“猫鼠游戏”新变局：AI反腐的三重困境及应对

在制度脱嵌上，主要面临法律滞后与监管缺失的问题。随着AI在反腐败领域的应用不断深化，相关法律法规的滞后问题日益凸显。在湖北推进AI智慧监管招投标工作中，襄阳市推行机器人智能辅助评标系统“襄小智”，宜昌市建立围标串标大数据分析预警系统。这些AI系统在实际运行中发现了诸多线索，协助纪检监察机关立案354人、留置42人。然而，对于这些AI系统生成的数据在司法程序中的法律效力，以及其算法的合规审查标准，目前缺乏明确法律规定。这使得在后续案件处理时，AI发现的线索作为证据使用面临合法性和有效性的质疑，影响了案件的处理效率和公正性。

同时，作为监督利器的AI模型本身面临着监管风险，包括预设后门、人为干预、数据篡改等风险。以一些地方的政务数据监管为例，由于缺乏对数据使用和AI系统运行的严格监管流程，内部人员可能基于私利动机，预设后门程序、违规操作AI系统、篡改数据，甚至直接干扰正常的监督流程。这不仅会使AI系统的分析结果出现偏差，还可能导致腐败行为逃脱监管，严重影响AI监督作用的发挥。

在技术瓶颈上，主要存在数据风险与腐败“反制”的不足。AI技术在廉政治理应用中，面临着数据相关风险与腐败分子利用技术“反制”的风险。AI算法的训练依赖于大量的数据，现实中的数据往往存在偏差。若训练数据采集范围不全面、样本缺乏代表性，就容易导致算法产生偏见，使AI在识别腐败行为时出现误判，严重影响反腐败工作的公正性和准确性。

数据安全也是不容忽视的问题。2023年，三星员工在与ChatGPT聊天过程中发生信息泄露事故。在廉政治理场景下，若类似情况发生，后果不堪设想。反腐败工作涉及大量公职人员的个人信息、企业的商业机密以及案件调查的关键数据等敏感信息，一旦泄露这些数据，不仅会对当事人造成严重的伤害，还可能导致腐败分子提前察觉，破坏案件调查进展，损害公众对反腐败工作的信任。黑客攻击、内部人员违规操作等都可能成为数据泄露的源头，给反腐败工作带来巨大风险。

更为严峻的是，腐败分子会利用AI技术的特性来规避监督、误导调查。他们借助AI强大的数据分析能力“反客为主”，深入挖掘监督机制的漏洞。通过对过往案件数据、监管流程数据的分析，找出监督的薄弱环节，从而精心编织围猎网络。

比如，利用AI模拟纪检监察机关的调查方式，提前规划腐败行为，巧妙调整作案手法，以此提高反调查能力，让腐败行为更难被察觉。同时，鉴于AI模型分析大量依赖网络公开信息，腐败分子会“兴风作浪”。他们有意识地向AI系统灌注虚假信息，或者人为改变部分信息的曝光度和转用率。通过 “信息投喂”，提高某些虚假信息的影响力权重，进而引导AI作出特定的判断和结论，为特定利益相关人造势，干扰正常的监督工作。在经济数据监测、项目审批监管等场景中，这种干扰可能导致AI对企业经营状况、项目合规性的判断出现偏差，使腐败行为得以隐藏。

在伦理困境上，主要面临价值冲突与决策迷雾。AI系统基于数据和算法决策，缺乏人类的情感与道德判断，这在廉政治理应用中引发了一系列伦理问题。在处理复杂的腐败问题时，尤其是面对轻微腐败行为，AI系统无法综合考量特定事件复杂的、难于量化的社会背景因素，可能仅仅依据预设的算法和数据标准，简单地得出结论，忽略了人性化因素和具体情境。

比如，在对一些情节轻微、初犯且社会危害性较小的违规行为进行处理时，AI系统可能因缺乏对特殊情况的考量，未能在合情与合理中求得平衡，给出有悖立法精神与纪律宗旨的惩处建议，引发公众对反腐败工作公平性的质疑。

另外，AI算法的复杂性使得其决策过程如同“黑箱”，纪检监察干部很难理解AI是如何从海量数据中得出分析结果的。以DeepSeek政务领域垂直大模型为例，其复杂的算法结构和运行机制，让工作人员难以直观了解模型的决策依据，这就导致在实际应用中，AI技术的可信度降低，也阻碍了人机协同反腐败工作的高效开展。一旦AI系统出现错误或偏差，由于难以追溯责任，可能进一步加剧伦理层面的风险。

在制度革新上，明晰法规边界与健全监管机制。立法机构应加快完善相关法律法规，从源头规范信息权属以及AI使用规则。比如，界定AI系统所处理数据的所有权归属，确保公职人员信息、企业数据等在合法合规框架内被使用，避免数据权属不清引发的滥用风险。同时，详细规范AI使用规则，明确算法设计、训练、部署等环节的合法边界，使AI生成数据在司法程序中的法律效力得以确立，为AI辅助反腐提供坚实法律依据。

例如，法国和印度联合主办的2025年人工智能行动峰会，就重点关注了AI在公共领域应用的规范问题，为各国在AI立法方面提供了交流与借鉴的平台。

在监管机制方面，要建立健全全流程监管体系。以欧盟为例，其在AI监管方面构建了从研发、测试到应用的严格监管流程。我国也可参考其经验，成立跨部门AI监管委员会，整合法律专家、技术专家、纪检监察人员等各方资源力量，定期对用于反腐败的AI系统进行全面审查和评估。该委员会负责监督AI系统在数据收集、算法训练、模型应用等环节是否符合法律法规和社会公共利益，防止权力滥用和人为干预。

在技术攻坚上，化解数据难题与抵御腐败“技术反扑”。全力化解数据难题对推动AI在廉政治理中的有效应用起着决定性作用。数据收集时，应拓宽渠道，广泛采集不同地区、行业、企业及公职人员的多源数据，确保数据全面且具代表性。组建法律、纪检、社会学等多领域专家团队，对数据严格审核，纠正偏差，消除算法偏见隐患。在数据安全方面，可以借鉴阿里巴巴等企业的经验，用区块链加密技术存储敏感信息，建立严格访问控制机制，依职责精准授权，保障数据安全。

针对腐败分子利用AI的“技术反扑”，要构建防御体系。搭建专门数据监测系统，实时监控数据流向，设异常阈值与行为规则，异常即报警，并用深度数据分析挖掘线索。魔高一尺，道高一丈。推行多源数据融合技术，整合多种数据，降低对网络公开信息的依赖，引入对抗训练机制提升AI抗干扰能力。加强地区与部门技术协作，搭建共享平台，分享经验、资源与案例，联合科研力量提升整体技术水平。强化纪检监察人员AI技术培训，使其熟练运用AI工具，提升识别“技术反扑”手段的能力。面向公众开展AI反腐宣传教育，营造全民反腐氛围，压缩腐败分子“技术反扑”空间。

在伦理重塑上，明确伦理准则与提高算法透明度。针对伦理风险，可参考欧盟发布的人工智能伦理准则，制定符合中国国情的AI伦理准则，引导AI技术在反腐败应用中遵循人类基本伦理价值观。准则应明确规定AI系统在处理腐败案件时，要充分考虑人性化因素，避免因单纯依赖数据和算法而给出不合理的处理建议。

为提高算法透明度，科研机构和企业需开发可视化的算法解释工具。如IBM开发的AIExplainability360工具，能将AI系统的决策依据和过程以直观的图表、流程等方式呈现出来。在反腐败领域，可引入类似工具，将AI模型的分析过程、数据来源、决策逻辑等信息清晰展示给纪检监察人员，便于他们理解和监督AI系统的运行，增强对AI技术的信任和理解，从而更好地发挥AI在反腐败工作中的作用。

在反腐败这场“猫鼠游戏”中，AI技术为我们带来了新的机遇和挑战。我们要充分发挥AI在数据挖掘、监测预警、辅助调查等方面的优势，积极应对制度、技术、伦理等维度的风险，通过完善制度、规范技术、重塑伦理，让AI技术成为反腐败的得力助手。

未来，随着AI技术的不断发展，我们需持续探索，在这场博弈中持续发力，不断压缩腐败行为的生存空间，推动社会在清正廉洁的轨道上稳步前行，构建一个政治清明、社会和谐的美好未来。〔作者分别系中国矿业大学（北京）廉政研究中心执行主任、教授、博士生导师，中国矿业大学（北京）廉政研究中心助理研究员、博士研究生〕