AI能否成为「反腐大战」的利剑？

腐败已经成为困扰世界各国的痼疾，却难以根治。根据透明国际发布的年度报告，截至2020年，腐败在世界范围内仍然普遍存在。更可怕的是，这项研究还发现，腐败的影响甚至大大减缓了全球应对新冠肺炎疫情的速度。

现代科学技术给这场打击全球腐败的集体运动带来了一点希望。比如AI技术在智慧城市的应用，已经表明城市部门完全有能力高效分散市民服务，同时将过程中的腐败空间降到最低甚至完全消除。AI具有发现甚至消除各种权力空间腐败的潜力，相信在AI和相关支持要素的监督下，所有腐败活动都将是隐形的。

以数据挖掘打击腐败行为

在AI反腐的过程中，大数据和分析自然不可能置身事外。综上所述，大数据负责收集整理不同来源的腐败相关信息，然后输入AI系统进行处理和预测分析。

这里所说的挖掘是指AI系统在寻找数据中的特定模式和异常，进而了解不同变化之间的特定关系之前，从相关来源收集大量数据的过程。

在数据科学革命的今天，数据挖掘的现实意义不亚于第一次工业革命时期的煤炭开采。但是，数据挖掘如何解决腐败问题呢？

在过去十年中，知名反腐败机构透明国际(格鲁吉亚)推出了一个开源分析和采购监测门户网站，用户可以通过官方渠道获得格鲁吉亚政府采购过程的信息。有了这些信息，格鲁吉亚公民可以亲自核实具体的采购交易、竞标公共合同的企业名称以及政府如何使用纳税人资金的统计和事实数据。这样大大降低了数据访问门槛，国内相关人士可以随时查看电子招投标信息中的可疑迹象。如果发现政府违法或腐败，人们可以在网上提交投诉，这些投诉将由一个专门的争端解决委员会进行审查。此后，委员会将在十天内继续审查和解决此类投诉。数据挖掘是政府采购信息收集背后的核心驱动力。将AI挖掘产生的不连贯的大数据转化为通俗易懂、简洁结构化的用户友好模块，让普通人快速阅读理解。

数据挖掘可以用来发现涉及民选政府当局的实际行为和记录的活动之间的不一致。通过透明监管，政府公共资金的去向将全面向社会公开。

一旦挖掘阶段完成，数据分析将紧随其后。该分析机制将检测私营和公共机构发布的在线文件和网站中的欺诈或其他违规行为。为打击采购等政府活动中可能出现的腐败行为，各级部门必须不断向政府官方网站上传准确、经核实的信息，第三方审计人员和数据专家将对网上信息进行重新核实。

数据挖掘和AI技术还可以用于检测税务欺诈，提高纳税人的合规性，防止洗钱，打击政客甚至其他与政治有关的官员的欺诈行为。

可以看到，数据挖掘和AI共同形成了强大的结合，足以推动公共采购等政府活动领域腐败的发现和预防。

AI与区块链减少制药行业腐败案件

区块链与AI有很多相似之处。众所周知，两者都有各自明显的缺点。区块链系统在数据可扩展性和处理效率方面较弱，而AI在可解释性、数据隐私性和可靠性方面存在诸多问题。但是，当这两种技术结合使用时，有望弥补彼此的不足，形成强有力的结合。区块链可以给AI系统带来可解释性和隐私性，而AI则让区块链系统更具可扩展性，在性能、治理和个性化方面都有很大进步。

腐败不仅与公共部门有关，也反映在私营部门。过去十年，全球制药业深陷腐败泥潭。大型制药公司或其他主流民营巨头一旦遭遇腐败和欺诈，往往会遭受巨额罚款、制裁等严重后果。批评者普遍认为，制药行业更看重利润，而不是医院患者的生命安全。

AI和区块链系统可以帮助解决制药企业无休止的腐败和欺诈问题。此外，医疗保健行业的人工智能和区块链系统也可以改善患者获得真实健康状况和药物信息的途径。患者对制药行业了解越多，腐败的空间就越有限。过去，制药公司可能会贿赂知名医生，将产品卖给毫无戒心的顾客。因此，寻求特定类型药物的客户最终可能会优先选择医生推荐的产品。但随着患者知识水平和信息透明度的提高，可以摆脱医生单方面的建议，药企可以在更公平的市场中用正品赢得销售份额。

必须强调的是，制药业和其他私营部门机构的腐败往往不同于我们对腐败的传统看法。通过使用区块链和AI技术，我们可以防止制药公司通过贿赂医生来换取产品推广渠道。

区块链和AI技术在加速信息流动和数据安全方面也发挥了重要作用，不仅可以帮助制药公司避免腐败事件，而且随着智慧城市的日益普及，还可以大大减少私营和公共部门的腐败。

依靠预测分析提前抓住腐败的命门

西班牙瓦拉杜利德足球俱乐部大学的研究人员开发了一种带有人工神经网络的概念人工智能模型，可以预测一到三年内可能发生的腐败案件。比如系统生成的数据可以查看某个地区的房产税，这个地区的房价是否会大幅上涨，这个地区新成立的企业以及当地的情况。

为了研究并建立这套系统，研究人员们使用2000年至2012年间西班牙发生的每一起腐败案件。很明显，预测腐败对于AI系统是一项极具挑战性的任务，而预测分析技术的应用（即使用过往数据预测未来事件）也许能成为抢先抓住腐败活动命门的好办法。

技术的进步与智慧城市中AI技术的推广，共同成为这类系统蓬勃发展的前提与基础。

采用AI技术打击腐败的现实挑战

包括AI在内，任何处于概念阶段的技术应用都会带来一系列新问题。在AI方面，我们利用其打击腐败时还要克服两大核心挑战：

a) 缺乏可解释性

b) 缺乏高质量数据集

缺乏可解释性，往往令神经网络管理员和AI专家陷入无法自证的困境，导致他们难以证明某些AI决策的合理性。如前文所述，也许AI与区块链的结合能够在一定程度上缓解这方面问题。

如果负责训练这类系统的专家能够正确开展研究并获取关于近期及之前大部分（甚至是全部）腐败案件的信息，并将它们囊括于统一的增强训练数据集内，那么数据集短缺的问题就能得到解决。

在智慧城市及其他项目当中广泛使用AI技术，显然有助于解决腐败问题。但如大家所见，这一目标的成功实现离不开多项因素的协同起效。期待各位研究人员及行业从业者集思广益，真正让AI科技成为我们手中斩杀贪腐的利剑。