কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা সৃষ্ট গাড়ির ক্ষতি এখন একটি সত্যিকারের বীমা জালিয়াতির সমস্যায় পরিণত হচ্ছে। অ্যাডমিরাল ২০২৫ সালে এই ধরনের মামলার তীব্র বৃদ্ধির জন্য বিকৃত ছবি এবং মনগড়া সহায়ক নথিপত্রকে দায়ী করছে। সমস্যাটি এখন আর শুধু সন্দেহজনক কাগজপত্রের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নেই। এখন ক্ষতিগ্রস্ত গাড়ির ছবি সম্পাদনা করে ক্ষতির পরিমাণ আরও বেশি দেখানো যায় অথবা একই গাড়ির একাধিক কাগজপত্র দাখিলের পক্ষে যুক্তি হিসেবে ব্যবহার করা যায়।
বিবিসির একটি প্রতিবেদন অনুসারে, একটি অভিযোগে ক্ষতিগ্রস্ত একটি ল্যান্ড রোভারে এআই-সম্পাদিত নম্বর প্লেট ব্যবহার করা হয়েছিল, এবং দ্বিতীয় একটি ঘটনায় ভিন্ন প্লেটসহ একই ধরনের একটি ছবি দেখা যায়।
আরেকটি ছবিতে পেছনের অংশের ক্ষতি যতটা গুরুতর ছিল, তার চেয়েও বেশি দেখানো হয়েছিল। অ্যাডমিরাল বলেছে, কোনো ক্ষতিপূরণ দেওয়ার আগেই তাদের প্রতারণা দমন দল ওই আবেদনগুলো ধরে ফেলে এবং নাকচ করে দেয়।
অ্যাডমিরাল আরও বলেছে যে, পূর্ববর্তী বছরের তুলনায় ২০২৫ সালে জালিয়াতি ৭১% বৃদ্ধি পেয়েছে এবং এই বৃদ্ধির একটি অংশকে তিনি এমন এআই টুলের সহজলভ্যতার সাথে যুক্ত করেছেন, যা ছবি পরিবর্তন করতে এবং অস্তিত্বহীন নথি তৈরি করতে পারে। এটি এই প্রবণতাকে একটি স্পষ্ট ভোক্তা-কেন্দ্রিক দিক প্রদান করে, কারণ জালিয়াতির খরচ কেবল জালিয়াতকারীর একার উপরই বর্তায় না।
জাল প্রমাণ কীভাবে কাজ করে
শুধুমাত্র জাল ফর্ম বা মনগড়া গল্পের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, প্রতারকরা এখন তথাকথিত প্রমাণ হিসেবে একটি বিশ্বাসযোগ্য ছবিও জমা দিতে পারে। প্রদত্ত উদাহরণগুলিতে, গাড়ির ছবি এমনভাবে পরিবর্তন করতে এআই ব্যবহার করা হয়েছিল, যা ক্ষতির পরিমাণ বাড়িয়ে দেখাতে বা একই ঘটনাকে অন্য কোনো অভিযোগে পুনরায় ব্যবহার করতে সাহায্য করতে পারে।
এর ফলে দাবি নিষ্পত্তি দলগুলোর ওপর কাজের চাপ বদলে যায়। তারা এখন আর শুধু কাগজপত্র ও সময়সীমা যাচাই করছে না, বরং ছবিটিই বিশ্বাসযোগ্য কি না, সেটাও পরীক্ষা করছে। অ্যাডমিরাল জানিয়েছে যে তাদের প্রতারণা-প্রতিরোধী সরঞ্জামগুলো উন্নত হচ্ছে এবং এই ধরনের অপব্যবহার উপেক্ষা করা কঠিন হয়ে পড়ায় বৃহত্তর শিল্পখাতও বিভিন্ন কৌশল বিনিময় করছে।
কেন প্রিমিয়ামগুলি এর একটি অংশ
জালিয়াতির কারণে পুরো ব্যবস্থাজুড়েই খরচ বাড়ে, এবং বীমাকারীরা বলেন যে এই খরচগুলো আরও ব্যাপকভাবে প্রিমিয়াম বৃদ্ধির কারণ হতে পারে।
এ কারণেই এআই ইমেজ জালিয়াতি শুধু একটি বিচ্ছিন্ন অপরাধের ঘটনা নয়। এমনকি বৈধ দাবি থাকা চালকরাও উচ্চ মূল্য এবং পর্যালোচনা প্রক্রিয়ার সময় আরও কঠোর যাচাই-বাছাইয়ের মাধ্যমে এর প্রভাব অনুভব করতে পারেন।
কিছু ক্ষেত্রে প্রকৃত ক্ষতিকে ফুলিয়ে-ফাঁপিয়ে দেখানোর জন্য সুযোগসন্ধানী প্রচেষ্টা চালানো হয়, আবার অন্য ক্ষেত্রে শুরু থেকেই একটি মিথ্যা দাবিকে সমর্থন করার জন্য জাল নথি এবং অন্যান্য মনগড়া উপকরণ তৈরি করা হয়। এআই এই উভয় পথকেই আরও বড় পরিসরে প্রয়োগ করা সহজ করে তোলে।
এরপর কী হবে
এর তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়া হলো উন্নততর শনাক্তকরণ, কিন্তু গ্রাহকদের জন্য এর ঝুঁকিও স্পষ্ট।
অ্যাডমিরাল বলেছেন, মনগড়া বা অতিরঞ্জিত প্রমাণের কারণে দাবি নাকচ, পলিসি বাতিল এবং আরও গুরুতর ক্ষেত্রে ফৌজদারি মামলা হতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা নির্মিত যানবাহনের প্রমাণ ছড়িয়ে পড়ার সাথে সাথে, দুর্ঘটনার ছবি আরও নিবিড়ভাবে পরীক্ষা করা দাবি যাচাই-বাছাইয়ের একটি স্বাভাবিক অংশ হয়ে ওঠার সম্ভাবনা রয়েছে।
যদিও গুগল এআই দ্বারা তৈরি ছবিতে ওয়াটারমার্ক নিশ্চিত করতে পদক্ষেপ নিয়েছে, এটি শিল্পজুড়ে প্রচলিত কোনো রীতি নয়।