन का पुनर्निर्माण करने की कोशिश कर रहे लोगों की निगरानी करने का वही मौलिक कार्य। 2035 में नौकरी अलग दिखेगी, लेकिन यह अभी भी मौजूद रहेगी, और जो अधिकारी जानबूझकर संक्रमण को नेविगेट करते हैं वे उनकी तुलना में मजबूत स्थिति में होंगे जो नहीं करते।
_पद्धति नोट: एक्सपोज़र स्कोर Eloundou et al. (2023) GPT-प्रभाव फ्रेमवर्क का पालन करते हैं, जिसे O\*NET कार्य-स्तरीय विश्लेषण के माध्यम से आपराधिक न्याय व्यवसायों पर लागू किया गया। रोजगार डेटा BLS Employment Projections 2024-2034 (परिवीक्षा अधिकारी और सुधार उपचार विशेषज्ञ, SOC 21-1092) से। मजदूरी आंकड़े BLS Occupational Employment and Wage Statistics, May 2024 से। समीक्षित जोखिम-मूल्यांकन उपकरण साहित्य में LSI-R, COMPAS, और STRONG-R 2018-2024 के सहकर्मी-समीक्षित मूल्यांकन शामिल हैं। [अनुमान] टैग संश्लेषित आंकड़ों को दर्शाते हैं; [तथ्य] टैग प्राथमिक-स्रोत डेटा को दर्शाते हैं; [दावा] टैग प्रकाशित दावों को दर्शाते हैं जो स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं हैं।_
Analysis based on the Anthropic Economic Index, U.S. Bureau of Labor Statistics, and O*NET occupational data. Learn about our methodology
अपडेट इतिहास
- 9 अप्रैल 2026 को पहली बार प्रकाशित।
- 19 मई 2026 को अंतिम बार समीक्षित।