Избавит ли искусственный интеллект человечество от коррупции? |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-08-07 18:19 С 6 по 8 августа 2021 года в Великом Новгороде состоится хакатон по искусственному интеллекту, проводимого Минэкономразвития России при организационной поддержке президентской платформы «Россия – страна возможностей» и Российской ассоциации электронных коммуникаций. Его участникам предстоит разработать автоматизированную аналитическую систему, позволяющую с помощью технологий искусственного интеллекта выявлять и классифицировать возможные коррупциогенные факторы в нормативно-правовых актах (НПА). Кейсодеражетелем хакатона выступает Министерство юстиции Российской Федерации. При этом возникает вопрос о том, как используют технологии искусственного интеллекта для борьбы с коррупцией в других странах? Международный опыт использования ИИ-технологии в борьбе с коррупцией По данным Международного валютного фонда (МВФ), ущерб от коррупции во всем мире составляет $2 трлн. в год. В свою очередь, Организация Объединенных Наций (ООН) оценивает этот показатель в $3,6 трлн. в год. Это общемировая проблема и правительства разных стран выделяют значительные ресурсы на борьбу с такими преступлениями. Кроме того, противодействие коррупции приносит ощутимые финансовые выгоды. В МВФ подсчитали, что в странах с низким уровнем коррупции собирается налогов на 4% ВВП больше, чем в странах того же уровня экономического развития с самым высоким уровнем коррупции. Если бы все страны сократили коррупцию аналогичным образом, 1 трлн. долларов был бы получен в виде упущенных налоговых поступлений, что составляет 1,25% мирового ВВП. Развитие цифровых технологий, в частности искусственного интеллекта, дает новую надежду на более эффективную борьбу с коррупцией. Благодаря своим способностям к обучению искусственный интеллект может автономно выполнять широкий спектр задач, требующих существенных финансовых и трудовых затрат. Среди них и проверка налоговых деклараций, и выявление и сопоставление несоответствий в доходах и расходах, и нецелевые траты, и анализ тендерной документации и результатов торгов, и многое другое. При этом общение между проверяющими и чиновника минимизируется, что исключает коррупционную составляющую. Ведь искусственный интеллект невозможно подкупить, а его алгоритмы настолько сложны, что невозможно незаметно внести в них какие-либо изменения или повлиять на результат проверки. Китайское чудо, которого не случилось Попытки использовать искусственный интеллект в противостояние коррупции с различной долей успеха реализуются в разных странах уже около 10 лет. Но, несмотря на все очевидные преимущества, одно лишь наличие умных алгоритмов проблему коррупции не решает. В 2012 году в Китае был запущен проект Zero Trust. Это совместная разработка китайской Академии наук и специалистов контрольно-ревизионного управления коммунистической партии Китая. При помощи искусственного интеллекта система анализировала информацию из более чем 150 закрытых баз данных с результатами работы миллионов чиновников центрального и регионального правительств.Технология отслеживала взаимодействие и работу чиновников, сопоставляя ее с работой коллег и выявляя возможные случаи коррупции, растрат и кумовства. Однако уже через несколько лет после запуска Zero Trust сотрудники ведомств использовали любой повод для отказа от использования технологии, объясняя это дискомфортом от использования системы. В начале 2019 года в СМИ появилась информация о скором закрытии Zero Trust. Что именно послужило поводом к остановке проекта, не сообщалось. Сами разработчики называли слабой стороной проекта то, что технология лишь сигнализировала о возможных случаях коррупции применительно к конкретным чиновникам. Без объяснений, почему был сделан тот или иной вывод. А дальше приходилось привлекать людей для оценки каждого случая, принимать решение о необходимости расследования опять же приходилось человеку. За более чем пять лет работы Zero Trust помог поймать 8721 чиновника, замешанного в растратах, кумовстве и коррупции. При том, что проект работал лишь в 30 не самых густонаселенных округах и городах Китая. Предупрежден, значит вооружен? Испанские исследователи из Университета Вальдолида пошли еще дальше и создали компьютерную модель на основе нейронных сетей, которая вычисляет вероятность коррупции в испанских провинциях, а также условия, которые этому способствуют. Эта система оповещения подтверждает, что вероятность коррупции возрастает при несменяемости партий в правительстве. Данные показывают, что налог на недвижимость, преувеличенное повышение цен на жилье, открытие банковских отделений и создание новых компаний– это некоторые из переменных, которые, по-видимому, вызывают коррупцию в обществе. И когда они складываются вместе, в регионе может потребоваться более строгий контроль за государственными счетами. Для проведения исследования авторы опирались на все случаи коррупции, имевшие место в Испании в период с 2000 по 2012 год. Сбор и анализ всей этой информации проводился с помощью нейронных сетей, которые показывают наиболее предсказуемые факторы коррупции. Авторы надеются, что это исследование будет способствовать более эффективному направлению усилий по искоренению коррупции, сосредоточив усилия на областях с наибольшей вероятностью, а также применив их модель на международном уровне. Исследователи из немецкого института Макса Планка и Дюссельдорфского университета Генриха Гейне, проанализировав мировой опыт применения технологий искусственного интеллекта в борьбе с коррупцией, обозначили несколько факторов, влияющих на успех проекта. Общественное внимание к случаям коррупции и контроль –залог успешного функционирования антикоррупционных технологических систем. Ярким подтверждением данного факта служит бразильский проект Rosie-de-serenata. Уникальная антикоррупционная инициатива, которую создал Ирио Мусскопф с помощью технологий искусственного интеллекта. Эта инициатива родилась из опасений по поводу широко распространенной в Бразилии коррупции, которая ежегодно приводит к потере около 200 млрд реалов ($38 млрд). Потрясенные этой ситуацией, Ирио и его команда создали алгоритм под названием Rosie, способный использовать открытые данные, связанные с квотами возмещения представительских расходов (ланчи, билеты на поезда, бензин) представителям бразильского Конгресса, и выявлять законные или подозрительные расходы. Когда алгоритм обнаружил какое-либо подозрительное поведение, команда проекта проанализировала его и написала представителю соответствующей палаты депутатов с просьбой вернуть ненадлежащим образом использованные деньги в государственную казну. Поскольку во многих случаях эти запросы игнорировались, исследовательская группа создала блог Rosie в Twitter, чтобы автоматически отображать результаты поиска и отмечать виновного чиновника. Этот механизм позволил повысить общественную подотчетность и вовлечь граждан в обсуждение. С самого начала исходный код был открыт и опубликован на GitHub, чтобы обеспечить возможность репликации в других настройках по всему миру. Кроме того, команда создала веб-сайт под названием Jarbas.com, который позволяет любому просматривать и разбираться в данных, собранных Rosie о подозрительных расходах. Политическая воля руководства страны– еще один ключевой фактор успешного внедрения технологии по борьбе с коррупцией. Правовая и институциональная среда для применения инструментов искусственного интеллекта остается критически важной с точки зрения фактического воздействия на мошенничество и коррупцию, особенно для наказания виновных. Сокращение человеческого взаимодействия при предоставлении услуг помогает правительствам снизить риск получения ренты. Тем не менее влияние цифровых технологий на сокращение мошенничества и коррупции зависит от институционального контекста. Любая система будет настолько хороша, насколько хороши практики, которые ее дополняют. Чтобы добиться большей эффективности в борьбе с мошенничеством и коррупцией, данные необходимо собирать и связывать с другими данными. Обязательное использование системы, а также проверка и анализ данных с использованием искусственного интеллекта или других методов могут оказаться эффективными. В своем докладе за 2020 год Всемирный Банк называет успешными следующие примеры применения ИИ для выявления коррупции в госсекторе: Налоговые органы Мексики выявили 1200 мошеннических компаний и 3500 мошеннических транзакций в течение 3 месяцев после пилотной схемы искусственного интеллекта. Проект Insight Министерства финансов Индии отслеживает данные из различных источников, включая социальные сети, для выявления моделей расходов и сравнивает те же данные с налоговыми записями. Выводы Хотя использование технологий искусственного интеллекта для борьбы с коррупцией считается следующим шагом к победе, оно все еще находится на ранней стадии внедрения. Таким образом, новые решения о том, как использовать ИИ-технологии, будут определять то, как он повлияет на будущее общества. При правильной разработке и внедрении такие инструменты могут помочь заменить устаревшие и ненадежные антикоррупционные процессы беспристрастными инструментами искусственного интеллекта с беспрецедентной скоростью и вычислительными возможностями. Для высшего руководства стран такие алгоритмы могут быть движущей силой для мобилизации ранее апатичных граждан в новых усилиях по обеспечению подотчетности властей/ Источник: vk.com Комментарии: |
|