Информационные технологии в сфере противодействия коррупции

Август 12, 2022

Главная
Разное
Информационные технологии в сфере противодействия коррупции

Содержание

2. Большинство стран мира прикладывают значительные усилия для противодействия коррупции. Международными организациями разработаны эффективные рекомендации, которые позволили
3. В настоящее время результаты, получаемые от антикоррупционных мероприятий, снижаются. Рассмотрев тенденции развития механизмов противодействия коррупции в
4. Для преодоления эффекта отложенного снижения эффективности авторами выдвинута гипотеза о необходимости внедрения в систему противодействия коррупции
5. В настоящее время Российская Федерация активно реализует мероприятия по внедрению современных информационных технологий в сферу государственного
6. Необходимо отметить, что в России и в мире уже используются информационные системы, помогающие борьбе с коррупцией.
7. Мы согласны с указанной точкой зрения, однако хотим отметить, что информационные технологии, обеспечивающие транспарентность органов публичной
8. В исследовании Transparency International и World Wide Web Foundation проведен анализ реализации данных принципов в следующих
9. Воспринимаемый уровень коррупции в государственном секторе в 180 странах/территориях во всем мире Индекс восприятия коррупции 2021
10. Одновременно с этим другая группа исследователей (Oxford Insights) в 2019 году провела анализ уровня открытости данных
11. По мнению авторов, отсутствие значительного прогресса в эволюции антикоррупционных методов в Российской Федерации связано с тем,
12. В настоящее время существуют две наиболее эффективные технологии анализа данных: алгоритмы обработки больших данных и система
13. Искусственный интеллект – комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений
14. Западные эксперты отмечают, что во всех странах мира отрасль государственных технологий (Govtech) только начинает развиваться, хотя
15. Следует отметить, что использование указанных технологий в противодействии коррупции является новацией для нашей правоприменительной практики. В
16. Мировая практика использования алгоритмов анализа больших данных позволяет сделать вывод, что данная технология имеет высокую эффективность
17. На наш взгляд, в настоящий момент технология искусственного интеллекта является наиболее перспективной для существенного повышения эффективности
18. Упрощенно технологию искусственного интеллекта, осуществляющего поиск коррупционных проявлений, можно представить следующим набором действий: в информационную систему
19. Специфика «тренированного» алгоритма такова, что его сложность и многоуровневость не всегда позволяют человеку понять технологию принимаемого
20. На основании изложенного можно сделать вывод, что для создания искусственного интеллекта, противодействующего коррупции, требуются несколько составляющих:
22. Скачать презентацию

Слайд 2

Большинство стран мира прикладывают значительные усилия для противодействия коррупции. Международными организациями

разработаны эффективные рекомендации, которые позволили многим государствам достичь успехов в реализации антикоррупционной политики. Используя данные рекомендации и международный опыт, Россия сформировала нормативную правовую базу для противодействия коррупции. На основе Национального плана противодействия коррупции разработаны и внедрены эффективные методы борьбы с данным общественным явлением. Успехи в этой сфере отмечены международными организациями

Слайд 3

В настоящее время результаты, получаемые от антикоррупционных мероприятий, снижаются. Рассмотрев тенденции

развития механизмов противодействия коррупции в России и в мире, авторы пришли к выводу о наличии эффекта отложенного снижения эффективности от применения методов противодействия коррупции. В частности, метод транспарентности в долгосрочном периоде приводит не к нейтрализации коррупции, а к усложнению связей субъектов коррупционного взаимодействия.

Слайд 4

Для преодоления эффекта отложенного снижения эффективности авторами выдвинута гипотеза о необходимости

внедрения в систему противодействия коррупции технологий обработки больших данных и искусственного интеллекта. В работе проанализирован зарубежный опыт использования этих инструментов. По результатам анализа выявлены проблемы, с которыми столкнулись иностранные специалисты, и даны рекомендации по организации данной деятельности в Российской Федерации. В статье предложена авторская структура системы искусственного интеллекта, осуществляющего комплексное противодействие коррупции, а также выявлены правовые аспекты, способствующие и препятствующие ее созданию и внедрению.

Слайд 5

В настоящее время Российская Федерация активно реализует мероприятия по внедрению современных

информационных технологий в сферу государственного управления в рамках «цифровой трансформации» органов публичной власти. При этом предполагается, что государство должно перейти от предоставления единичных «точечных» сервисов при помощи государственных (ведомственных) информационных систем (ГИС) и баз данных к комплексному решению жизненных ситуаций человека, которое основано на едином массиве данных и алгоритмах (The Government as a Platform, 2019). Принимая во внимание, что противодействие коррупции – это одна из важнейших задач государства, следует начинать и «цифровую трансформацию» антикоррупционных методов

Слайд 6

Необходимо отметить, что в России и в мире уже используются

информационные системы, помогающие борьбе с коррупцией. Одно из важнейших мест среди них занимают информационнокоммуникационные технологии, раскрывающие информацию о деятельности органов власти, что, реализуя принцип транспарентности, создает возможность контроля за должностными лицами и их решениями. По мнению отечественных (Belyaeva, Truntsevsky, Tsirin, 2019) и зарубежных исследователей (Georgieva, 2017), формирование открытых баз данных является эффективным средством противодействия коррупции.

Слайд 7

Мы согласны с указанной точкой зрения, однако хотим отметить, что

информационные технологии, обеспечивающие транспарентность органов публичной власти, могут влиять на уровень коррупции до определенного момента, после которого раскрытие информации органами власти теряет свою эффективность как метод борьбы с коррупционными правонарушениями. Указанный вывод подтверждается зарубежными исследованиями. Например, в 2015 году Большой Двадцаткой (G20) разработаны принципы открытых данных по борьбе с коррупцией, что стало значимым шагом на пути к их использованию для обеспечения культуры прозрачности и подотчетности в целях борьбы с коррупцией.

Слайд 8

В исследовании Transparency International и World Wide Web Foundation проведен

анализ реализации данных принципов в следующих странах: Бразилия, Франция, Германия, Индонезия и ЮАР. В качестве итогового вывода эксперты указали, что анализ трехлетнего использования принципов открытости в пяти странах G20 позволяет констатировать о неполном раскрытии их потенциала как движущей силы и средства антикоррупционной работы (Vrushi, Hodess, 2017). При этом в исследовании показано, что уровень открытости данных и место страны в Corruption Perceptions Index не имеют прямой и жесткой взаимосвязи.

Слайд 9

Воспринимаемый уровень коррупции в государственном секторе в 180 странах/территориях во всем

мире

Индекс восприятия коррупции 2021

Слайд 10

Одновременно с этим другая группа исследователей (Oxford Insights) в 2019

году провела анализ уровня открытости данных в государстве и уровня коррупции (Petheram, Pasquarelli, Stirling, 2019). Результаты также показали, что прямой жесткой зависимости между уровнем открытости и уровнем коррупции нет. Например, Швейцария, имея низкий уровень открытости данных, имеет низкий уровень коррупции, в то время как Бразилия, имея высокий уровень открытости данных, имеет высокий уровень коррупции. Подобные результаты позволяют признать доказанным вывод об ограниченном влиянии информационных технологий по созданию и опубликованию наборов открытых данных для противодействия коррупции. Более того, раскрытие значительного объема данных без эффективной методики их обработки приводит к усложнению поиска коррупционных проявлений.

Слайд 11

По мнению авторов, отсутствие значительного прогресса в эволюции антикоррупционных методов

в Российской Федерации связано с тем, что наша страна вышла на точку, когда уровень коррупции может быть снижен только через раскрытие информации, а значит, необходимо перейти на другой этап противодействия коррупции – создание эффективного инструмента анализа данных.

Слайд 12

В настоящее время существуют две наиболее эффективные технологии анализа данных:

алгоритмы обработки больших данных и система искусственного интеллекта. Обработка больших объемов данных – совокупность подходов, инструментов и методов автоматической обработки структурированной и неструктурированной информации, поступающей из большого количества различных, в том числе разрозненных или слабосвязанных источников информации, в объемах, которые невозможно обработать вручную за разумное время (Стратегия развития информационного общества в РФ, 2017). Особенностью этой технологии является не огромный объем данных, а то, что большинство из них не связано с традиционным форматом структурирования данных, обрабатываемых базами данных.

Слайд 13

Искусственный интеллект – комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции

человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационнокоммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений (Национальная стратегия развития интелекта, 2019).

ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Слайд 14

Западные эксперты отмечают, что во всех странах мира отрасль государственных

технологий (Govtech) только начинает развиваться, хотя и имеет большой потенциал роста (Santiso, 2019). Применение этих технологий в антикоррупционной сфере может дать государству следующие преимущества.
Возможность обрабатывать информацию в таком объеме, который слишком сложен для анализа человеком.
Экономия времени должностного лица, осуществляющего противодействие коррупции, за счет возможности работать только с конкретными случаями, выявленными системой.
Технология лишена субъективного восприятия, а значит, она более защищена от внешнего воздействия по сравнению с человеком.

Слайд 15

Следует отметить, что использование указанных технологий в противодействии коррупции является

новацией для нашей правоприменительной практики. В отечественной правовой системе создание и функционирование данных технологий не регламентировано, а их работа может находиться вне правового поля. Однако, как отмечает Т.Я. Хабриева: «Пока государство устанавливает юридические запреты и размышляет о выборе более гибких правовых инструментов, «активная часть общества», игнорируя правовые установления и государственные юрисдикции, строит новое цифровое общество и цифровую экономику» (Khabrieva, 2019).

Талия́ Яру́лловна Хабри́ева — советский и российский учёный-правовед, специалист по конституционному праву. Доктор юридических наук, профессор, академик РАН. Кодификатор миграционного законодательства РФ и инициатор возникновения новой отрасли российского права — «арктического права»

Слайд 16

Мировая практика использования алгоритмов анализа больших данных позволяет сделать вывод,

что данная технология имеет высокую эффективность для противодействия коррупции, а для ее внедрения необходимо выполнение двух действий. 1. Создать комплексные и структурированные наборы больших данных о деятельности органов публичной власти и информационные базы со вспомогательной информацией. 2. На основе опыта выявления коррупционных взаимосвязей создать алгоритмы обработки этих наборов данных, определив индикаторы риска. Когда алгоритм сможет самостоятельно определять индикаторы и выявлять риски, т. е. имитировать когнитивную деятельность человека, то он станет системой «искусственного интеллекта».

Слайд 17

На наш взгляд, в настоящий момент технология искусственного интеллекта является

наиболее перспективной для существенного повышения эффективности методики борьбы с коррупцией в России, что согласуется с оценками иностранных специалистов. Согласно Oxford Insights, по состоянию на 2019 год Российская Федерация занимала 29-е место из 194 стран по готовности органов публичной власти использовать искусственный интеллект (Government Artificial Intelligence Readiness Index 2019).

Слайд 18

Упрощенно технологию искусственного интеллекта, осуществляющего поиск коррупционных проявлений, можно представить следующим

набором действий: в информационную систему подгружается «тренировочный» набор данных (дата-сет), а затем алгоритм на основе анализа информации, полученной из этих данных, пытается «предсказать» результат на основе загруженных новых данных. Получившийся в результате «тренированный» алгоритм и является тем, что в настоящее время наиболее часто называют технологией искусственного интеллекта.

Слайд 19

Специфика «тренированного» алгоритма такова, что его сложность и многоуровневость не

всегда позволяют человеку понять технологию принимаемого им решения, что в условиях юридической практики может иметь критическое значение для использования системы. Например, алгоритм, созданный китайскими специалистами, мог указать на коррупционера, но объяснить выбор система не могла. Данный недостаток не может служить основанием для отказа от технологии, а лишь требует передачи процесса принятия итогового юридически значимого решения человеку. Например, правительство Великобритании стало использовать искусственный интеллект для выявления случаев мошенничества в сфере социального обеспечения. Система определяет обращения, имеющие признаки мошенничества, а итоговая проверка осуществляется должностным лицом, которое принимает юридически значимое решение (Marr, 2018).

Слайд 20

На основании изложенного можно сделать вывод, что для создания искусственного

интеллекта, противодействующего коррупции, требуются несколько составляющих:
набор данных (дата-сет);
признаки ,т. е. характеристики, позволяющие сделать вывод о факте коррупции (иногда их называют «красные флажки»);
сам алгоритм.