МОСКВА, 25 сен - РАПСИ. Применение нейронных сетей для антикоррупционной экспертизы нормативных правовых актов и их проектов (АЭ НПА) позволит повысить её эффективность, сможет выявить нетипичные коррупциогенные факторы и избавит от субъективизма проверяющих, рассказал РАПСИ директор центра технологий государственного управления ИПЭИ РАНХиГС, доктор философских наук Владимир Южаков.
«Использование алгоритмов искусственного интеллекта для проведения АЭ НПА должно позволить: минимизировать субъективизм лиц, ее проводящих, унифицировать подходы к толкованию типичных коррупциогенных факторов, выявление и устранение которых уже предусмотрено; снизить трудозатраты на проведение такой экспертизы», — заявил собеседник агентства.
Цифровизация антикоррупционной экспертизы сможет также помочь преодолеть действующий ограничения, в том числе выявлять иные типы коррупционных факторов, включая нетипичные, видеть связь коррупциогенных факторов и коррупционных практик и рынков, что позволит дополнительно и существенно снизить уровень коррупции в регулируемых сферах.
«Для этого уже на первом этапе система ИИ должна обеспечивать возможность выполнения импорта, обработки и нормализации данных: из текстов НПА и проектов НПА; текстов требований органов прокуратуры об устранении коррупциогенных факторов; текстов заключений органов государственной власти и местного самоуправления по результатам антикоррупционной экспертизы; текстов заключений по результатам независимой антикоррупционной экспертизы; судебных решений по применению законодательства об антикоррупционной экспертизе и в отношении выявляемых судами правонарушений коррупционной направленности», — указал Южаков.
Исследователь, представляя совместную с коллегами позицию, видит перспективу и второго этапа включения искусственного интеллекта в антикоррупционную экспертизу — она должна будет проверять вообще все нормативно-правовые акты.
«Искусственный интеллект должен будет соответствовать следующим требованиям: настройка параметров нейронной сети (для повышения результативности АЭ НПА), обучение нейронной сети (для выявления типичных и нетипичных факторов), возможность визуализации данных о проведении антикоррупционной экспертизы НПА, сохранение обученной нейронной сети и экспорта данных», — заключил эксперт.
