В основу исследования «Предвидение будущей коррупции: совершенствование противодействия коррупции с помощью прогнозирования и опережающего управления» (Anticipating Future Corruption: Strengthening Anti-Corruption through Foresight and Anticipatory Governance) легло представление о коррупции как о сложной и постоянно меняющейся системе, а не совокупности отдельных нарушений, которые можно устранить с помощью конкретных точечных мер. Авторы исходят из того, что коррупционные практики формируются под воздействием политических, экономических, социальных, правовых и технологических факторов и поддерживаются сетями взаимосвязанных участников. При этом сами сети способны адаптироваться к изменениям законодательства, новым технологиям и усилению контроля, меняя участников, способы взаимодействия и используемые коррупционные схемы.
По мнению авторов, традиционный линейный подход, предполагающий, что определенная антикоррупционная мера должна приводить к заранее ожидаемому результату, не всегда учитывает такую способность к адаптации. В результате меры противодействия коррупции могут не только оказаться неэффективными, но и вызвать непредвиденные последствия – например, перемещение коррупционных рисков в другую сферу или появление новых способов обхода контроля.
В качестве примера в докладе рассматривается, в частности, коррупция в порту Роттердама, где усиление контроля за незаконным оборотом наркотиков, цифровизация и автоматизация процедур не устранили коррупционные риски, а изменили их характер: вместо подкупа сотрудников, непосредственно осуществляющих проверки, преступные сети стали активнее вовлекать в коррупционные схемы лиц, обладающих учетными данными и возможностями для доступа к автоматизированным системам.
Для учета подобных изменений авторы предлагают использовать стратегическое прогнозирование (strategic foresight) – систематическое изучение нескольких возможных вариантов будущего – и опережающее управление (anticipatory governance), предполагающее включение такого анализа в процесс разработки и реализации государственной политики.
В частности, предлагается применять анализ взаимного влияния факторов (cross-impact analysis), мониторинг возникающих тенденций и сигналов изменений (horizon scanning), анализ долгосрочных трендов (trend analysis) и разработку возможных сценариев (scenario building).
На практике применение такого подхода к противодействию коррупции предлагается выстраивать в три этапа:
- Картирование системы – определение участников коррупционных отношений, их интересов, стимулов и взаимосвязей, а также политических, экономических, правовых, технологических и социальных факторов, влияющих на коррупционные риски.
- Прогнозирование реакции участников и непредвиденных последствий – оценка того, каким образом различные участники могут адаптироваться к новым антикоррупционным мерам. Одновременно предлагается заранее определять индикаторы, позволяющие выявлять как новые риски (red flags), так и признаки положительных изменений (progress markers).
- Мониторинг новых тенденций, рисков и возможностей – отслеживание более широких политических, экономических, правовых, технологических и социальных изменений, способных привести к возникновению новых форм коррупции либо, напротив, создать условия для проведения реформ.
Так, признаком адаптации коррупционных или преступных сетей может служить отсутствие ожидаемого эффекта от принятых мер. Например, если усиление контроля за наркотрафиком не приводит к росту цен на наркотики, это может свидетельствовать о сохранении предложения за счет использования новых способов обхода контроля. Среди возможных признаков положительных изменений авторы называют рост числа сообщений о нарушениях, повышение добровольного соблюдения установленных требований и увеличение доверия граждан.
Отдельное внимание в докладе уделяется применению искусственного интеллекта. Соответствующие инструменты могут использоваться для обработки больших объемов информации, выявления новых тенденций, формирования и проверки сценариев, моделирования поведения участников и систематизации результатов анализа. При этом авторы подчеркивают, что технологии не способны заменить экспертную оценку и знание конкретного контекста.
По итогам исследования Базельский институт рекомендует перейти от линейного к адаптивному подходу к разработке антикоррупционных мер, учитывать сложность коррупционных систем уже на стадии планирования, включать методы прогнозирования в разработку и мониторинг мер противодействия коррупции и соотносить масштаб такого анализа с имеющимися ресурсами.
При этом, как подчеркивается в докладе, задача подобных методов состоит не в точном предсказании будущей коррупции: неопределенность полностью устранить невозможно. Их назначение – позволить заранее рассматривать возможные изменения коррупционных практик и своевременно корректировать меры противодействия им.