Антикоррупция в ограничениях естественного и стимулах искусственного интеллекта
Author:
Астанин, В. В.
Astanin, Victor V.
Date:
2024-06Journal Name:
Журнал Сибирского федерального университета. 2024 17(6). Journal of Siberian Federal University.Humanities & Social Sciences 2024 17(6)Abstract:
Статья посвящена анализу и оценке прикладной состоятельности
современных опубликованных научных исследований, представленных в виде
диссертаций и статей по антикоррупционной проблематике. Приводится статистика
индексируемых публикаций с расчетом коэффициента временных трудозатрат,
отмечаются проблемы патентообразования результатов тематических разработок.
Рассматриваются этические и мотивационные принципы, которыми руководствовались
ученые в прошлом, в экстраполяции на проблемы современного им следования.
В этой связи иллюстрируются типовые недостатки нынешних антикоррупционных
изысканий, связанные с упрощенной выборкой методов познания, ограниченностью
используемых эмпирических данных, некорректным заимствованием первоисточников
знаний и ошибками управления понятийным аппаратом, схоластикой содержания
работ, отсутствием междисциплинарности и прикладной значимости исследований,
формализованной в нормотворческих предложениях, что в сумме образует кризис в их
полезности как для юридической науки, так и практики. Автор обращает внимание
на резервы стимулирования антикоррупционных научных разработок в возможностях
использования технологий искусственного интеллекта. Экспериментальный
полигон их применения рассмотрен на примере сферы закупок, где фиксируемые
учеными идентификаторы рисков коррупции могут приобрести прикладной
характер использования без участия человека для оперативного и повсеместного
их выявления на основе работы взаимосвязанных облачных систем вычисления
их содержания и признаков противоправности из контекста массива больших
данных публичных сервисов (информационных, справочных, законодательных,
методических, правоприменительных). Итоговый алгоритм работы искусственного
интеллекта предлагается автором в генерировании нейронными сетями процессуально-
значимых документов для целей превентивного реагирования на обнаруженные риски
коррупции, не допускающего наступления неблагоприятных правовых последствий,
при игнорировании которого цели преобразуются в обеспечение доказательств
совершенного виновного деяния и определение мер юридической ответственности,
для их применения компетентными органами и должностными лицами The article is devoted to the analysis and assessment of the applied consistency
of modern published scientific research, presented in the form of dissertations and articles
on anti-corruption issues. The statistics of indexed publications with the calculation of
the coefficient of time expenditure are given and the problems of patenting the results
of thematic developments are noted. The ethical and motivational principles that guided
scientists in the past are examined in extrapolation to the problems of contemporary
following. In this regard, the typical shortcomings of the current anti-corruption research
are illustrated, associated with a simplified selection of methods of knowledge, the limited
empirical data used, the incorrect borrowing of primary sources of knowledge and errors in
the management of the conceptual apparatus, the scholasticism of the content of the works,
the lack of interdisciplinarity and applied significance of research, formalized in normative
proposals, which in total form a crisis in their usefulness for legal science and practice. The
author draws attention to the reserves of stimulating anti-corruption scientific developments
in the possibilities of using artificial intelligence technologies. The experimental testing
ground of their application is considered on the example of the procurement sphere, where
the identifiers of corruption risks recorded by scientists can acquire an applied nature of
use without human participation for their prompt and widespread detection based on the
operation of interconnected cloud systems for calculating their content and signs of illegality
from the context of the Big Data array of public services (information, reference, legislative,
methodological, law enforcement). The final algorithm of artificial intelligence is proposed
by the author in the generation of procedurally significant documents by neural networks
for the purpose of preventive response to the detected risks of corruption, preventing the
occurrence of adverse legal consequences, ignoring which the objectives are transformed
into the provision of evidence of the committed offence and determination of legal liability
measures, for their application by competent authorities and officials
Collections:
Metadata:
Show full item recordRelated items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Предпосылки формирования теории антикоррупционной безопасности Российской Федерации
Дамм, И. А.; Damm, Irina A. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University, 2021-11)Безопасность выступает одной из базовых потребностей личности, общества и государства, а также неотъемлемым условием их развития. К числу угроз национальной безопасности Российской Федерации отнесена коррупция, как это ... -
Corruption System against Russia
Nomokonov, Vitaly A.; Номоконов, В. А. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University, 2020-10)Today the corruption has become a major threat for the national security. Not only individual corrupted officials and embezzlers turn against Russia, but also a huge and powerful corruption system. Analysis of the corruption ... -
Corruption Prevention in Russian Education
Damm, Irina A.; Shishko, Irina V.; Дамм, И.А.; Шишко, И.В. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University., 2016-09)Prevention of corruption is one of the most important areas of modern state policy of the Russian Federation where the state undertakes a complex of legal and organizational measures. However, the major efforts are focused ... -
Corruption Prevention in Educational Organization (Case Study: Siberian Federal University)
Damm, Irina A.; Дамм, И.А. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University, 2020-01)In accordance with the legislation of the Russian Federation on countering corruption, educational organisations are obliged to take measures to prevent corruption. At the same time, the content, forms, methods and ... -
Антикоррупционный потенциал запрета на финансирование избирательных кампаний в деятельности коммерческих организаций
Акунченко, Е. А.; Дамм, И. А.; Кострыкина, В. В.; Тепляшин, П. В.; Akunchenko, Evgenii A.; Damm, Irina A.; Kostrykina, Viktoriia V.; Teplyashin, Pavel V. (Сибирский федеральный университет. Siberian Federal University, 2021-05)Проблема политической коррупции особенно актуальна для современной криминологической науки. Процессы формирования и функционирования власти, в силу своей высокой социальной значимости, с давних времен подвержены негативному ...