Bots gegen Korruption: Die Vorteile und Einschränkungen von KI-gestützter Antikorruptionstechnologie erkunden

Länder entwickeln und setzen Antikorruptionstools auf Basis von künstlicher Intelligenz ein, in der Hoffnung, dass sie positive Fähigkeiten haben. Dennoch fehlen uns nach wie vor empirische Analysen dieser automatisierten Systeme, die dazu entworfen wurden, Korruption zu identifizieren und einzudämmen. Daher untersucht dieser Artikel neuartige Daten zu 31 Bottom-up- und Top-down-Initiativen in Brasilien, die als Fallstudie präsentiert werden. Methodologisch verwendet er eine qualitative Analyse und stützt sich auf sekundäre Daten und Interviews, um die häufigsten Merkmale, Verwendungen und Einschränkungen dieser Tools zu bewerten. Die gesammelten Daten werden unter einem neuen konzeptionellen Rahmen untersucht, der betrachtet, wie diese Tools funktionieren, wer sie zu welchem Zweck geschaffen hat, wer diese Tools nutzt und überwacht, welche Arten von Korruption sie anvisieren und welche greifbaren Ergebnisse sie liefern. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die KI-gestützte Antikorruptionstechnologie in Brasilien von technikaffinen Beamten, die für Strafverfolgungsbehörden arbeiten, und von besorgten Bürgern mit technischen Fähigkeiten maßgeschneidert wurde, um die Schlüsselaufgaben des Abbaus und der Überprüfung großer Datensätze zu übernehmen, mit dem Ziel, Risiken zu überwachen, zu identifizieren, zu melden und vorherzusagen sowie Verdachtsmomente im Zusammenhang mit klaren illegalen Fällen zu kennzeichnen. Ziel ist die Korruption in wichtigen Regierungsfunktionen, hauptsächlich öffentliche Ausgaben. Während die meisten der staatlichen Tools noch an Transparenz mangeln, kämpfen Bottom-up-Initiativen darum, ihren Umfang aufgrund der hohen Abhängigkeit von und des eingeschränkten Zugangs zu offenen Daten zu erweitern. Da diese neue Technologie als Unterstützung menschlichen Handelns angesehen wird, wurde ein niedriges Niveau an Besorgnis bezüglich voreingenommener Codes festgestellt.