Künstliche Intelligenz & Korruption

Künstliche Intelligenz, eine Waffe gegen Korruption?

Der Korruptionswahrnehmungsindex (CPI)¹⁾Ein zusammengesetzter Index, der die Wahrnehmung von Korruption im öffentlichen Sektor in den öffentlichen Verwaltungen und der politischen Klasse von 180 Ländern und Gebieten weltweit misst. 2019 von Transparency International platziert Frankreich auf Platz 23 von 180 Ländern. Mit einem CPI-Score von 69<fn >https://www.transparency.org/cpi2019{[(|fnote_end|)]}, auf einer Skala von 0 bis 100, wobei Staaten nahe 0 als sehr korrupt wahrgenommen werden, während diejenigen nahe 100 als weniger korrupt wahrgenommen werden, liegt Frankreich im Durchschnitt der europäischen Länder. Obwohl sie in den letzten Jahren begonnen hat, umfassende Maßnahmen zur Korruptionsbekämpfung umzusetzen, wie die Transparenzgesetze von 2013 und das Gesetz Sapin 2 vom 9. Dezember 2016, gibt es „Grauzonen“<fn >Evaluierungsbericht des fünften Zyklus über Frankreich in Bezug auf Korruption, Staatengruppe gegen Korruption (GRECO), Europarat, angenommen am 6. Dezember 2019.{[(|fnote_end|)]} im Kampf gegen Korruption bestehen. Ein neuer politischer Impuls ist daher unerlässlich, um im Kampf gegen diese Geißel Fortschritte zu erzielen.

Eine Wende in diesem Kampf könnte dann durch den Einsatz neuer Technologien kommen, insbesondere der künstlichen Intelligenz, die in naher Zukunft eine wichtige Rolle spielen soll. Künstliche Intelligenz (KI) wird definiert als die von Maschinen demonstrierte Intelligenz, im Gegensatz zur natürlichen Intelligenz, die Menschen und Tiere zeigen. Sie wird häufig programmiert, um die Entscheidungsprozesse von Menschen ohne Fehler oder Voreingenommenheit nachzuahmen. Es stellt sich daher die Frage: Kann künstliche Intelligenz zur Korruptionsbekämpfung beitragen?

KI, ein Instrument zur Korruptionsbekämpfung mit großem Potenzial

Der Einsatz von KI-Technologie als Instrument zur Korruptionsbekämpfung ist nicht völlig neu. Die Regierung von Singapur hat KI getestet, um Betrug bei öffentlichen Aufträgen durch eine Analyse von Finanzdaten, Ausschreibungsanträgen, Zuschlagsgenehmigungen, Namen von Regierungsmitarbeitern, Lieferanten und deren Familienmitgliedern zu identifizieren<fn >https://www.channelnewsasia.com/news/singapore/singapore-double-artificial-intelligence-efforts-balakrishnan-11298028{[(|fnote_end|)]}. Seit 2012 setzt China eine Künstliche Intelligenz, „Zero Trust“, ein, die dank der Analyse von Bankdaten, Eigentumsregistern und sogar Satellitendaten in der Lage ist, Anzeichen von Korruption auf institutioneller Ebene zu identifizieren<fn >https://futurism.com/the-byte/china-ai-corruption{[(|fnote_end|)]}. Das System kann daher sofort Indikatoren für korrupte Praktiken erkennen.

In einer Zeit, in der Daten das neue „schwarze Gold“ sind, hat Künstliche Intelligenz die Fähigkeit, riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu analysieren, verdächtige Aktivitäten zu erkennen, und das alles mit einer Geschwindigkeit und Komplexität, die kein Mensch erreichen kann.

Die Erkennung verdächtiger Aktivitäten ist einer der bedeutendsten Vorteile im Kampf gegen Korruption. Tatsächlich kann KI Geschäftsbücher, Reisekostenabrechnungen, Ausgaben, Quittungen und Rechnungen, E-Mails, Telefonanrufe und SMS analysieren.

Ein Überwachungstool basierend auf maschinellem Lernen (oder „Machine Learning“ auf Englisch)²⁾Maschinelles Lernen besteht darin, dem System eine große Menge an Daten zur Verfügung zu stellen, die der Mensch zuvor erklärt hat, und auf deren Grundlage die KI ihre eigenen Schlussfolgerungen zieht, die sie verfeinert, je mehr sie aus ihren Fehlern „lernt“. erhält grundlegende Informationen und lernt, akzeptable und angemessene Transaktionsmuster zu erkennen, und hat dann die Fähigkeit, Transaktionen zu identifizieren, die nicht diesem Muster entsprechen, die nicht Teil des normalen Geschäftsablaufs sind und die anomal sein können, wie verspätete oder doppelte Zahlungen, gefälschte Rechnungen und andere verdächtige Transaktionen.

Die Implementierung solcher Instrumente kann daher Compliance-Beauftragten helfen, Korruptionsrisiken in Echtzeit und kontinuierlich zu identifizieren und zu begrenzen.

Kann man also Korruption mit KI vorhersagen?

KI ermöglicht es grundsätzlich, Muster zu erkennen, die auf die Möglichkeit korrupten Verhaltens hindeuten.

Ein weiterer Ansatz zur Erkennung von Korruptionshandlungen besteht darin, prädiktive Analysen zu integrieren. Prädiktive Algorithmen können verwendet werden, um historische Daten zu analysieren und automatisch prädiktive Regeln zu erstellen, um diejenigen zu ergänzen, die manuell erstellt wurden. So ist es laut einer Studie³⁾López-Iturriaga, F. J., and Sanz, I. P. 2018. Predicting Public Corruption with Neural Networks: An Analysis of Spanish Provinces. Social Indicators Research 140 (3):975–98, die 2017 von der Higher School of Economics (HSE) und der Universität Valladolid in Spanien durchgeführt wurde, möglich, die Neigung zur Korruption auf Provinz- und Gemeindeebene durch die Analyse von Kausalzusammenhängen zwischen bestimmten Elementen und dem Auftreten von Korruptionsfällen vorherzusagen, wie etwa die lange Dauer eines politischen Mandats, steigende Immobilienpreise, Wirtschaftswachstum…

Diese Vorhersage würde Regierungen helfen, ihre Bemühungen gezielt einzusetzen, indem sie sich auf strengere Kontrollen in diesen besonders risikoreichen Bereichen konzentrieren. Noch wichtiger ist, dass KI-Systeme Regierungen helfen können, Lücken im nationalen oder regionalen Regulierungsrahmen zu erkennen (wenn eine vom KI-System identifizierte Variable nicht wie erwartet auf Änderungen einer anderen Variablen reagiert, kann das KI-System eine Warnung senden).

Ein solches System würde den Staaten helfen, der Korruption zu begegnen, indem es ihnen die notwendigen Instrumente zur Verfügung stellt, um zu handeln, bevor sie sich festsetzt.

Technologische Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz sind daher ein wichtiger Treiber der gesellschaftlichen Entwicklung und können erheblich zur Korruptionsbekämpfung beitragen. Wie jeder Fortschritt wirft ihre Auswirkung jedoch große Herausforderungen auf.

Zunächst einmal ist angesichts der Leichtigkeit, mit der Programmierer Suchalgorithmen ändern können, um Personen zu bestimmten Inhalten zu lenken oder Informationen aus individuellen Profilen in sozialen Netzwerken zu sammeln, offensichtlich, dass Personen mit bösen Absichten großes Interesse daran haben, wie sie diese Algorithmen zu ihrem Vorteil nutzen können.

Unternehmen müssen sich daher bewusst sein, dass sie verpflichtet sind, über solide Informationssicherheitsprogramme zu verfügen, um sicherzustellen, dass der Datenverkehr vor Angriffen geschützt ist. Sie müssen auch Maßnahmen einrichten, um Einbruchsversuche zu erkennen, damit sofort Maßnahmen ergriffen und entsprechende Änderungen vorgenommen werden können.

Des Weiteren können KI-basierte Entscheidungen Transparenzprobleme aufwerfen. Es kommt vor, dass die Algorithmen, die den Entscheidungen der KI zugrunde liegen, so kompliziert sein können, dass die Entwickler nicht in der Lage sind, die Argumentation hinter den Ergebnissen zu erklären. Dies wird als „Black-Box-Effekt“ bezeichnet, und es werden zahlreiche Methoden zu seiner Lösung erforscht⁴⁾Das amerikanische Unternehmen IBM hat 2018 eine Softwarelösung entwickelt, die es dem Benutzer ermöglicht, in Echtzeit und in klaren Worten zu verstehen, wie das Modell der Künstlichen Intelligenz zu einer Entscheidung gelangt ist. https://www.ibm.com/blogs/watson/2018/09/trust-transparency-ai/. Dies ist insbesondere bei der Künstlichen Intelligenz „Zero Trust“ der Fall, die, wenn sie eine korrupte Funktionsweise feststellte, den Prozess, durch den sie zu einer solchen Schlussfolgerung gelangt war, nicht erklären konnte. Diese Bedenken müssen bei der Konzeption oder Förderung von KI-Technologien in sensiblen Bereichen wie der Korruptionsbekämpfung berücksichtigt werden.
Schließlich ist der Mensch, obwohl die KI in bestimmten Bereichen die Arbeit übernimmt und die Notwendigkeit bestimmter Aufgaben reduziert, notwendig, um die KI in die richtige Richtung zu lenken und die erhaltenen Informationen zu überwachen. Wenn die Algorithmen fehlerhaft sind, können falsche Entscheidungen getroffen oder wichtige Elemente übersehen werden.

Wenn die Korruptionsbekämpfung wirklich vom vollen Potenzial der künstlichen Intelligenz profitieren soll, müssen bestimmte Schutzmaßnahmen eingerichtet werden, um jeglichen Missbrauch zu vermeiden.

Trotz dieser Versprechen bleiben Fragen offen, wie diese Algorithmen zu verwalten sind, wie wir unsere Fähigkeit, diese automatisierten Entscheidungen anzufechten, und die daraus resultierende Verantwortung, wenn Maschinen diese Entscheidungen treffen, handhaben. Das „Recht auf Vergessenwerden“, das Recht auf Privatsphäre und das Recht auf Erklärbarkeit⁵⁾Recht, das sich aus Artikel 22 der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ergibt bleiben heikle Fragen.

KI ist übrigens Gegenstand zahlreicher Diskussionen auf internationaler Ebene. So arbeitet die Weltbank mit Microsoft zusammen, um eine Maschine zu entwickeln, ein Lernwerkzeug, das Anomalien bei öffentlichen Aufträgen erkennt, indem es Daten aus Ausschreibungen mit Informationen über wirtschaftliche Eigentümer kombiniert. Die Ergebnisse stehen noch aus, ein Beweis dafür, dass dieses Thema hochaktuell ist. ⁶⁾https://blogs.worldbank.org/governance/can-artificial-intelligence-stop-corruption-its-tracks