Актуальные направления противодействия коррупции: использование ИТ и ИИ

В частности, ряд международных организаций выпустили материалы, касающиеся применения информационных технологий для целей противодействия коррупции:

1) АТЭС представила отчет «Технологии предотвращения, выявления и борьбы с коррупцией» (Technologies for Preventing, Detecting, and Combating Corruption), в котором рассматриваются уже развитые в государствах-членах механизмы применения ИТ (например, электронное правительство, онлайн-порталы госзакупок, открытые базы данных и реестры, платформы для разоблачителей) и возможные перспективные направления их применения (в том числе использование ИИ/машинного обучения для выявления аномалий и прогнозирования коррупционных рисков; внедрение блокчейн-реестров для фиксации неизменяемых следов решений и контрактов; применение продвинутой аналитики данных и сетевого анализа для расследований; использование распознавания лиц и биометрии для контроля доступа; использование дронов и дистанционного мониторинга для контроля соблюдения нормативов в труднодоступных зонах; интеграция нескольких технологий для построения автономных систем предупреждения нарушений).

2) ОЭСР выпустила доклад «Управление с помощью искусственного интеллекта: текущее использование и перспективы применения при реализации основных государственных функций» (Governing with Artificial Intelligence: The State of Play and Way Forward in Core Government Functions), в котором рассматриваются, среди прочего, уже имеющиеся примеры использования ИТ и ИИ для целей противодействия, возможные риски их применения, а также основные сферы их дальнейшего внедрения.

В частности, текущие направления использования авторы разделяют на три ключевые группы:

а) выявление мошеннической и коррупционной деятельности (примеры включают пилотную систему анализа данных и машинного обучения для выявления аномалий, связанных с коррупционными и мошенническими рисками, в Испании; использование машинного обучения для анализа реестра прозрачности ЕС и выявления подозрительных регистраций в Европейской счетной палат),

б) повышение эффективности в управлении знаниями и синтезе информации (так, в Бразилии внедрение в деятельность Федеральной счетной палаты ИИ-помощника ChatTCU, работающий на модели GPT-4, позволило аудиторам быстро получать и синтезировать информацию, сокращая объем ручной работы при сохранении точности и безопасности),

в) совершенствование прогнозной аналитики и моделирования рисков (например, в Боготе (Колумбия) система VigIA анализирует контракты мэрии и прогнозирует вероятность коррупции; в Италии алгоритмы прогнозируют экономические преступления на основе полицейских архивов; в Литве ведется разработка инструмента, который, используя большие языковые модели (LLM), специально обученные на данных о коррупционных рисках и методологиях оценки рисков, будет помогать сотрудникам антикоррупционного органа быстро и эффективно анализировать нормативные акты и их проекты с целью обнаружения возможных недостатков или уязвимостей с точки зрения коррупционных рисков).

Среди проблем и рисков применения ИТ и ИИ в антикоррупционной деятельности в докладе отмечаются недостаточные или искаженные данные (ошибки исходных данных могут приводить к предвзятости и неверным выводам), отсутствие прозрачности и объяснимости алгоритмов («черный ящик» работы алгоритмов машинного обучения подрывает доверие граждан и вызывает вопросы у аудиторов), ошибочное или неэтичное применение ИИ, например, использование чувствительных персональных данных без достаточной защиты.

В качестве перспективных направлений развития выделены:

разработка адаптивных обучающихся моделей, обновляющие анализ рисков в режиме реального времени;
использование анализа нечисловых данных и сенсорных технологии (комбинация ИИ с данными спутников, дронов, тепловых сенсоров и радаров), что позволит отслеживать коррупционные схемы и нарушения (например, контроль использования земли, строительства и т.п.);
применение моделирования на основе агентов (ABM), симулирующего поведение должностных лиц, компаний и других акторов для прогнозирования поведения коррупционных сетей;
ИИ-анализ сетей влияния, выявление скрытых связей между политиками, бизнесом и лоббистами.

Помимо этого, Комитет ОЭСР по борьбе с коррупцией в бизнесе (BIAC) представил доклад «Использование ИИ для обеспечения добропорядочности: возможности, вызовы и обоснование целесообразности для целей борьбы с коррупцией» (Harnessing AI for Integrity: Opportunities, Challenges, and the Business Case Against Corruption). В нем авторы анализируют, как искусственный интеллект способен трансформировать борьбу с коррупцией и укрепить системы добропорядочности в государственном и частном секторах. Так, среди примеров использования выделяются системы непрерывного контроля, анализирующие 100% транзакций и закупок (например, инструмент RITA в Италии); алгоритмы выявления картелей и антиконкурентных сговоров (как BRIAS в Южной Корее); цифровые платформы госуправления и предоставления услуг населению (Эстония); ИИ-поддержка проверки клиентов и контрагентов в крупных корпорациях и т.п. При этом, как отмечается в документы, бизнес – особенно малый и средний – сталкивается с рядом барьеров при внедрении ИИ, включая: сложную регуляторную среду и различия между странами; недостаток цифровой инфраструктуры; риски предвзятости данных, ошибок алгоритмов и нехватку квалифицированных кадров; слабую готовность корпоративных процессов к интеграции ИИ; проблемы безопасности и защиты данных.

А основной темой Глобального форума ОЭСР по борьбе с коррупцией и обеспечению добросовестности (OECD Global Anti-Corruption and Integrity Forum) в этом году стало использование цифровых технологий для целей повышения прозрачности, выявления конфликта интересов, идентификации коррупционных рисков и иных направлений, связанных с противодействием коррупции.

3) На Второй глобальной конференция по использованию данных для совершенствования измерения коррупции ООН на одной из сессий обсуждалось, как ИИ и машинное обучение может использоваться для того, чтобы предотвращать и пресекать коррупцию, анализировались этические, технические и операционные проблемы, особенно в условиях ограниченного объема данных или слабой цифровой инфраструктуры, рассматривались текущие практики, потребности в ресурсах, гарантии управления и возможности для более тесного сотрудничества в области использования ИИ для измерения уровня коррупции.

А Управление по наркотикам и преступности ООН (UNODC) в этом году посвятит теме использования ИИ для целей противодействия коррупции свой академический симпозиум, который пройдет в Катаре 13-14 декабря 2025 г. На мероприятии будет организовано несколько тематических треков как исследовательского, так и прикладного направления:

ИИ в государственном секторе: укрепление систем обеспечения добросовестности сверху вниз;
С нуля: использование искусственного интеллекта в борьбе с коррупцией снизу вверх;
Картографирование коррупции: ИИ, спутниковые данные и география ответственности;
Блиц-конференции: рубежи междисциплинарных антикоррупционных исследований;
Междисциплинарная постерная сессия молодых исследователей;
От кода к результату: прикладные проекты ИИ в антикоррупционной практике.

4) Международная антикоррупционная академия (IACA) провела вебинар «Изменяет ли искусственный интеллект борьбу с коррупцией? От предиктивного предотвращения к трансграничной криминалистике – переосмысление стратегии с помощью ИИ» (Is AI Rewriting the Fight Against Corruption? From Predictive Prevention to Cross-Border Forensics – Rethinking Strategy with AI), к которому присоединилось более 120 участников. В рамках мероприятия эксперты обсудили, как большие языковые модели и другие инструменты ИИ используются государством для повышения прозрачности, укрепления финансовой целостности и выявления коррупции, а также рассмотрели преимущества и риски внедрения ИИ.

К исследованию вопроса применения ИИ для борьбы с коррупцией присоединились и НКО:

1) исследовательский центр U4 представил краткую аналитическую записку «Искусственный интеллект в борьбе с коррупцией – актуальные новости о технологиях ИИ» (Artificial intelligence in anti-corruption – a timely update on AI technology), о которой мы уже писали на нашем Портале, а также разработанный совместно с Transparency International (TI) обзор основных преимуществ и проблем использования ИИ для предотвращения, выявления и расследования коррупции «Использование искусственного интеллекта (ИИ) для борьбы с коррупцией» (Harnessing Artificial Intelligence (AI) for Anti-Corruption).

В данном обзоре авторы:

дают краткую характеристику различным технологиям ИИ, включая машинное обучение, глубокое обучение, технологии обработки естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV) и генеративный ИИ;
рассматривают основные преимущества и проблемы использования ИИ в борьбе с коррупцией. При этом к общим преимуществам они относят а) автономное обучение и масштабируемость, б) использование передовых вычислительных мощностей, в) меньшая потребность вмешательства со стороны человека, г) возможность интеграции новых и разрозненных источников данных; к общим проблемам – а) ненадежность данных и предвзятость, б) проблемы алгоритмов и возможность манипуляций, в) необходимость надзора со стороны человека, г) институциональную неготовность и нормативное отставание, д) пробелы в инклюзивности и е) асимметрию и непрозрачность информации
описывают более широкие проблемы и последствия использования ИИ в противодействии коррупции, в том числе:

а) повышение активности наблюдения и риски для прав и свобод – использование ИИ может привести к избыточной слежке за гражданами и должностными лицами, создавая угрозы приватности и открывая возможности для политически мотивированного контроля;

б) увеличение существующего неравенства – если данные содержат исторические предубеждения, ИИ воспроизводит и усиливает их, приводя к дискриминации и повышенному риску необоснованного включения уязвимых групп в «группы риска»;

в) институциональная зависимость от ИИ – чрезмерное доверие автоматическим выводам снижает роль профессионального суждения, уменьшает критическое мышление и может приводить к ошибкам, которые не замечаются из-за авторитета технологий;

г) непрозрачность и неконтролируемость – непрозрачные алгоритмы («чёрный ящик») затрудняют объяснение решений, что снижает возможности граждан и НКО осуществлять контроль за государственными институтами;

д) подрыв легитимности и доверия – алгоритмические ошибки или предвзятость подрывают доверие к антикоррупционным органам и могут вести к оспариванию решений, включая судебные;

е) коррупционное использование ИИ – должностные лица или иные заинтересованные субъекты могут применять ИИ в личных интересах: для сокрытия следов нарушений, направленного давления на оппонентов, манипулирования данными;

ж) техническая уязвимость перед атаками и манипуляциями – модели ИИ могут быть «отравлены» вредоносными данными, взломаны, подвергнуты иным манипуляциям извне;

з) рост затрат и технологическое неравенство – высокие требования к инфраструктуре, кадрам и ресурсам усиливают разрыв между организациями и странами, которые могут себе позволить ИИ, и теми, кто остается «позади».

2) Transparency International также выпустила тематическую аналитическую записку «Противодействие коррупционному использованию искусственного интеллекта» (Addressing Corrupt Uses of Artificial Intelligence), в которой анализирует возможности злонамеренного использования ИИ должностными лицами.

В частности, авторы отмечают, что ИИ оказывается уязвим для коррупции из-за ряда своих особенностей, включая непрозрачность алгоритмов («черный ящик»), зависимость от скрытых тренировочных данных, иллюзию объективности, концентрацию власти в руках тех, кто контролирует алгоритмы, внедрение через непрозрачные закупки, а также широкие возможности для автоматизации коррупционных схем в больших масштабах. А среди наиболее распространенных форм использования ИИ коррупционерами они выделяют:

манипулирование автоматизированным принятием решений – целенаправленное искажение данных, параметров алгоритма или интерпретации его выводов;
использование ИИ для скрытия или отмывания коррупционных доходов – генерация поддельных документов, идентичностей и сложных транзакционных схем;
манипулирование общественным мнением – создание дезинформации, политических дипфейков и таргетированных кампаний влияния;
подавление гражданского общества и оппозиции – применение ИИ для слежки, идентификации активистов, манипуляции видимостью контента и ограничивания общественного контроля.

TI также предлагает рекомендации по использованию ИИ:

для государства – разработать национальные стратегии ИИ с разделом о предотвращении коррупции, укреплять прозрачность (вести реестры алгоритмов, повышать открытость закупок ИИ-технологий), обеспечивать объяснимость и надзор над системами ИИ, защищать выборы от злоупотреблений, вводить механизмы обжалования решений ИИ и независимый контроль;
для компаний и поставщиков ИИ – проводить проверку клиентов в государственном секторе, отслеживать и предотвращать использование своих систем в коррупционных целях, предоставлять возможности для аудита, сообщать о злоупотреблениях и сотрудничать с властями и гражданами;
для гражданского общества – развивать экспертизу в области ИИ, участвовать в разработке законодательства, касающегося ИИ, отслеживать государственные проекты ИИ, вести просветительскую работу и оценивать нормативные акты на предмет рисков коррупционного использования.

Кроме того, Transparency International в этом году провела форум «ИИ и целостность данных в комплаенсе» (AI and Data Integrity for Compliance), посвященный рискам, возможностям и практическому применению ИИ в бизнес-секторе.

Одновременно все больше публикаций по теме применения ИТ и ИИ для целей противодействия коррупции появляется и в научно-исследовательской среде: в журналах и на тематических форумах. В этой связи на нашем Портале в разделе с Литературой создан отдельный подраздел, в котором собраны книги и статьи, посвященные использованию цифровых технологий в сфере борьбы с коррупцией.