腐敗問題已經(jīng)成為困擾世界各國、但卻持續(xù)發(fā)作難愈的頑疾。根據(jù)透明國際組織發(fā)布的一份年度報(bào)告，截至2020年，腐敗在世界范圍之內(nèi)仍然普遍存在。更可怕的是，此項(xiàng)研究還發(fā)現(xiàn)腐敗影響甚至大大減緩了全球?qū)τ谛鹿谝咔榈膽?yīng)對(duì)行動(dòng)。

現(xiàn)代科技為這場(chǎng)打擊全球腐敗的集體運(yùn)動(dòng)帶來了一點(diǎn)希望。例如，AI科技在智慧城市中的應(yīng)用，已經(jīng)表明城市部門完全有能力高效分散公民服務(wù)，同時(shí)將過程中的腐敗空間降至最低、甚至徹底消滅。AI擁有檢測(cè)乃至消除各類權(quán)力空間內(nèi)腐敗行為的潛能，相信一切腐敗活動(dòng)都將在AI及相關(guān)支持元素的監(jiān)管之下無所遁形。

以數(shù)據(jù)挖掘打擊腐敗行為

在AI對(duì)抗腐敗行為的過程當(dāng)中，大數(shù)據(jù)與分析自然不可能置身事外?？偨Y(jié)來講：大數(shù)據(jù)首先負(fù)責(zé)收集并整理來自不同來源的腐敗相關(guān)信息，之后再將信息輸入AI系統(tǒng)以進(jìn)行處理及預(yù)測(cè)分析。

這里所說的挖掘，指的是AI系統(tǒng)在尋找數(shù)據(jù)當(dāng)中特定模式與異常、進(jìn)而理解不同變更之間的特定關(guān)系之前，從相關(guān)來源處收集大量數(shù)據(jù)的過程。

在如今這場(chǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)革命當(dāng)中，數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)實(shí)意義甚至不亞于第一次工業(yè)革命期間的煤炭開采。但是，數(shù)據(jù)挖掘到底要如何解決腐敗問題？

過去十年以來，著名反腐敗機(jī)構(gòu)透明國際（格魯吉亞）上線一個(gè)開源分析與采購監(jiān)控門戶網(wǎng)站，允許用戶通過官方來源獲取關(guān)于格魯吉亞政府的采購流程信息。使用這些信息，格魯吉亞公民即可親自查證具體的采購交易、競標(biāo)公共合同的企業(yè)名稱以及政府如何花費(fèi)納稅人資金的統(tǒng)計(jì)與事實(shí)數(shù)據(jù)。通過這種大大降低數(shù)據(jù)訪問門檻的方式，國內(nèi)的關(guān)切人士能夠隨時(shí)檢查電子投標(biāo)信息中的可疑跡象。如果發(fā)現(xiàn)政府存在違法或者腐敗行為，人們即可提交在線申訴，由專門的爭議解決委員會(huì)開展審查。之后，委員會(huì)將在十天之內(nèi)繼續(xù)審查并解決此類申訴。數(shù)據(jù)挖掘正是政府采購信息收集背后的核心驅(qū)動(dòng)力。AI則將挖掘產(chǎn)生的不連貫大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解、精簡且具備結(jié)構(gòu)化特征的用戶友好模塊，供普通民眾快速閱讀并理解。

數(shù)據(jù)挖掘可用于發(fā)現(xiàn)涉及民選政府當(dāng)局的實(shí)際行為與記錄活動(dòng)之間的不一致之處。通過透明監(jiān)督，政府的公共資金去向?qū)⑷嬲孤对诿癖娒媲啊?/p>

一旦挖掘階段完成，數(shù)據(jù)分析就會(huì)緊隨跟上。分析機(jī)制將檢測(cè)私有及公共機(jī)構(gòu)發(fā)布的在線文檔及網(wǎng)站中的欺詐或其他違規(guī)行為。為了打擊采購及其他政府活動(dòng)中可能存在的腐敗行為，各級(jí)部門必須保持將準(zhǔn)確且經(jīng)過驗(yàn)證的信息上傳至政府官方網(wǎng)站，并由第三方審計(jì)人員與數(shù)據(jù)專家對(duì)線上信息進(jìn)行再次驗(yàn)證。

數(shù)據(jù)挖掘與AI科技還可用于檢測(cè)稅務(wù)欺詐、提高納稅人合規(guī)性、防止洗錢并打擊政治人物乃至其他與政治相關(guān)的官員的欺詐行為。

如大家所見，數(shù)據(jù)挖掘與AI共同形成一套強(qiáng)有力的組合，足以促進(jìn)對(duì)公共采購領(lǐng)域及其他政府活動(dòng)當(dāng)中腐敗行為的發(fā)現(xiàn)與預(yù)防。

AI與區(qū)塊鏈減少制藥行業(yè)腐敗案件

區(qū)塊鏈與AI有著諸多相似之處。如大家所知，二者都有自己的顯著缺點(diǎn)。區(qū)塊鏈系統(tǒng)在數(shù)據(jù)可擴(kuò)展性與處理效率方面較為孱弱，而AI則在可解釋性、數(shù)據(jù)隱私與可信度方面問題多多。但把這兩種技術(shù)配合使用之后，則有望相互彌補(bǔ)對(duì)方的不足，形成一套強(qiáng)有力的組合。區(qū)塊鏈能夠?yàn)锳I系統(tǒng)帶來可解釋性與隱私性，而AI則讓區(qū)塊鏈系統(tǒng)有了更強(qiáng)的可擴(kuò)展性，在性能、治理與個(gè)性化方面獲得長足進(jìn)步。

腐敗不僅與公共部門有關(guān)，在私營部門之內(nèi)也多有體現(xiàn)。過去十年以來，全球制藥行業(yè)一直深陷腐敗泥潭難以自拔。一旦大型制藥企業(yè)或其他主流私營巨頭遭遇腐敗及欺詐事件時(shí)，往往會(huì)因此承受巨額罰款、制裁乃至其他嚴(yán)重后果。批評(píng)人士普遍認(rèn)為，制藥行業(yè)把利潤看得比醫(yī)院中患者的生命安全更重要。

AI與區(qū)塊鏈系統(tǒng)可以幫助解決制藥企業(yè)中層出不窮的腐敗與欺詐問題。此外，醫(yī)療保健行業(yè)中的AI與區(qū)塊鏈系統(tǒng)還能改善患者獲取真實(shí)健康狀況及藥物的信息。患者對(duì)制藥行業(yè)的情況越是了解，其中蘊(yùn)藏的腐敗空間就越是有限。以往，制藥企業(yè)可能會(huì)賄賂知名醫(yī)師，由他們向毫無戒心的客戶推銷相應(yīng)產(chǎn)品。因此，尋求特定類型藥品的客戶最終可能會(huì)優(yōu)先選擇醫(yī)生推薦的產(chǎn)品。但隨著患者知識(shí)水平的提高與信息透明度的改善，他們可以擺脫醫(yī)生的單方面建議，藥企也能在更公平的市場(chǎng)上憑借真材實(shí)料拿下銷售份額。

必須強(qiáng)調(diào)，制藥行業(yè)及其他私營部門機(jī)構(gòu)的腐敗行為往往與我們的常規(guī)腐敗認(rèn)知有所區(qū)別。通過使用區(qū)塊鏈與AI技術(shù)，我們可以防止制藥企業(yè)向醫(yī)生行賄以換取產(chǎn)品推銷渠道。

區(qū)塊鏈與AI技術(shù)在持續(xù)提速的信息流與數(shù)據(jù)安全方面也發(fā)揮著重要作用，既能夠幫助制藥企業(yè)回避腐敗事件、也有望在智慧城市的不斷普及之中大大減少私營及公共部門的腐敗行為。

依靠預(yù)測(cè)分析提前抓住腐敗的命門

西班牙巴利亞多利德大學(xué)的研究人員開發(fā)出一套帶有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念A(yù)I模型，能夠預(yù)測(cè)一到三年后可能發(fā)生的腐敗案件。例如，系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)能夠檢查某一地區(qū)的房地產(chǎn)稅、該地區(qū)房價(jià)是否會(huì)急劇上漲、該地區(qū)新成立的企業(yè)以及當(dāng)?shù)劂y行新近開設(shè)分行等因素，借此預(yù)測(cè)可能發(fā)生的區(qū)域內(nèi)乃至公共腐敗問題。

為了研究并建立這套系統(tǒng)，研究人員們使用2000年至2012年間西班牙發(fā)生的每一起腐敗案件。很明顯，預(yù)測(cè)腐敗對(duì)于AI系統(tǒng)是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，而預(yù)測(cè)分析技術(shù)的應(yīng)用（即使用過往數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來事件）也許能成為搶先抓住腐敗活動(dòng)命門的好辦法。

技術(shù)的進(jìn)步與智慧城市中AI技術(shù)的推廣，共同成為這類系統(tǒng)蓬勃發(fā)展的前提與基礎(chǔ)。

采用AI技術(shù)打擊腐敗的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

包括AI在內(nèi)，任何處于概念階段的技術(shù)應(yīng)用都會(huì)帶來一系列新問題。在AI方面，我們利用其打擊腐敗時(shí)還要克服兩大核心挑戰(zhàn)：

a) 缺乏可解釋性

b) 缺乏高質(zhì)量數(shù)據(jù)集

缺乏可解釋性，往往令神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)管理員和AI專家陷入無法自證的困境，導(dǎo)致他們難以證明某些AI決策的合理性。如前文所述，也許AI與區(qū)塊鏈的結(jié)合能夠在一定程度上緩解這方面問題。

如果負(fù)責(zé)訓(xùn)練這類系統(tǒng)的專家能夠正確開展研究并獲取關(guān)于近期及之前大部分（甚至是全部）腐敗案件的信息，并將它們囊括于統(tǒng)一的增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集內(nèi)，那么數(shù)據(jù)集短缺的問題就能得到解決。

在智慧城市及其他項(xiàng)目當(dāng)中廣泛使用AI技術(shù)，顯然有助于解決腐敗問題。但如大家所見，這一目標(biāo)的成功實(shí)現(xiàn)離不開多項(xiàng)因素的協(xié)同起效。期待各位研究人員及行業(yè)從業(yè)者集思廣益，真正讓AI科技成為我們手中斬殺貪腐的利劍。