AI in anti-corruption governance: bilingual policy framework evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the potential of artificial intelligence (AI) systems to generate innovative anti-corruption measures for martial law governance and post-conflict reconstruction, addressing gaps in traditional policy frameworks designed for peacetime implementation. Design/methodology/approach A mixed-methods design used six top AI systems – ChatGPT-4, ChatGPT-4o, ChatGPT-3.5, GitHub Copilot, Google GEMINI and Anthropic Claude – with bilingual English and Ukrainian queries. This study used systematic cross-validation procedures, temporal consistency verification and comprehensive content analysis over a 50-day research period from April to July 2024. A total of 216 responses were evaluated with standardized scoring matrices that assessed coherence, relevance and feasibility using five-point scales. The methodology integrated quantitative analysis of AI-generated responses with qualitative assessment of contextual appropriateness, ensuring robust evaluation of AI capabilities in crisis governance contexts. Findings AI systems demonstrated significant capability in identifying strategic gaps and proposing adaptive frameworks absent from Ukraine’s Anti-Corruption Strategy for 2021–2025. Notable variations emerged across linguistic contexts, with English-language responses showing greater analytical depth. Claude and ChatGPT-4 exhibited superior contextual understanding, while all systems identified five common anti-corruption measures: transparency initiatives, judicial reform, institutional strengthening, public engagement and education programs. However, critical limitations included contextual disconnection from existing Ukrainian institutions and reliance on pre-war training data. Originality/value This study introduces a pioneering bilingual methodology, evaluating AI-generated anti-corruption policies in both English and Ukrainian, addressing the unique challenges of martial law governance. It provides the first systematic evaluation of AI-generated policies in conflict contexts, offering practical frameworks for integrating AI with crisis governance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,083 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».