多年来，为了实现司法和法律程序现代化，让每个公民都能伸张正义，我们付出了巨大努力并投入了大量资金。尽管如此，印度的司法积压已从 1984 年法院的约 930 万个待决案件增加到今年 7 月的约 530 万个待决案件，还有数十万个法庭的待决案件。无法准确解决诉讼当事人面临的三个关键问题——案件结果、判决时间和诉讼总成本——反映了印度诉讼固有的不确定性。
政府在2011年启动的电子法院项目的三个阶段中投入了大量技术资金。第一阶段（2011-2015年）拨款93.5亿卢比用于法院计算机化、建立案件信息系统和基础设施。在第二阶段（2015-2023），167亿卢比被指定用于电子申请、综合案件管理、申诉补救和数字支付。在正在进行的第三阶段（2023-2027）中，已拨款721亿卢比用于文件数字化、启动虚拟法庭、扩展云基础设施以及提供e-Sewa Kendras以提供无障碍法庭服务。
人工智能（AI）时代已经来临。它有意无意地渗透到我们生活的方方面面。如果运用得当，它可以发挥神奇作用，并为司法程序提供变革潜力。合法人工智能门户的有效、安全和合规功能的关键需求是专用的数据存储库。该存储库需要包括所有（中央和州）法规、规则、条例、授权立法以及法院和法庭的判决。
处理程序问题也是当务之急。休庭、日常管理和管辖权争议占用了法庭时间的 45-55%。人工智能可以通过自动化决策支持来缓解这些问题。
研究和应用具有约束力的先例的重要性怎么强调都不为过。经过标记数据训练的人工智能模型可以自动化基于查询的法律研究。此外，在支持结构化诉状的情况下，人工智能依靠自然语言处理（NLP）技术来解释文档，因此可以促进结构化人工智能辅助诉状的创建。正如经验丰富的从业者所知，这可能会改变游戏规则。仔细研究过去 40 年向法院提交的诉状就会发现，这些年来诉状的规模急剧增加。从 1970 年代两三页的标准到 2025 年常见的 50 页以上，从在诉状中附上少量证物（并在审判时出示所有相关文件），现在附上每一份远程相关的文件已经很常见。
最高法院曾在 Annaya Kocha Shetty 诉 Laxmibai Narayan Satose（当时均已去世）一案中对此发表评论，据 2025 年 SCC OnLine SC 758 报道：
“……如此冗长的诉状甚至会让莎士比亚的《哈姆雷特》中的波洛尼厄斯感到不安。每一个没有帮助的词都是一种障碍，因为它会分散注意力。一个意识到摘要冗长的读者会略过它；一个发现摘要简洁明了的人会阅读每个词……诉状和证据的努力应该是简明扼要的，绝不能混淆原因……”
同样，人工智能在支持和创建结构化判断方面可以提供巨大帮助。由 NLP 驱动的人工智能系统可以通过清晰、结构化的判断来最有效地确保准确的主题分类和先例匹配，从而促进语义搜索和可审计性。
两项政府的数字举措体现了技术驱动的国家改革的成功。第一个是国家网络犯罪报告门户，它提供了一个集中式数字系统，通过将集中提交的网络犯罪投诉分配给适当的机构来克服管辖权限制。第二个是所得税不露面评估计划，该计划通过消除纳税人与评估人员之间的直接联系，彻底改变了税务裁决。该系统在分布式官员网络中随机分配评估。从沟通到提交和评估的整个过程都在数字平台上进行，提高了透明度、公平性和效率。
因此，可以设计一个中央电子申请和案件管理门户网站，以实现以下主要目标：托管所有印度法律和判决的存储库；利用最高法院 Vidhik Anuvaad 软件 (SUVAS)，允许基于格式和提示的结构化案件归档，并提供多语言提交支持？拒绝不可维护的案例；根据相关管辖规则对案件进行分类——将案件分配给适当的法院/法庭并通知该法院/法庭登记处；最后，分配和管理案件编号、时间表、电子传票服务和远程听证会。
此外，各方案件的摘要可以提交给法官和各方，这可以构成每次听证会的基础。摘要将突出显示影响案件的另一项判决中已经决定的要点。此外，口头辩论可以实时转录，并针对影响他们的已决案件进行评估，从而缩短此类案件（当然，在法院允许的情况下，可以为宪法或类似的关键问题保留详细的口头听证会）。可以在听证会后准备命令草案以协助法官，而电子上传判决和上诉可以保持司法连续性并减少文书工作。
通过拥抱人工智能来整合这些步骤，印度司法部门可以朝着为所有人提供可及、高效和及时的正义的目标迈进。
作者是 DSK Legal 管理合伙人
