Generative Artificial Intelligence Systems in the Fight Against Corruption: Potential, Threats and Prospects for Ukraine
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Notice bibliographique
Résumé
Corruption remains one of Ukraine's most pressing challenges, undermining the rule of law, hindering economic development, and eroding public trust in state institutions. In the contemporary digital transformation era, generative Artificial Intelligence (AI) systems present new opportunities for combating corruption through automated solutions for financial flow analysis, anomaly detection, and corruption risk assessment. However, deploying such technological systems raises significant legal, ethical, and technical concerns. This article analyses the potential and challenges of applying generative AI systems in Ukraine's anti-corruption policy. Through comparative analysis of international experience, the study identifies effective methods for implementing AI in Ukraine's law enforcement and governance practices, considering the country's legislative framework and political context. The research examines risks associated with AI implementation, including algorithmic manipulation, cybersecurity threats, data protection concerns, and ethical challenges. The authors propose recommendations for adapting AI technologies to Ukraine's anti-corruption efforts, including developing regulatory frameworks, introducing algorithmic accountability, implementing ethical AI standards, and strengthening international cooperation. The findings demonstrate that, with proper regulation and oversight, generative AI can enhance government transparency and reinforce the rule of law in anti-corruption efforts.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle