Чи позбавить штучний інтелект людство від корупції?

При цьому виникає питання про те, як використовують технології штучного інтелекту для боротьби з корупцією в інших країнах?

Міжнародний досвід використання І-технології в боротьбі з корупцією

За даними Міжнародного валютного фонду (МВФ), збиток від корупції в усьому світі становить $ 2 трлн на рік. Своєю чергою, Організація Об’єднаних Націй (ООН) оцінює цей показник в $ 3,6 трлн на рік. Це загальносвітова проблема й уряди різних країн виділяють значні ресурси на боротьбу з такими злочинами. Крім того, протидія корупції приносить відчутні фінансові вигоди. У МВФ підрахували, що в країнах з низьким рівнем корупції збирається податків на 4% ВВП більше, ніж в країнах того ж рівня економічного розвитку з найвищим рівнем корупції.

Якби всі країни скоротили корупцію аналогічним чином, 1 трлн доларів був би отриманий у вигляді втрачених податкових надходжень, що становить 1,25% світового ВВП.

Розвиток цифрових технологій, зокрема штучного інтелекту, дає нову надію на більш ефективну боротьбу з корупцією. Завдяки своїм здібностям до навчання штучний інтелект може автономно виконувати широкий спектр завдань, що вимагають істотних фінансових і трудових витрат. Серед них і перевірка податкових декларацій, і виявлення та зіставлення не відповідностей в доходах і витратах, і нецільові витрати, і аналіз тендерної документації та результатів торгів, та багато чого іншого. При цьому спілкування між перевіряльників та чиновниками мінімізується, що виключає корупційну складову. Адже штучний інтелект неможливо підкупити, а його алгоритми настільки складні, що неможливо непомітно внести в них будь-які зміни або вплинути на результат перевірки.

Китайське диво, яке не сталося

Спроби використати штучний інтелект в протидії корупції з різною долею успіху реалізуються в різних країнах вже близько 10 років. Але, попри всіх очевидних переваг, одне лише наявність розумних алгоритмів проблему корупції не вирішує.

У 2012 році в Китаї був запущений проєкт Zero Trust. Це спільна розробка китайської Академії наук і фахівців контрольно-ревізійного управління комуністичної партії Китаю. За допомогою штучного інтелекту система аналізувала інформацію з більш ніж 150 закритих баз даних з результатами роботи мільйонів чиновників центрального і регіонального урядів.

Технологія відстежувала взаємодію і роботу чиновників, зіставляючи її з роботою колег і виявляючи можливі випадки корупції, розтрат і кумівства. Однак уже через кілька років після запуску Zero Trust співробітники відомств використовували будь-який привід для відмови від використання технології, пояснюючи це дискомфортом від використання системи. На початку 2019 року в ЗМІ з’явилася інформація про швидке закриття Zero Trust. Що саме послужило приводом до зупинки проєкту, не повідомлялося. Самі розробники називали слабкою стороною проєкту те, що технологія лише сигналізувала про можливі випадки корупції стосовно конкретних чиновників. Без пояснень, чому був зроблений той або інший висновок. А далі доводилося залучати людей для оцінки кожного випадку, приймати рішення про необхідність розслідування знову ж доводилося людині.

За більш ніж п’ять років роботи Zero Trust допоміг спіймати 8721 чиновника, замішаного в розтратах, кумівстві і корупції. При тому, що проєкт працював лише в 30 не самих густонаселених округах і містах Китаю.

Попереджений значить озброєний?

Іспанські дослідники з Університету Вальядоліда пішли ще далі й створили комп’ютерну модель на основі нейронних мереж, яка обчислює ймовірність корупції в іспанських провінціях, а також умови, які цьому сприяють. Ця система оповіщення підтверджує, що ймовірність корупції зростає при незмінності партій в уряді.

Дані показують, що податок на нерухомість, перебільшене підвищення цін на житло, відкриття банківських відділень і створення нових компаній — це деякі зі змінних, які, мабуть, викликають корупцію в суспільстві. І, коли вони складаються разом, в регіоні може знадобитися більш строгий контроль за державними рахунками.

Для проведення дослідження автори спиралися на всі випадки корупції, що мали місто в Іспанії в період з 2000 по 2012 рік. Збір і аналіз всієї цієї інформації проводився за допомогою нейронних мереж, які показують найбільш передбачувані чинники корупції. Автори сподіваються, що це дослідження буде сприяти більш ефективному спрямуванню зусиль з викорінення корупції, зосередивши зусилля на областях з найбільшою ймовірністю, а також застосувавши їх модель на міжнародному рівні.

Про успіх

Дослідники з німецького інституту Макса Планка і Дюссельдорфского університету Генріха Гейне, проаналізувавши світовий досвід застосування технологій штучного інтелекту в боротьбі з корупцією, позначили кілька факторів, що впливають на успіх проєкту.

Суспільна увага до випадків корупції та контроль — запорука успішного функціонування антикорупційних технологічних систем.

Яскравим підтвердженням даного факту служить бразильський проєкт Rosie-de-serenata. Унікальна антикорупційна ініціатива, яку створив Іріо Мусскопф за допомогою технологій штучного інтелекту. Ця ініціатива народилася з побоювань з приводу широко поширеною в Бразилії корупції, яка щорічно призводить до втрати близько 200 млрд реалів ($ 38 млрд). Вражені цією ситуацією, Іріо і його команда створили алгоритм під назвою Rosie, здатний використовувати відкриті дані, пов’язані з квотами відшкодування представницьких витрат (ланчі, квитки на поїзди, бензин) представникам бразильського Конгресу, і виявляти законні або підозрілі витрати. Коли алгоритм виявив якесь підозрілу поведінку, команда проєкту проаналізувала його і написала представнику відповідної палати депутатів з проханням повернути неналежним чином використані гроші в державну казну.

Оскільки в багатьох випадках ці запити ігнорувалися, дослідницька група створила блог Rosie в Twitter, щоб автоматично показувати результати пошуку і відзначати винного чиновника. Цей механізм дозволив підвищити суспільну підзвітність і залучити громадян до обговорення. З самого початку вихідний код був відкритий і опублікований на GitHub, щоб забезпечити можливість реплікації в інших настройках по всьому світу. Крім того, команда створила вебсайт під назвою Jarbas.com, який дозволяє будь-якому переглядати та розбиратися в даних, зібраних Rosie про підозрілих витратах.

Політична воля керівництва країни – один ключовий фактор успішного впровадження технології по боротьбі з корупцією.

Правова та інституційне середовище для застосування інструментів штучного інтелекту залишається критично важливою з точки зору фактичного впливу на шахрайство і корупцію, особливо для покарання винних.

Скорочення людської взаємодії при наданні послуг допомагає урядам знизити ризик отримання ренти. Проте вплив цифрових технологій на скорочення шахрайства та корупції залежить від інституційного контексту. Будь-яка система буде настільки хороша, наскільки гарні практики, які її доповнюють. Щоб домогтися більшої ефективності в боротьбі з шахрайством і корупцією, дані необхідно збирати й пов’язувати з іншими даними. Обов’язкове використання системи, а також перевірка та аналіз даних з використанням штучного інтелекту або інших методів можуть виявитися ефективними.

У своїй доповіді за 2020 рік Світовий Банк називає успішними наступні приклади застосування ІІ для виявлення корупції в держсекторі:

Податкові органи Мексики виявили 1200 шахрайських компаній і 3500 шахрайських транзакцій протягом 3 місяців після пілотної схеми штучного інтелекту.

Проєкт Insight Міністерства фінансів Індії відстежує дані з різних джерел, включаючи соціальні мережі, для виявлення моделей витрат і порівнює ті ж дані з податковими записами.

Висновки

Хоча використання технологій штучного інтелекту для боротьби з корупцією вважається наступним кроком до перемоги, воно все ще знаходиться на ранній стадії впровадження. Таким чином, нові рішення про те, як використовувати І-технології, будуть визначати те, як він вплине на майбутнє суспільства. При правильній розробці та впровадженні такі інструменти можуть допомогти замінити застарілі й ненадійні антикорупційні процеси неупередженими штучного інтелекту з безпрецедентною швидкістю та обчислювальними можливостями. Для вищого керівництва країн такі алгоритми можуть бути рушійною силою для мобілізації раніше апатичних громадян в нових зусиллях щодо забезпечення підзвітності влади.