Студенты крупнейшего вуза Новосибирска разработали программу, определяющую склонность чиновников к взяточничеству и хищениям. Они использовали специально построенный алгоритм машинного обучения, а также открытые данные более чем за 16 лет, касающиеся чиновников стран СНГ, осужденных по коррупционным статьям. В качестве отрицательного контроля были взяты данные независимых правозащитников и волонтеров, задействованных в благотворительных фондах.
Как заявляют создатели, система с точностью 82% определяет взяточников по лицам, с точностью 78% — по голосам. Данные лингвистического анализа цитат чиновников имеют рекорд точности — практически 95%.
По заявлению руководителя проекта, система нашла корреляцию между лицами взяточников и странами, в которых они предпочитают покупать недвижимость.
«Это вполне объяснимо, — считает студент. — Чиновники часто летают отдыхать в те страны, где имеют недвижимость, и особенности климата этих стран оставляют на их лицах след, который способен заметить искусственный интеллект».
В дальнейшем разработчики планируют использовать обученную модель как вспомогательный инструмент при расследовании преступлений, связанных с коррупцией и хищениями в особо крупном размере.
