政府の腐敗を出し抜くためのAIの積極的な役割
AIの積極的な役割：政府の腐敗を打破するために
生成対抗ネットワークと合成データによる取り組みの革新
イントロダクション
最近の生成型人工知能（AI）モデルの急速な発展により、世界は倫理、リスク、セキュリティに関する懸念に集中し、先月のブレッチリーパーク会議は新興AIシステムの安全に関する国際的な協力を確約しました。しかし、同じシステムは他の倫理的関与の課題に取り組むのに役立つことができます。
政府の腐敗と制度的バイアスは繁栄する社会にとって困難な壁ですが、取り組むのは難しいものです。ジェネラティブ対抗ネットワーク（GAN）という形での合成データと生成型AIは、腐敗行為を探求する方法だけでなく、腐敗の進展方法に関する革新を予防する可能性を提供します。
政府における腐敗の普及とコスト
Transparency Internationalの腐敗認識指数は、政府にまたがるこの問題の普及を一貫して示しています。その多様な形態には縁故主義、賄賂、縁故主義、証拠の操作、キックバックなどがあり、職務の権限を乱用して利益を提供しようとする行為です。その経済的コストは著しく、世界銀行は毎年26兆ドルとする見積もりを発表し、約1兆ドルが世界中で毎年賄賂として支払われているとしています。これは既に相当な金額ですが、腐敗の影響はさらに広がります。腐敗は公共機関への信頼を損ない、法律への尊重を脅かし、教育や健康などの基本的なサービスを脅かし、気候変動に取り組むために必要な資金を奪います。関与する人々（または見て見ぬ振りをする人々）への利益と個人の安全リスクの可能性は、証人たちが証言することを強く抑制する要因となります。AIは反腐敗部門を強化するための重要なツールを提供します。
反腐敗のためのAIの活用
AIは、複雑なデータの意味を理解し、複雑な関連性のあるウェブを解析する際に非常に役立ちます。広まってはいませんが、AIによって犯罪や腐敗行為を特定する例が存在します。
2017年、スペインの研究者フェリックス・ロペス・イトゥリアガとイヴァン・パストール・サンズは、神経ネットワークを使用してスペインの州での腐敗の予測モデルを構築しました。彼らはエル・ムンド新聞が作成した腐敗事件データベースの実際のデータを使用し、有罪判決が下される前の数年間を分析して潜在的な早期警告サインを特定しました。これにより、AIモデルは不可視の関係やつながり（例：不動産価格の上昇と腐敗事件の増加）を発見することができました。
怪しい行動を発見し、詐欺行為に対抗するためにAIを使用することは、すでに銀行業界で広く行われています。
ウクライナの調達リスクを特定するシステム（PROZORRO）は、公共調達における潜在的な不正行為を特定するために開発されたDOZORROというプログラムを使用しています。AIを訓練するためのデータは、専門家による約3,500件の入札に対するリスク評価によって収集されました。システムは入札における汚職リスクを独自に評価し、その結果を市民社会の監視団体と共有することができました。初期調査結果によると、数十億ドルが節約され、政府の正当性が高まり、現在の状況で重要な外国企業の投資の対象となっています。
2021年、世界銀行はAIベースの調達防止と透明性プラットフォーム（ProACT）を開始しました。これは100カ国以上のオープンソースデータを使用し、誰でも公共調達契約を検索し、レビューすることができ、その透明度評価や潜在的な不正のリスクを確認することができます。
しかし、AIシステムはデータに依存しています。腐敗研究における信頼性のあるデータの不足はよく知られている課題です。不正行為の隠れた性質や、適切なデータが含まれていないか、または誤ったデータが含まれていること、新しい手法やシステムを理解し不正を行うための知識が不足していることにより、正確なデータを入手することは困難です。
合成データ
これらの問題の多くに対する一つの解決策として、合成データの使用が考えられます。合成データは、実際のイベントやプロセスから収集されたものではなく、アルゴリズムによって人工的に生成されるデータです。合成データは、実際のデータが利用できない、十分でない、または機密性の高い場合に、機械学習モデルのトレーニングに役立ちます。合成データを使ってモデルを訓練することで、プライバシーの侵害や機密データの漏洩のリスクを避けながら、AIシステムが実際の不正行為のシナリオを模倣する環境で学習し適応することができます。
複雑な腐敗ネットワークとデータの希少性を考慮すると、合成データを使用することで、単純なデータセットでは見つからない微妙な腐敗パターンを検出するためのAIのトレーニングに必要な詳細さが得られます。現実的なデータセットを構築することにより、AIシステムは調査、理解、予測するためのツールを備えることができます。
これらの高品質で架空のデータセットは、多様で複雑なシナリオでAIシステムをトレーニングすることができます。このアプローチにより、敏感な調査に関与する個人の安全性と匿名性が高まり、AIが腐敗のパターンを認識し予測する複雑さを提供することができます。
さらに、研究によれば、合成データでトレーニングされたAIシステムは、実際のデータでトレーニングされたものと同等の精度レベルを達成することができます。また、トレーニングにかかる時間も実データを使用する場合と比べて短く、実データ使用に伴う倫理的および法的な問題も回避することができます。つまり、合成データを使用したAIのトレーニングは効率的であり、犯罪者たち（彼ら自身もAIを使って彼らのアプローチを強化する）の変化のペースについていく可能性が高まります。
生成対抗ネットワーク（GAN）：中核技術
GANは、合成データを生成するために使用されるAI技術の一種で、ジェネレータ（生成器）とディスクリミネータ（識別器）という2つのニューラルネットワークを動的なプロセスで使用します。各ネットワークはお互いを出し抜こうと学習します。
ジェネレータは限られた実データでトレーニングされた後、合成された詳細な腐敗シナリオを作成します。一方、ディスクリミネータはそれが調査しているものが本物か偽物かを判定しようとします（最初はディスクリミネータ自身の限られた実データのトレーニングに基づきます）。最初の生成物は粗雑なものであり、ディスクリミネータは容易に正解を判別することができます。しかし、ジェネレータはこれを学び、生成物を改善します。ジェネレータのデータがますます現実的になるにつれて、ディスクリミネータの差別化能力も向上します。この反復プロセスは、最終的な合成データが実際の複雑な腐敗のシナリオや微妙なパターンの近いレプリカになるまで続きます。
これにより得られるデータは、上記で説明した実データに関連する問題、特に限られた可用性の制約やデータのプライバシー/秘匿性に関連する問題を回避します。この合成データベースは、特定のAIシステムをトレーニングして不正の予測、検出、または分析を行う基礎として使用されます。
GANが生成する合成データの特徴
GANが生成する合成データの量と複雑性の増加により、政府や規制機関は検出能力を向上させることができ、それにより微妙で複雑な形態の腐敗を見逃さずに特定することができます。
さまざまな腐敗シナリオをシミュレーションすることにより、GANは反応的（不正行為の発見）かつ積極的（腐敗につながる可能性が高まる現実のシナリオを特定）なAIツールの開発を支援します。合成データでトレーニングされたAIシステムは、実世界のデータでは十分に表現されない可能性のある多様な腐敗シナリオから学習することができます。つまり、AIシステムは腐敗パターンの理解を深め、より堅牢でインテリジェントなシステムを開発して腐敗と戦うことができます。
世界銀行は、腐敗行為が進化するいくつかの方法を特定しています。これには複雑なデータパターンやデジタルプラットフォームの導入による腐敗活動の隠蔽、銀行家、弁護士、会計士などの専門家が複雑なネットワークを通じて裏方として働くこと、新しい国際基準を回避するためのより入り組んだ腐敗手法などが含まれます。
腐敗活動の能力が向上するにつれて、腐敗防止策もより洗練される必要があります。AIがシナリオを生成、テスト、再生成し、作成できる設定の幅広さにより、この変化のペースに追いつくことが可能になります。
倫理的な側面とプライバシーの懸念
合成データの使用によりプライバシーのリスクは軽減されますが、それを開発するための初期トレーニングフェーズでは、政府記録、監査報告、コンプライアンスデータ、公共部門データベース、法的および規制文書、告発者報告書などの実データが必要です。これにより、次のようなリスクが発生します：
1. 機密情報：政府の文脈で処理されるデータには、個人情報や機密の政府ファイル、機密性の高い金融記録などが含まれることがよくあります。入札情報には商業上の機密性がつきものです。
2. バイアスの組み込み：初期データに含まれるバイアスや差別（明示的または暗黙のもの）は、後続のシステムに影響を与える可能性があります。例えば、以前の意思決定や任命、役割における性別や人種に関する差別は、微妙なものであっても、機械が知識を構築する基本的な「真実」の一部として受け入れられます。
3. 誤用やデータ漏えいのリスク：政府のAIシステムは、大規模な潜在的に機密性の高いデータセットへのアクセスを持つため、悪意のある目的で標的にされ、データ漏えいや情報の誤用が発生する可能性があります。
4. 倫理的なAIの開発：AIシステムが腐敗のパターンを検出するためにトレーニングされる際に、個人の権利を侵害したり、新たな倫理的なジレンマを生じさせないようにする必要があります。
5. 法令の遵守：厳格なデータ保護法が個人データの取り扱いを規制しています（例：GDPR）。
6. 公の信頼の維持：AIツールがプライバシーや倫理に関与していると認識される場合、公共機関への信頼が損なわれる可能性があります。
上記のリスクを軽減する具体的な措置には、適用可能な法的フレームワークの遵守、強固なプライバシーセーフガードの実施、バイアスのある学習データの専門家によるレビュー、個人データの使用に関する保護策、倫理的な基準の遵守に関する透明性などが含まれます。主体的なアプローチにより、開発されたAIの信頼性と信頼性が高まり、システムの使用に対する挑戦によって次の腐敗を取り締まる努力が進められます。
GANと合成データを政府の腐敗防止システムに導入する
以下の図は、GANと生成された合成データがAI腐敗検出システムに導入される例を示しています。
- 初期トレーニングのデータ：これには腐敗しやすい政府セクターの特定が含まれます。外部の反腐敗市民社会から専門知識を提供することも考慮されます。これらのエリア全体からの腐敗および非腐敗の実際のデータが倫理的な保護策に照らしてチェックされます。
- GANの作成、トレーニング、運用：GANモデルは、実世界のデータに基づいて初期トレーニングを受け取り、その後、2つのネットワーク間での相互作用を実行して合成データを生成します。
- AI検出モデルのトレーニングと改善：GANによって生成された合成データを使用して、腐敗活動の兆候を検出するための新しいAIモデルのトレーニングが行われます。
- 倫理とバイアスの継続的なモニタリング：合成データによりバイアスやプライバシーの懸念がほぼなくなりますが、残留問題が発生する可能性もあります。
- パイロットテスト：AIモデルを制御された環境で展開して腐敗行為を特定する効果を評価するための初期テストが行われます（フィードバックがGANに提供されて調整されます）。
- 拡大：モデルはより広範な政府システムに統合されます（必要に応じて継続的な監視と調整を行います）。
- 継続的な学習と適応：AI腐敗検出システムからの知見はGANにフィードバックされ、以前に使用されたプロセスを介して任意のバイアスやプライバシーやセキュリティの問題が排除され、システムが新しい腐敗戦術や進化するデータ環境に柔軟に適応できるように保持されます。
結論
Generative Adversarial Networks (GANs)を用いた合成データの利用は、現在の慣行を検出するだけでなく、新興のトレンドを予測し適応するという徹底的な腐敗対策の方法論です。連続的かつ反復的な学習プロセスを使用することで、システムは将来の腐敗手法を特定し適応する可能性があります。腐敗に関するデータの希少性（特に、複数の管轄区域に広がる可能性のある、ますます微細な指標を検出システムがキャッチできる詳細レベル）は、GANsがさまざまなシナリオのために新しいデータを生成できる能力によって軽減されます。
倫理的な懸念は残りますが、大幅に低減され、そのためには保護策と監視が重要です。善政の基盤として、政府および規制機関は透明性と説明責任を優先課題とする必要があります。
腐敗との戦いにおけるAIのポテンシャルはまだ初期段階ではありますが、その可能性は大きいです。腐敗行為のイノベーションのペースは加速しており、検出のための古典的なツールを回避するためにますます不透明で錯綜したネットワークの作成にAIが活用されています。政府の反腐敗機関は、最低限同様の進歩の軌跡を維持し、GANによって生成された合成データへの投資を行うことによって予測し、したがって軽減する機会を提供する必要があります。さらに、年間数兆円の腐敗被害が出ている中で、成功が公共支出の予算を直接増やすことにつながるような領域でAIを開発することは、政府が人々にサービスを提供するための手段を提供するための投資です。
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