ИИ помогает бороться с коррупцией 💸 и контролировать чиновников. Изучаем опыт Бразилии

Лучший подарок ко Дню независимости

Автор системы — Ирио Мусскопф, 23-летний специалист по анализу данных. Он собрал девять единомышленников: программистов, учёных, дизайнеров и журналистов. Чтобы обеспечить проекту полную независимость, они не стали просить финансирования у государства, а открыли краудфандинговую кампанию в интернете.

Проект получил поддержку простых бразильцев. Благодаря их пожертвованиям удалось быстро собрать необходимую сумму — 25 000 долларов США. К команде «Серенады любви» примкнули более 700 волонтёров. В начале создатели проекта планировали работать над ним лишь по вечерам и в выходные. Но вскоре проект так увлёк их, что на долгие годы стал основным местом работы.

Работающую систему создали всего за 90 дней. «Серенаду любви» запустили и представили общественности 7 сентября 2016 года, приурочив это событие к празднованию в Бразилии Дня независимости.

Разработчики пояснили, что так назвали свою систему потому, что они действительно любят свою страну и считают эту программу лучшим выражением высокого чувства. А ещё название Serenata de Amor напоминает бессмысленные названия операций бразильской полиции против бандитов, отчёты о которых регулярно публикуют в местной прессе.

«Рози» сомневается

Важнейшая часть системы Serenata — программа-робот под названием «Рози». Она запрограммирована автоматически анализировать финансовые отчёты бразильских депутатов.

ИИ «Рози» помогает волонтёрам проекта отслеживать сомнительные расходы. В среднем из одного миллиона проверенных документов программа отбирает три тысячи с признаками нарушения закона.

Когда «Рози» обнаруживает подозрительные данные, она публикует типовое сообщение в официальном аккаунте @RosieDaSerenata: «Сомнительные расходы у депутата. Вы можете помочь мне проверить?» Сообщение содержит ссылку, перейдя по которой, любой бразилец может изучить информацию о финансовом отчёте, на который обратил внимание искусственный интеллект.

Программа не может сама подать жалобу в государственные органы. Это должен сделать человек — гражданин Бразилии. Обычно штатными «жалобщиками» становятся многочисленные волонтёры, которые координируют свои действия в Telegram-канале.

В «Рози» встроены алгоритмы машинного обучения, позволяющие обнаружить подозрительные траты. В науке такой процесс называют поиском аномалий в данных. Например, аномалия — необычно большая сумма компенсации, как в этом случае. Здесь депутат подал заявку на возврат 122 реалов, потраченных им на питание. Проблема в том, что раньше он никогда не расходовал на еду более 77 реалов за один день.

«Рози» реагирует на ситуации, когда расходы совершаются за границей или в городах Бразилии, где депутат не должен был находиться по своим служебным обязанностям. Под подозрение подпадают и покупки, которые парламентарии совершают в фирмах, принадлежащих их родственникам.

В одном из отчётов искусственный интеллект обнаружил, что депутат запросил у бюджета компенсацию стоимости 13 обедов, якобы съеденных им за один день, в другом — покупки пива во время отдыха в одном из казино Лас-Вегаса, хотя в Бразилии чиновникам запрещено требовать компенсацию за алкоголь.

Открытость на благо страны

За всё время работы система обнаружила 8000 нарушений у семи сотен чиновников (двое из них были кандидатами в президенты). В бюджет уже вернули 3,6 миллиона реалов, и эта сумма постоянно растёт. Польза от Serenata de Amor многократно превысила сумму, пожертвованную гражданами Бразилии на разработку программы.

В проекте придерживаются принципов максимальной открытости. Программный код и документация «Серенады» выложены на GitHub. Разработчики надеются, что результаты их труда могут быть полезны и активистам из других стран. Поэтому они выпустили бесплатный набор инструментов Serenata Toolbox, предназначенный для использования вместе с популярным языком программирования Python.

Сейчас команда проекта дорабатывает систему Serenata, чтобы она могла анализировать финансовые отчёты не только депутатов, но и всех чиновников, включая губернаторов и даже мелких муниципальных управляющих. Также планируется усовершенствовать алгоритмы «Рози» для обнаружения новых видов аномалий. В результате она сможет находить даже самые изощрённые попытки чиновников присвоить бюджетные деньги.

Общественный контроль повсюду

«Серенада любви» не единственный проект, призванный побороть коррупцию в Бразилии. Сейчас открываются десятки подобных инициатив по всей стране.

Например, благодаря сайту «Профиль политика» (Perfil Politico) можно получить исчерпывающую информацию обо всех кандидатах, претендующих на различные государственные должности — от депутата до президента страны. Здесь доступны данные о случаях в прошлом, когда кандидат баллотировался на какую-либо должность, а также итоги его деятельности на предыдущих местах работы.

«Парламетрия»

Ещё один проект — «Парламетрия» (Parlametria) использует машинное обучение и анализ данных для сбора и визуализации информации о работе обеих палат бразильского парламента.

Обычно данные о работе парламента публикуются на официальных сайтах в виде тысяч безликих документов различных форматов. ИИ проекта Parlametria способен извлекать из них ценную информацию и структурировать её в удобном для восприятия виде.

Алгоритмы системы определяют наиболее обсуждаемые в парламенте предложения. Программа классифицирует все законопроекты по категориям (здравоохранение, образование и так далее), вычисляет степень накала дискуссии по каждому из них, а также вовлечённость депутатов в обсуждение. Эта информация визуализируется на сайте в виде наглядной инфографики.

Для каждого законопроекта и для каждого парламентария искусственный интеллект Parlametria вычисляет условную величину, которая называется «температура». Чем она выше, тем большее внимание уделяется данному предложению и тем активнее над ним работают депутаты.

Забота о моём районе

Программа «Забота о моём районе» (Cuidando do Meu Bairro) отслеживает все проекты, финансируемые из городского бюджета Сан-Паулу.

Если в городе где-то ремонтируют дорогу, меняют фонари или сажают деревья, информация об этих работах отображается на электронной карте города, доступной на сайте проекта.

Каждый житель может посмотреть, какие работы велись или ведутся прямо сейчас в его районе или поблизости с ним.

Если местные жители увидят, что работы не выполняются должным образом, они могут отправить властям жалобу через специальную форму, расположенную на этом же сайте. Очень удобно и, что самое главное, действенно.

Социальные связи предсказывают коррупцию

Интересный подход к мониторингу и прогнозированию коррупционных преступлений также предложили бразильские специалисты по Data Science. В своём исследовании они проанализировали все сообщения о политических коррупционных скандалах, опубликованные в местной прессе за 27 лет (с 1987 по 2014 год).

На базе этих публикаций учёные построили социальный граф, узлы которого соответствуют бизнесменам, чиновникам и политикам взяточникам, а соединяющие их линии показывают социальные связи этих людей.

В итоге у них получилась сеть, состоящая из 404 узлов и 3549 соединяющих рёбер. Граф наглядно демонстрирует не только взаимосвязи между людьми, но и степень их вовлечённости в каждое из 65 исследованных коррупционных дел.

Алгоритмы смогли идентифицировать настоящих суперкоррупционеров — людей, которые играли центральную роль сразу в нескольких преступных схемах. На графе связанные с ними узлы выглядели более крупными по сравнению с другими участниками коррупционных дел.

Такие сети раскрывают много подробностей о незаконных схемах, главные организаторы которых предпочитают оставаться в тени. Исследуя граф, учёные пришли к выводу, что в коррупционных преступлениях обычно участвуют небольшие группы людей, состоящие не более чем из восьми человек. Также им удалось выяснить, что увеличение числа публикаций по этой теме совпадает по времени с четырёхлетними избирательными циклами.

Изучая социальные связи, специалисты по анализу данных также смогли предсказать, кто из этих людей с высокой долей вероятности станет участником будущих преступлений. Для этого применили несколько различных алгоритмов для прогнозирования недостающих связей, основанных на вычислении сходства между узлами сети.

Учёные утверждают, что их методику создания и анализа таких графов коррупции можно успешно применять для разоблачения преступных схем и в других странах, сталкивающихся с аналогичными проблемами.