Способы применения искусственного интеллекта в борьбе с коррупцией

• АЛЕМПЕЕВ Георгий Сергеевичстудент 2 курса юридического факультета очной формы обучения Казанского филиала ФГБОУВО «Российский государственный университет правосудия имени В.М. Лебедева», г. Казань, Россияgeorgyalempeev@yandex.ru

• ЕФРЕМОВА Марина Александровнад.ю.н., профессор кафедры уголовно-правовых дисциплин Казанского филиала ФГБОУВО «Российский государственный университет правосудия имени В.М. Лебедева»crimlaw16@gmail.com

В современном мире цифровые технологии развиваются стремительными темпами и оказывают влияние почти на все сферы жизнедеятельности человека. Правовая система Российской Федерации не является исключением Цифровизация как объективный процесс способна не только существенно скорректировать структуру правовых отношений, но и изменить техническую составляющую правового регулирования. Одним из результатов технического прогресса является появление электронных систем на базе искусственного интеллекта и его повсеместное внедрение. Целью исследования выступает формирование научных знаний о возможных способах применения искусственного интеллекта в борьбе с коррупцией. Авторы ставят такие задачи как: общий анализ концепций применения искусственного интеллекта в противодействии коррупции, их перспективы, а также оценка опыта зарубежных стран. В работе подвергаются научному переосмыслению проблемы появления электронного следа, его влияние на общественные отношения, а также потребность в ускорении проверки правовых актов на предмет коррупциогенности. Обосновывается применение искусственного интеллекта как инструмента для борьбы с коррупцией, способного объективно анализировать массивы информации, что позволит значительно экономить время и повышать эффективность антикоррупционных мер. При этом, авторы рассматривают проблемы и сложности, которые могут возникнуть в результате реализации перечисленных концепций, такие как: неравномерное техническое развитие регионов страны, вопрос влияния работы разработчика на деятельность программы. Тем самым исследование расширяет традиционное представление о искусственном интеллекте, демонстрируя, что его применение может положительно сказаться на правовой системе Российской Федерации.

Ключевые слова: коррупция, коррупциогенность, искусственный интеллект, цифровизация, цифровой след, персональные данные, коррупционные факторы, антикоррупционные меры

Безусловно, одной из главных целей государства является искоренение коррупции, которую можно расценивать как дачу и получение взяток, злоупотребление полномочиями и т.д. Борьба с ней отнесена Стратегией национальной безопасности [1] к стратегически национальным интересам. Государство разрабатывает множество способов борьбы с коррупцией. К ним можно отнести различные профилактические меры, законодательные и правоприменительные действия, формирование общества, нетерпимого к коррупционному поведению, что ещё раз подчёркивает важность противодействия такому явлению.

В последнее время большое внимание уделяется такому явлению, как цифровизация, представляющая собой некую совокупность правовых норм, служащих регулятором общественных отношений, сложившихся либо в цифровой среде, либо в связи с использованием цифровых технологий. Именно дополнение перечня тех самых правовых норм и есть процесс развития цифровизации в правовой системе. Её стремительное развитие привело к появлению систем Искусственного Интеллекта (далее-ИИ), которые постепенно внедряются в совершенно разные сферы деятельности, а также получают значительное финансирование. Российская Федерация не является исключением, что подчёркивает наличие Указа Президента РФ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [2].

К наиболее значимым достоинствам ИИ можно отнести высокую скорость обработки информации, возможность хранить в себе большие объёмы той самой информации, а также его постоянно растущую автономность. Исходя из этого, по нашему мнению, системы на базе ИИ могут применяться и в борьбе с коррупцией.

Анализ опыта зарубежных стран показывает, что ИИ уже активно применяется в противодействии правонарушениям. Так, например, в Бразилии существует система на базе ИИ, осуществляющая мониторинг коррупционных рисков в федеральной базе электронных закупок страны [3, c. 224-228]. Стоит также обратиться к опыту Индонезии, где существует специальное веб-приложение, анализирующее информацию с новостных сайтов, на предмет признаков коррупции и обеспечивающее их дальнейшую классификацию. В результате анализа, приложение предоставляет графическое изображение, отражающее серьёзность коррупционных правонарушений.

Существуют различные способы к борьбе с коррупцией. Принято считать, что основным компонентом является систематичность и контроль над объектами, которые потенциально могут быть замешаны в попытке совершения правонарушения. Также в Российской Федерации существует концепция, подразумевающая для мониторинга коррупционных рисков построение корреляционной модели, основанной на анализе направленности мер противодействия коррупции на устранение её причин и условий [4, c. 7-8].

Одним из наиболее востребованных способов применения ИИ является использование ИИ для проверки правовых актов на предмет коррупциогенности. Программа должна в короткие сроки выявлять коррупционные факторы и связанные с ними рисками в больших массивах данных, на анализ которых у человека ушло бы гораздо больше времени. Помимо описанного, внедрение ИИ обуславливается активным развитием отношений так или иначе связанных с цифровым следом [5, c. 189-190], который приводит к тому, что у субъектов правовых отношений создаётся некий цифровой профиль, служащий наиболее полным и достоверным источником информации, содержащем информацию как о физических, так и о юридических лицах. По нашему мнению, будет целесообразно сформировать федеральный реестр, содержащий в себе информацию из цифровых профилей.

По нашему мнению, развитие цифрового следа является серьёзной предпосылкой для использования ИИ. Его интеграция в описанный выше реестр позволит рассматривать огромное количество постоянно обновляющейся информации. Программа сможет анализировать стиль жизни подконтрольного лица, выделяя его доходы и расходы, а в случае расхождения отмечать его «маркером».

Разобрав способы применения ИИ, стоит обратиться и к этико-правовым проблемам его использования. Отметим, что зарубежная практика демонстрирует нам постепенное признание автономности ИИ и разработку законопроектов, направленных на правовое урегулирование его деятельности, например, закон Европейского Союза об Искусственном интеллекте [6]. Если обратиться к копыту КНР, там был разработан проект, заключающийся в работе ИИ в закрытых базах данных правительства и их анализ, на основе которого осуществлялась оценка работы китайских чиновников, что в последствии помогало обнаружить признаки коррупционных действий. Однако, в 2019 году данная система была отключена, без развёрнутого объяснения причин. Стоит отметить, что в нашей стране ИИ имеет следующее определение: «комплекс технологических решений, позволяющих имитировать когнитивные функции человека и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека». Указанное определение является довольно общим и подразумевает программы высокой автономности, способные к самообучению В контексте же применения ИИ в борьбе с коррупцией, видится целесообразным использование более базовых программ, не способных к самосовершенствованию и не обладающих высокой самостоятельностью. Исходя из чего можно выделить следующие проблемные зоны, вызывающие набольшее количество опасений: 1) вопрос защиты персональных данных; 2) разный уровень технического оснащения в регионах; 3) вопрос влияния работы разработчика на деятельность программы.

Начнём с первого, наиболее актуального вопроса, который возникает в большинстве случаев, когда речь заходит об ИИ, а именно защите персональных данных. Мы считаем, что они должны быть под надёжной защитой и не должны использоваться в личных и коммерческих целях. Использование ИИ позволит минимизировать подобные риски.

Более значимой проблемой может стать неравномерное техническое развитие регионов страны. В силу своей специфики, не все субъекты могут поддерживать высокий темп развития технологий, что приведёт ассиметричному внедрению описанных программ. Исходя из этого, стратегия внедрения ИИ для борьбы с коррупцией должна учитывать региональный аспект и минимизировать сопутствующие проблемы.

Вопрос влияния работы разработчика на деятельность программы будет верно рассматривать с точки зрения пределов участия производителя технологии в её функционировании. Как уже говорилось ранее, ИИ представляет собой «комплекс технологических решений» исходя из чего следует обозначить проблему влияния разработчика на код и архитектуру программы. Из чего следует вопрос объективности и непредвзятости программиста, ведь антикоррупционная деятельность должна быть наиболее объективной. Стоит регламентировать доступ производителя к программе и в целом процесс взаимодействия с ней, однако вопрос носит открытый характер.

Тем не менее, существующие этико-правовые проблемы применения ИИ в борьбе с коррупцией не отменяют тот факт, что данное направление является наиболее востребованным и имеет существенный потенциал.

Анализируя изложенное, мы приходим к выводу, что использование программ на базе ИИ в целях мониторинга коррупционных рисков является очень перспективным и связано в основном с анализом больших массивов специфичных данных, исходя из которых, система должна выявлять и определять степень коррупционных рисков. На первых этапах развития, она вряд ли будет обладать как таковой самообучаемостью, однако будет адаптивной и способной учитывать изменения в антикоррупционном регулировании.

Список литературы

1. Указ Президента РФ от 02.07.2021 N 400 «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации» // Официальный интернет-портал правовой информации. – URL: http:// www.pravo.gov.ru (дата обращения: 09.03.2026).
2. Указ Президента РФ от 10.10.2019 N 490 (ред. от 15.02.2024) «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» Официальный интернет-портал правовой информации. – URL: http://www.pravo.gov.ru (дата обращения: 09.03.2026).
3. Фоменко М. Б. Трансакционные издержки в государственном секторе: сравнительный анализ России, Китая и Бразилии // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ).2025. №1. C. 224-228.
4. Искусственный интеллект в профилактике правовых рисков и противодействии коррупции. Доклад НИУ ВШЭ. Издательский дом Высшей школы экономики. Москва. 2022. С.7-8.
5. Низаева С. Р. Цифровые следы Виды, перспективы использования в целях раскрытия и расследования преступлений // Государственная служба и кадры. 2020. №4. C. 189-190.
6. The EU Artificial Intelligence Act Up-to-date developments and analyses of the EU AI Act // «EU Artificial Inteligence Act» // URL: https:// artificialintelligenceact.eu/. (дата обращения 27.11.2025).

Скачать