Выпуски
2021 84          
2020 78 79 80 81 82 83
2019 72 73 74 75 76 77
2018 66 67 68 69 70 71
2017 60 61 62 63 64 65
2016 54 55 56 57 58 59
2015 48 49 50 51 52 53
2014 42 43 44 45 46 47
2013 36 37 38 39 40 41
2012 30 31 32 33 34 35
Новости
Отправить статью
Подписаться на рассылку








Выпуск № 84. Февраль 2021 г.

Использование искусственного интеллекта в вопросах выявления и противодействия коррупции: обзор международного опыта

Крылова Дина Владимировна, Максименко Александр Александрович

Крылова Дина Владимировна  заведующая проектно-учебной лабораторией антикоррупционной политики НИУ «Высшая школа экономики», Москва, РФ.
E-mail: krylovadv@hse.ru
SPIN-код РИНЦ: 8293-1697
ORCID ID: 0000-0001-5069-0319

Максименко Александр Александрович  доктор социологических наук, кандидат психологических наук, доцент, эксперт проектно-учебной лаборатории антикоррупционной политики НИУ «Высшая школа экономики», Москва, РФ.
E-mail: Maximenko.Al@gmail.com
SPIN-код РИНЦ: 7449-3003
ORCID ID: 0000-0003-0891-4950

В статье авторы на основе ряда зарубежных эмпирических исследований по использованию искусственного интеллекта и машинного обучения выделяют ряд особенностей в вопросах выявления и противодействия коррупции и приходят к заключению о том, что освещаемые в зарубежных источниках механизмы коррупционного мониторинга, основанные на использовании передовых информационных технологий и алгоритмах, обладают разной потенциальной эффективностью и не всегда релевантно интерпретируются. По мнению авторов, наиболее перспективным применением из представленных интеллектуальных систем в сфере выявления коррупции является их использование для обнаружения латентных взаимосвязей и вычисления сговоров (картелей) в системе государственных закупок, электронных торгах, организуемых компаниями, обеспечения прозрачности государственных процедур (электронно-цифровых услуг). Анализ ряда статей об использовании искусственного интеллекта для создания визуализированных карт на основе учета количества публикаций по коррупционной тематике в средствах массовой информации (СМИ) в различных территориальных образованиях позволил сделать вывод о недостаточной информативности предложенного инструмента для сопоставительной оценки реального уровня коррупции. Авторы обращают внимание на то, что большое количество подобных публикаций может быть обусловлено не только возросшим уровнем коррупции в данной локации. Необходимо учитывать влияние таких факторов, как рост антикоррупционной активности публичной власти и гражданского общества, возможная необъективность точек зрения некоторых журналистов, недостаточная компетентность некоторых СМИ по проблемам борьбы с коррупцией, использование в публикациях недостоверной информации. Данные карты скорее наглядно иллюстрируют как уровень интереса общества и СМИ к проблеме борьбы с коррупцией, так и интенсивность борьбы с коррупцией, активность гражданского контроля со стороны СМИ.

Ключевые слова

Коррупция, искусственный интеллект, машинное обучение, выявление коррупции, международный опыт, методы борьбы с коррупцией, тенденции использования искусственного интеллекта.

DOI: 10.24412/2070-1381-2021-84-241-255

Комментарии:
Любое использование материалов допускается только при наличии гиперссылки на e-journal.spa.msu.ru.
119991, Москва, Ломоносовский проспект, д. 27, корпус 4, А-701; тел.: (495) 930-85-71
Copyright © 2003–2015 ФГУ МГУ
Яндекс.Метрика