AI-driven surveillance in India: Reconciling privacy, national security and legal oversight
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) is having a significant impact on how the surveillance apparatus in India operates. Along with the numerous possibilities, the indoctrination of AI in surveillance mechanisms poses serious privacy concerns. The conflict between state surveillance and the fundamental right of privacy is apparent even at the conceptual level. On the one hand, the rise of advanced surveillance mechanisms has been an abetting factor in this conflict, while on the other hand, many theorists have been at work to find a harmonisation between them. Throughout Indian history, surveillance apparatus has helped thwart threats to national security and maintain the nation’s integrity. The apparent disadvantage of surveillance can be its intrusion into citizens’ right to privacy, which poses several legal challenges. This paper explores how incorporating AI in surveillance mechanisms enhances India’s surveillance apparatus and influences the conflict between national security and privacy rights. The paper examines how revolutionary AI technologies such as predictive policing, facial recognition (FRT) and AI-enhanced monitoring systems aggravate the apparent conflict between national security interests and the fundamental right to privacy, as adjudged in the Puttaswamy judgment. The paper critically analyses the existing legal architecture, which consists of the Telecommunications Act and the IT Act, and highlights its shortcomings. Further, the paper traverses how legal frameworks of other jurisdictions such as the European Union (EU) AI Act, the Canadian AI and Data Act (AIDA) and the US regulatory guidelines could guide India in determining a well-rounded regulatory approach. Additionally, the paper proposes adopting a context-based or risk-based approach to AI regulation and the practical challenges therewith in an attempt to harmonise the state security imperative with citizens’ privacy rights without obstructing technological advancement. The comparative analysis of different regulatory guidelines and legislations and the potential regulations would provide practical insights for the legislature, law enforcement and other stakeholders. The paper ultimately argues that there is an exigence for a comprehensive regulatory framework to conciliate national security and privacy rights in the AI-powered digital landscape. This article is also included in The Business and Management Collection which can be accessed at https://hstalks.com/business/.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».