人工智能如何通过反腐败技术帮助遏制腐败

人工智能如何通过反腐败技术帮助遏制腐败

人工智能（AI）在反腐败领域的应用正日益受到关注。作为一种能够处理海量数据、发现异常或趋势的技术，AI在反腐败斗争中展现出巨大潜力。本文将详细探讨AI如何成为打击腐败的有力工具，以及其在实际应用中可能遇到的挑战。

人工智能（AI）是指允许机器模拟人类智能以解决复杂问题的技术。其中，机器学习（ML）是这一领域的一个子领域，通过使用各种复杂程度不同的方法来解决各种问题。在机器学习中，一个关键环节是使用数据集来“训练”算法，使其学会如何处理数据。然而，这也可能导致算法偏差的产生。人工神经网络的构建方式与人脑类似，通过数百万次计算和通信实现复杂的决策过程，但这也带来了“黑箱问题”，即算法的计算过程难以理解。

AI在反腐败中的应用

开发组织对新技术的好处表示乐观，同时也对其缺点表示怀疑。一些设计包括新的数字化程序，以消除以前的腐败工作。其他举措则采用更为“直接”的方法来发现先前隐藏的交易或欺诈行为人。

在许多情况下，构建人工智能应用程序的基础是社会及其居民之间的数字化交互。在某些情况下，重新配置业务或治理流程以实现自动化和AI帮助可能会将欺诈活动的风险降至最低。

墨西哥的案例

墨西哥是一个很好的例子，说明了AI在反腐败中的应用。墨西哥电信业曾经是由一家公司主导的，但现在已经开始了竞争。因此，连接成本显著降低，目前正在准备有史以来最大的投资。到2024年，目标是让90%以上的人口能够使用4G移动连接。在一个向数字国家服务迈进的社会中，负担得起的连接至关重要。

下一阶段是国家制定人工智能战略。下一个国家人工智能战略将包括一些举措，如努力实现基于人工智能的解决方案，以较少的资金提供服务，或引入人工智能驱动的智能采购。简言之，墨西哥希望成为世界上最早采用国家人工智能政策的10个国家之一。

捐赠领域的应用

捐赠财产中的腐败和欺诈是一个新技术可能有助于加快调查或使可疑事件更容易识别的问题。国际援助透明度倡议（IATIOpenAid）的想法由来已久，并已被许多国家实施。交易和报告必须同步，人工智能技术才能有效。跨越多个国家（包括不同语言、货币或报告方法）的项目可能需要一些“清理”，人工智能程序才能足够有效地监控，以令人满意的精度检测潜在异常。以下样本来自一个结构完善的全数字化捐赠组织。即使如此，这些报告在传播之前必须经过人类的审查。为了帮助实现这一点，建立了一个机器学习程序。

面临的挑战

要实现人工智能革命，需要数字化。提高来自不同社会领域的数据的数量和质量是IBM和该公司在非洲的24个地区办事处的一个跨国目标。一个主要问题是缺乏可信和一致的数据，例如来自离网经济体的数据。为了协助这一数字化计划，IBM正在使用其常规业务运营中的资源。

如果人工智能用于治理和决策以协助或取代现有服务，那么有理由担心有偏见的结果。这些决策系统的不利副作用可能是由人工智能训练数据或算法架构中的偏差引起的。黑箱问题指的是不透明的算法，结果是不透明的决策系统。解释的能力要求开发透明的算法或技术，能够测试或质疑判断。包括欧盟在内的一些组织已经为AI信任的设计、实施和推广制定了道德标准，强调值得信赖的AI应该是合法的、道德的和有弹性的。当技术进步快于监管时，挑战就会出现，因为它可能在不受控制的全球环境中发挥作用。