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Rollroll Yuan
在博尔赫斯的一篇小说《博闻强识的富内斯》中,描写了一个具有超凡观察力和记忆力的天才——富内斯(Funes)。
年轻的 Funes 在一次坠马意外后,获得了惊人的记忆力和观察力。他能够回忆出过往经历的每一个细节,书里的每一个文字。甚至能够观察到生活、自然界中如新芽生发、花瓣凋落的细微变化。
小说里的 Funes 富内斯就像开了天眼,有着观察、记忆、理解、阐释一切的能力。
贪腐 AI Funes:揪出合同中的违规线索
这篇小说给秘鲁的数字调查机构 ojo-publico 带来了灵感。他们认为博尔赫斯笔下 Funes 就像现在的算法,能够发掘出表象下很多潜藏、未知的秘密。
该机构中的调查记者、机器学习专家和法律顾问通力合作,基于秘鲁政府公开的 245000 份政府采购、工程建设、选举捐赠的合同和账务明细。
历时两年,训练出了一个用于合同审查的 AI 模型,能够检查出合同中的腐败、违规的线索。调查团队认为算法有着观察、审核所有细节的超能力,便将模型命名为 Funes 。
截止目前,基于 Funes 细致的核查工作,共核查出了 110000 份问题合同(共 245000 份合同),金额为 570 亿新索尔(秘鲁货币单位,约为 1009 亿人民币)。
基于这些问题合同的线索,记者团队进行了更深入的调查和求证,揭露了多项秘鲁政府腐败、违规的政府采购行为,涉及到秘鲁多家大型企业,涉案金额近千亿欧元。
采购中的猫腻,AI 目光如炬
其中牵扯出了几起秘鲁近年的腐败行为的大案要案,包括:
Funes 还从 24 万份政府采购合同与数据中发现,有数千万元的财政支出支付给了成立不到 20 天的公司。
与此类似的违规操作和风险合同,Funes 发现了很多。 Funes 敏锐的洞察力和极高的判断力,来源于成熟的商业调查和成熟的算法支持。
在公共政策与社会学的研究领域,有不少学者致力于政府信息公开和贪腐问题的研究。 Funes 的算法也是基于一位资深学者 Mihaly Fazekas 的研究成果之上的。
Mihaly Fazekas 是剑桥大学人类、社会和政治科学的博士研究员,在他的研究中,有一套针对政府采购合同、账目流水的贪腐检测算法。他发现,有几类明显特征的合同,是违规、贪腐案件的突破口。只要抓住这些特征,就可以从海量文书中,找到这些合同和与其相关联的资料。
这些特征包括:
他依据这些判断设计了一个评估模型,将 CRI(Corruption Risk Index)定义为腐败风险指数
其中 CRIi 代表合同 i 的腐败风险指数,
CIji 代表合同 i 招标中观察到的第 j 个基本腐败指标,
wj 代表第 j 个基本腐败指标的权重。
CRI=0 表示最低腐败风险,
CRI=1 表示观察到的最大腐败风险。
其中,如果第 i 个合同只有一个投标人,则单个投标人等于 1,如果有更多的投标人,则等于 0;
Zi 代表合同为单标合同的对数;β0 为回归的常数。
Rij 为第 i 个合同的 j 个腐败 “ 红旗 “ 矩阵,如公示期的长度。
Cim 代表第 i 个合同的 m 个控制变量的矩阵,如公示期长短;
Cim 代表第 i 个合同的 m 个控制变量的矩阵。
市场上的竞争者;εi 为误差项;
β1j 、β4m 代表系数的向量,解释变量和控制变量。
基于 Mihaly Fazekas 的算法,算法团队还针对西班牙语合同的文字识别的改进、以及针对秘鲁国情的风险指标调整,Funes 有了非常好的效果。
数据公开,实现透明,推动创新
清华大学公共管理学院的三位学者,曾经在研究《政府数据开放与腐败防治: 英国的实践与启示》指出:开放数据可以促进社会监督,公众通过开放的数据可以发现腐败行为。
开放政府数据,有利于提高政府透明度,也有利于促进经济发展和社会创新。这方面,目前欧盟和英国正走在最前列。
2015 年,欧盟委员会展开了运用开放数据惩治腐败的行动 ( Towards a European Strategy to Reduce Corruption by Enhancing the Use of Open Data,简称 TACOD) ,英国成为该项目的试点国家之一。
TACOD 研究团队发现,揭露腐败行为最多的是执法部门 (34%) ,然后依次是调查记者 (25%) 、信息自由请求 (14%),举报 (13%),开放数据 (7%) 。
虽然目前通过开放数据揭露的腐败行为只占到 7%,但如果某些关键数据及早公开的话,大量腐败行为可以更早地被发现和侦测,开放政府数据有潜力成为反腐败的重要工具。
即使政府信息公开,也提高了复杂合同和海量交易数据的处理门槛。在 2009 年,英国议员滥用公款报销个人账单丑闻接连被媒体曝光。英国三大政党、 300 余名议员卷入其中。面对议员们浩如烟海的报销凭证、申请文书,《每日电讯报》、《卫报》等媒体在互联网上公开了大量数据,并邀请英国民众「众包式」地参与调查。
民众在数据中发现疑点,可以将对应数据在网站上进行标注,调查团队将继续跟进。但众包之下,也问题重重,没有受过调查训练的民众并不能高效、准确地完成这些任务。
Funes 的出现,就实现了政府公开数据揭露腐败行为的突破和最佳实践,以数据科学家、调查记者、法律专家组成的四人团队,有力的展现了人+ AI 的强大调查能力。
Funes 依然在行动
截止目前,Funes 仍作为一项开放、准确的调查工具,活跃在秘鲁新闻调查的前线阵地。
不仅如此,从去年开始,打造 Funes 的数字调查机构 ojo-publico 已经在用 Funes 核查新冠疫情期间的政府采购项目。