算法反腐：技术与权力的左右互搏？
吴进进
AI技术已被证明在反腐与廉政领域展现出了独特的优势。AI凭借机器学习算法，分析历史数据和模式，自动识别腐败风险，独立执行任务。例如，使用机器学习算法检测公共采购中的异常交易或预测贿赂行为，提升侦处的效率和准确性。AI系统的无偏见决策能力也是其在反腐中的重要优势。与人类决策者不同，AI算法不受个人利益、情感或偏见的影响，能够以一种客观的方式处理信息并做出一致的决策。这一特性在腐败高发地区尤为重要，这些地区的反腐人员可能本身也受到腐败的影响，AI则提供一种不受人为干预的解决方案。算法君最近调研深圳海关开发的“智慧纪检”系统，深受启发和鼓舞。该系统是借助大数据和人工智能技术打造的创新性监督工具，通过智能化手段提升纪检监察工作的效率和精准度。深圳海关“智慧纪检”系统的成功应用，不仅为纪检工作提供了强大的技术支持，也为其他领域的AI反腐应用提供了有益的借鉴。
然而，当AI技术被引入反腐领域时，一个关键问题也随之浮现：这究竟是技术对权力的有力制衡，还是权力对技术的驯化与利用？一方面，AI凭借其强大的数据处理能力、无偏见的决策机制以及对复杂模式的精准识别，为反腐工作提供了前所未有的工具，能够突破传统反腐手段的局限，有效遏制腐败行为的发生，从而成为制衡公权力滥用的有力武器。另一方面，AI技术的引入也可能带来权力的进一步集中。当政府或权力机构掌握大量数据和算法时，它们可能将技术作为强化控制能力的工具。本文将深入探讨算法反腐的多面性，从技术设施、应用场景、分类模式到影响因素，剖析AI在反腐实践中所展现出的潜力与挑战。
一、技术设施:数据的输入、处理和输出
1. 算法的技术设施的起点是数据获取。输入数据是AI反腐的基础，其质量、来源和合法性直接AI反腐的性能与可靠性。AI反腐依赖海量数据，这些数据主要来自敏感的政府数据（如海关、税务、公共采购数据）、其他公开数据、众包数据以及社交媒体文本等。不同数据源的可靠性和有效性也不尽然相同，政府公开数据可能受限于披露范围和完整性，官员的数据披露虽能揭示隐藏的腐败行为，但可能涉及隐私侵犯；众包数据虽能反映公民的实际经历，但是信息真实性难以验证；社交媒体文本则可能包含大量噪声和无效信息。数据中的系统性偏差可能导致AI模型的预测结果不准确，甚至加剧社会不平等。输入数据的质量和合法性，是AI反腐成功应用的重要前提。
巴西联邦税务局开发的敏捷监控ContÁgil和海关计算机视觉平台Aniita工具，利用税务和海关数据识别潜在的税务欺诈和走私行为。这些工具通过机器学习和数据挖掘技术识别异常模式。然而，这类工具的数据的完整性和准确性仍是存在不足。例如，巴西里约热内卢州审计法院开发的不规则风险指标Iris工具依赖于谷歌街景数据来识别“幽灵公司”，但这些数据可能因更新不及时而影响分析结果。
2.数据处理涉及多种技术，如机器学习、自然语言处理、数据挖掘、计算机视觉等。这些技术能够识别数据中的模式、关系和异常，将其嵌入到应用系统中。深度学习技术的突破进一步提升了腐败预测能力。Kobis等（2022）的研究表明，基于图神经网络的关联分析可识别官员-企业间隐蔽的利益输送网络，其节点嵌入技术对腐败网络的检测准确率较传统方法提升27%。Poltoratskaia和Fazekas（2024）开发的政府采购腐败指数模型，通过融合招标文件的语义特征与投标企业股权结构数据，成功预测了83%的高风险项目。数据处理决定了AI反腐如何处理和分析数据，以及如何做出决策。准确性是核心考量因素，复杂的算法虽然可能更准确，但往往难以解释，容易引发公众对AI反腐的信任度降低。
巴西联邦审计署和联邦审计法院开发的招标和公告分析工具Alice，结合了机器学习和自然语言处理技术，用于分析公共采购文件中的异常情况；巴西联邦税务局开发的海关选择系统Sisam通过贝叶斯网络和数据挖掘技术识别海关申报中的错误和欺诈行为。这些技术的应用不仅提高了数据处理的效率，还增强了对复杂腐败行为的识别能力。Rosie是Open Knowledge Brasil开发的AI工具，旨在分析巴西国会议员的报销凭证以识别可疑腐败行为。Rosie通过整合国会议员的公开报销数据以及谷歌地图、Foursquare和Yelp等平台的地理位置数据，结合机器学习算法（如随机森林和支持向量机）和无监督学习技术（如聚类分析）来检测异常报销模式；巴西经济防御委员会开发的Cérebro利用数据挖掘技术（如关联规则挖掘和序列模式挖掘）以及机器学习算法（如随机森林和支持向量机）对投标数据进行分类和异常检测，它还通过文本分析和自然语言处理技术识别投标文件中的可疑内容，并为每个招标项目分配风险评分。
3.AI反腐工具最终的输出形式多样，如可更新的仪表盘、风险追踪报告、即时消息、网络分析搜索引擎以及能够提供信息或处理腐败相关报告的聊天机器人等。这些输出工具能够帮助用户快速识别潜在的腐败风险和可疑行为，提高反腐工作的效率和透明度。例如，Alice和Cérebro项目通过仪表盘展示风险评估和潜在违规行为，而Rosie则通过社交媒体发布可疑的议员支出报告，吸引公众关注。
二、应用场景
相关研究表明，AI反腐的应用场景已从传统的公共采购监管拓展至社会治理的多个维度，形成“预防-监测-调查”的全链条干预体系。
1.电子政务的透明化改造
电子政务（e-governance）在反腐中扮演着重要的角色，通过AI技术手段和数字化平台的引入，为政府治理和公共服务提供了一种透明、高效且可监督的模式。电子政务的核心优势在于其能够实现行政流程的标准化和自动化,通过将政府服务和决策过程转移到线上平台，减少了官员与公众之间的直接接触，降低了腐败行为发生的可能性。在电子采购系统中，自动化流程可以确保招标和合同授予的透明性，减少人为干预和不正当交易的空间。电子政务还为政府内部的监督和审计提供了便利，通过数字化记录和数据分析工具，政府能够更高效地监测公共资源的使用情况，及时发现异常行为和潜在的腐败风险。例如，数据分析可以揭示采购过程中是否存在不合理的供应商偏好或合同条款，从而为反腐措施提供依据。乌克兰的数字化转型案例证实，将AI嵌入政府服务系统可使腐败投诉下降41%（Kostyuk, 2019）。Park和Kim（2020）的跨国面板数据分析显示，电子政务成熟度每提升1个标准差，清廉指数相应增长0.35个点。
2.公共采购的智能监管
人工智能在传统反腐工作的核心领域，如公共采购领域方面取得了显著的进展。AI能够处理和分析大规模的非结构化数据，通过机器学习技术灵活调整风险指标，识别复杂的共谋行为和利益冲突，提升监测效率和精准度。AI能够处理海量采购数据，通过动态调整风险指标，识别新的欺诈模式，让不法分子更难规避监管。它还能整合多源数据，包括企业财务状况、政治关联和资产披露等信息，全面评估供应商的廉洁风险，为采购决策提供科学依据。AI的大规模数据分析能力将采购过程的监测从间歇性抽查转变为实时、全面的监控，提高监管效率和及时性。例如，分析历史数据和实时交易信息，AI可以快速识别异常交易行为并发出警报。
在巴西的公共采购领域，AI反腐工具的应用正逐步深入。巴西的Alice工具能够精准分析公共采购文件，为审计人员提供有力支持；Rosie结合议员支出数据与地理位置信息，揪出可疑报销行为；Cérebro则专注于识别公共采购中的反竞争行为，如欺诈性投标和卡特尔操作。这些工具利用机器学习、数据挖掘和自然语言处理等技术，从公共采购数据中提取关键特征，识别异常模式，并通过可视化仪表盘、动态报告和实时警报等方式输出结果。
3.税务稽查智能化
人工智能（AI）在税务稽查智能化中的应用近年来也受到了广泛关注，其核心在于通过机器学习、自然语言处理（NLP）和机器人流程自动化（RPA）等技术提升欺诈检测、合规管理和流程自动化效率。多国税务部门已部署AI系统以优化稽查流程。例如，印度自2019年起引入AI实现“无面谈评估”，通过自动化匹配纳税人数据减少人为干预，提升效率并降低腐败（Ank, 2021）。中国的一些税务部门也开发了基于云的数据平台，整合增值税发票、出口退税和历史数据，支持实时监控和预测分析。印度金奈市的私人税务申报平台通过AI聊天机器人和税务规划优化器，提供个性化节税建议，增强纳税人体验（Srikanth & Dwarakesh, 2024）。
4.AI反腐的新兴应用
AI在反腐领域的新兴应用展现出广阔前景。卫星遥感和地球观测数据的快速发展为AI提供了新的应用场景。通过分析卫星图像，AI能够监测非法采伐、土地侵占、非法采矿等与腐败密切相关的活动，甚至可以提前预测非法行为的发生，为执法部门提供预警。AI在大规模公民咨询管理中也发挥着重要作用。它能够高效处理和总结海量的自然语言文本，帮助政府和组织从大量公众反馈中提取有价值的信息，提升参与式治理的效率和透明度。这些新兴应用不仅拓展了AI在反腐领域的边界，也为未来的反腐工作提供了新的思路和方法。
三、分类：自上而下与自下而上的AI反腐工具
在反腐体系中，存在着自上而下和自下而上两种反腐模式，它们在目标、手段和实施主体上存在显著差异，适应不同的社会环境和治理需求。自上而下的反腐方法侧重于通过政府内部的制度设计和政策改革来遏制腐败。这种模式以政府机构为核心，依靠法律、法规和行政程序的完善来规范权力运行，减少腐败滋生的空间。自下而上的反腐方法则强调社会力量的参与和监督，这种方法以民间社会组织、媒体和公民个人为主体，通过社会监督、舆论压力和公众参与来揭露和抵制腐败行为。
相应地，自上而下的AI反腐工具主要由政府机构、监管机构或执法部门开发和部署，目的是通过技术手段提高内部监督、审计效率和决策支持，减少腐败行为。这些工具通常专注于特定的政府职能或领域，如公共采购、税务审计、海关监管等。与之相对，自下而上的AI反腐工具主要由民间社会、非政府组织、公民团体或技术爱好者开发，目的是通过公众参与和透明化手段来监督和揭露腐败行为。这些工具通常侧重于提高公众意识、促进社会监督和增强问责性。自下而上的方法能够激发公众的参与热情，形成强大的社会监督压力，同时也能从外部对政府权力进行制衡（Köbis, Starke, & Rahwan, 2021）。近年来，巴西涌现出一系列基于人工智能的反腐工具，这些工具不仅在技术上展现了多样性，更在治理模式上呈现出自上而下与自下而上两种路径的鲜明对比（Odilla, 2023）。
四、影响因素
在探讨AI反腐工具的有效性时，必须关注其发挥作用的潜在的阻碍与促进因素。这些因素不仅决定了AI工具能否有效运行，还影响其在反腐实践中能否真正发挥作用。
1.算法偏见与程序正义
AI系统的“黑箱”特性使其决策过程难以解释，这在反腐工作中尤为突出。在一些社会福利分配的案例中，AI错误地剥夺了合法受益人的权益，导致严重的社会问题。这种不透明性不仅违背了行政公正的基本原则，还可能引发公众对技术的不信任（Zinnbauer, 2025）。此外，AI的训练数据往往存在偏见，可能导致错误或歧视性的结果。比如在某些招聘系统中，由于历史数据的偏差，AI倾向于选择男性候选人，加剧了性别不平等。这种数据偏见问题在反腐领域也可能导致对某些群体的误判，影响反腐工作的公平性（Odilla, 2024）。乌克兰电子政务系统曾因人脸识别数据泄露引发公众信任危机。Akunchenko等（2021）的跨国比较也表明，过度数据采集会使公民举报意愿降低19%。
2.资源限制和数据质量
资源限制和数据质量问题是AI反腐工具应用的主要障碍。AI需要大量高质量的数据进行有效的训练和学习，但在实际应用中，数据往往匮乏或质量不佳。人工智能需要海量且高质量的历史数据来训练模型识别腐败行为的模式和异常，然而，现实中这些数据往往难以获取，或者即使有也难以整理成可供分析的格式。现实中，许多国家和地区都面临着数据质量欠佳问题，这也极大地限制了人工智能在反腐领域的应用范围和效果。例如，在一些发展中国家，公共采购数据的数字化程度低，数据完整性差，限制了AI在检测腐败行为时的准确性和效率（Zinnbauer, 2025）。同时，AI系统的运行和维护需要高昂的成本，包括计算资源和专业技术人员的支持，这对许多国家和地区来说是一个巨大的挑战。
3.制度适配困境
组织阻力和数字鸿沟等制度适配困境也不容忽视。在一些反腐项目中，AI技术的引入可能遭到一些政府部门与利益集团的抵制。在系统性腐败环境中，AI预警常遭遇政治阻力。巴西审计法院的案例显示，仅37%的高风险预警最终启动调查程序，反映出技术工具与官僚体系的兼容性挑战。此外，数字鸿沟的存在使得AI技术在不同地区和群体之间的应用存在差异，导致一些弱势群体无法充分享受到AI带来的好处。例如，在一些偏远地区，由于网络基础设施不完善，AI支持的反腐工具无法有效推广和使用，进一步加剧了腐败问题的复杂性。
4.公众的参与和信任
公众的参与和信任是AI反腐工具能否成功的关键因素之一。在一个以技术驱动的治理环境中，公众不仅是反腐行动的受益者，更是重要的推动者。当公众对AI工具抱有信任时，他们更愿意积极参与到反腐的实践中，例如通过使用社交媒体平台监督公共支出、参与举报腐败行为或支持民间社会开发的反腐项目。这种参与不仅能增强社会的透明度和问责性，还能为AI工具提供更多的数据和反馈，从而优化其性能和准确性。只有当公众相信这些工具是公正的、无偏见的，并且他们的个人信息得到妥善保护时，他们才会真正支持并积极参与反腐行动。
五、对权力结构的潜在影响
AI技术在反腐中的应用对权力结构产生了复杂的影响（Köbis,Starke & Rahwan, 2022）。当AI被政府主导用于反腐时，成为一种强有力的工具。这种技术可以快速识别腐败风险，提升治理效率。然而，这种自上而下的应用也可能带来权力的集中。政府掌握大量数据和算法后，能够实现前所未有的控制能力。在自下而上的应用中，AI技术被公民、非政府组织或媒体等社会力量所利用，成为监督政府和公共事务的工具。这种模式赋予了公民更大的权力，使他们能够通过技术手段更好地监督政府行为，揭露腐败现象。民间开发的AI工具可以分析公共采购数据，标记高风险的腐败行为，并将这些信息公之于众。这种应用不仅提高了透明度，还激发了公众参与反腐的积极性，形成了一种自下而上的监督机制。在这种模式下，AI技术成为公民社会对抗腐败的有力武器，有助于打破传统的权力结构，推动社会向更加公平和透明的方向发展。
为方便编辑，文中参考文献及注释省略。
