Журнал СФУ. Гуманитарные науки / Антикоррупция в ограничениях естественного и стимулах искусственного интеллекта

Полный текст (.pdf)
Номер
Журнал СФУ. Гуманитарные науки. 2024 17 (6)
Авторы
Астанин, В. В.
Контактная информация
Астанин, В. В.: Банк России Российская Федерация, Москва
Ключевые слова
антикоррупция; диссертации; публикации; научные исследования; РИНЦ; методология научного познания; этика и мотивы ученого; коррупционные риски; коррупциогенность; конфликт интересов; закупки; предикатные нарушения; предупреждение; законодательство; естественный интеллект; искусственный интеллект; Dataset; GPT; Big Data; блокчейн-технологии; anti-corruption; dissertations; publications; scientific research; RSCI; methodology of scientific knowledge; ethics and motives of a scientist; corruption risks; corruptibility; conflict of interest; procurement; predicate offences; prevention; legislation; artificial intelligence; Dataset; GPT; Big Data; blockchain technology
Аннотация

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

Страницы
1163–1173
EDN
VEVYDY
Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/152981

Лицензия Creative Commons Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).