Искусственный интеллект поможет бороться с коррупцией

Исслeдoвaтeли выяснили, чтo с пoмoщью искусствeннoгo интeллeктa мoжнo прeдскaзaть будущиe кoррупциoнныe скaндaлы, прeступныe сxeмы и прeдoтврaтить иx.

Сoглaснo дaнным Всeмирнoгo бaнкa, кoррупциoнныe сxeмы ежегодно «выкачивают » из мировой экономики более $2 трлн, пишет Хроника.инфо со ссылкой на Буквы

Таким образом коррупция стала одной из основных причин медленного экономического роста и социально-экономического неравенства. Новое исследование, возможно, предоставляет ключ к решению этой проблемы.

Так, ученые во главе с Маттиасом Перцем из Мариборского университета (Словения) и Харольдо Рибейро из Университета Маринга (Бразилия) при поддержке Венского научного центра обнародовали документ о своем анализе политической коррупции с использованием ИИ-алгоритмов.

В своей работе они выстроили динамичную сеть политических скандалов, произошедших в Бразилии за последние 27 лет, и проанализировали, как коррупционная сеть развивалась на протяжении этого времени. Модель включает в себя более 400 точек, представляющих людей, и ссылки, которые связывают участников более 65 известных коррупционных скандалов. Как оказалось, нейронные сети способны раскрыть все тонкости коррупционных скандалов.

«Несмотря на завесу секретности, которая окружает коррупцию, мы показываем, что применение методов сетевой науки раскрывает суть политически коррумпированного поведения. Наука может вывести на чистую воду людей, которые делают все возможное, чтобы оставаться анонимными», — отметил Маттиас Перц, комментируя результаты исследования.

Ученые установили, что алгоритмы способны идентифицировать людей, игравших центральную роль сразу в нескольких коррупционных схемах. Кроме того, оказалось, что политические скандалы обычно совпадают по времени с циклами выборов, а в коррупционных схемах участвуют небольшие группы людей (не более восьми человек), поскольку так им легче законспирироваться.

«Нам удалось обнаружить, что коррупция сводится к корыстному поведению небольших групп, существующих в иерархических сетях бизнеса. Мы также обнаружили, что лишь немногие люди доминируют в модульной структуре сети, которая часто внезапно меняется по мере изменения правительства, и, в конечном счете, мы показываем, что будущие «партнеры по преступлению» могут быть точно предсказаны на основе динамической структуры коррупционных сетей. Таким образом, мы показываем, что политически коррумпированное поведение раскрывает почти все свои секреты при анализе с помощью алгоритмов», — подчеркнул Маттиас Перц.

В дальнейшем ученые намерены применить указанные методы к проблеме коррупции при финансировании научных исследований (особенно в Словении).

Читайте также: Искусственный интеллект превзошел мозг человека

«Мы планируем изучить широкий спектр проблем: от исследований, финансируемых государством, до национальной системы грантов. Сейчас они часто направлены на поддержку очевидно бесполезных исследований, проводимых лояльными людьми и учреждениями. Эти операции не поддерживают способных молодых ученых. Надеемся, что наши исследования помогут с переходом к устойчивым и более справедливым расходам государственных исследовательских фондов», — сообщил Перц.

Комментирование и размещение ссылок запрещено.

Комментарии закрыты.