Mencke, W., Gomes, R. & Xavier, F.(2024). Impacts of AI-based anti-corruption audits on risk aversion in decision-making: a case study of the Brazilian ALICE tool. Global Public Policy and Governance, 4(3): 273–286.

基于人工智能的反腐败审计对决策风险规避的影响：巴西ALICE工具的案例研究

导语

本研究检验了基于AI的反腐败审计对巴西联邦政府公共采购决策的影响，特别关注政府内部的合同数量波动。文章利用2019-2024年ALICE平台生成的警报构建面板数据，并进行多元线性回归分析。研究发现，ALICE的AI算法可以减轻官员的风险规避情绪，并显著影响采购决策。本研究强调了深入探索AI工具与公共部门决策之间复杂关系的重要性，有助于为促进公共采购过程中的透明度、道德行为、效率和问责制建设提供有价值的参考。

作者简介

Wagner Mencke，巴西总审计长办公室。

Ricardo Gomes，巴西圣保罗商业管理学院。

Flávia Xavier，巴西总审计长办公室。

主旨内容

1.导言

在公共行政领域，官员因担心被问责而避免做出关键决策（尤其是那些涉及公共支出的领域）的现象正引发广泛关注。近来研究发现，决策风险规避和算法工具的应用之间存在着有趣的互动，虽然算法承诺减少了不确定性并降低风险，但官员需要更多的支持以信任相关技术。本文以ALICE平台（由巴西总审计长办公室开发，用于识别公共采购中可疑活动的工具）为案例，探讨人工智能算法的使用是否会影响官员决策。

2.文献综述

腐败被定义为滥用职权谋取私利的行为。风险规避是决策复杂性的核心主题。既有文献指出，有限理性、心理因素、社会压力和组织动态等因素都会影响决策行为。这些理论强调了官僚进行决策时对风险的厌恶。风险规避同时影响了机器学习和人工智能时代的决策过程，形成了围绕问责制度、透明性和伦理治理的讨论。虽然有助于降低风险的人工智能机制可能影响官僚对保守选择的偏好，但相关文献也强调人类和人工智能的协作在组织环境中的重要性。

3.研究设计

3.1 在加强巴西预防和控制机构背景下建立的ALICE

自《联合国反腐败公约》成立以来，巴西建立了多个致力于预防腐败的机构，并发展协调机制。2014年，总审计长办公室推出“投标、合同和通知分析工具”——ALICE，通过收集公共采购数据库的信息、进行数据分析和生成警报，从而支持审计人员预防和侦查腐败案件。该工具自2014年创建以来，在检测和补救公共采购过程中的风险漏洞方面发挥了关键作用。

3.2 数据和变量

研究数据来源于ALICE平台，特别是该平台自2019年1月至2024年1月生成的警报。此外，公共采购的定量数据来自Compras.gov数据库。利用文本挖掘和人工智能技术，ALICE可以自动识别联邦公共采购通知，以评估公共管理者在收到警报后是否减少了新采购流程的启动。

因变量是政府机构从2019年1月至2024年1月发出的月度采购通知数量，自变量是由ALICE发出的警报数量。控制变量包括预算分配、公共部门融资需求、季节变化和有效价格协议合同的数量。我们使用自然对数加1（log(x)+1）的方式，对采购通知数量、警报数量、有效价格协议合同数量和预算分配等变量进行转换，以稳定方差并增强统计稳健性。最终数据集涵盖了252个巴西政府机构，时间跨度从17到61个月不等。下表给出了相关变量的描述性统计。

见原文表1：变量描述性统计

4.研究发现

本文采用多元线性回归模型来理解ALICE警报的作用。如下表2所示，模型1显示的是ALICE警报对公共采购通知数量的短期影响。结果表明，ALICE警报的数量对采购活动有显著的正向影响。上个月警报数量每增加1%，下个月发布的采购通知数量增加约0.389%。这表明公共管理者对ALICE警报做出了快速响应，ALICE工具能够减少风险规避，并促进更积极的采购决策。

模型2进一步探讨了ALICE警报对公共采购活动的中长期影响。研究发现，尽管警报在最初的几个月内对采购活动有积极影响，但这种影响并不持久。具体而言，滞后5期和滞后6期效应的显著性有所降低。其中，滞后6期的系数缺乏统计学意义，这反映了短期警报的影响往往在五个月后消失。此外，随着时间的推移，警报影响可能减弱甚至在某些情况下出现逆转。例如，滞后19期显示负的显著系数（-0.060，p<0.05），这可能由于公共管理机构实施了纠正措施，导致采购通知的需求下降。而从滞后20期开始，回归系数恢复为正数，并在滞后24期显示出最高值（0.224，p<0.01），说明警报影响重新出现，这可能与年度预算周期有关。最后调整后的R平方值（模型1为0.470，模型2为0.312）表明，短期模型比中长期模型更能解释数据的可变性。

见原文表2：回归分析结果

5.结论和讨论

研究分析了ALICE这一AI工具对巴西公共采购决策的影响，揭示了其在减少风险规避和促进采购决策方面的潜力。虽然ALICE展现出作为决策支持工具的有效性，但其对减少腐败行为的长期影响尚不明确。因此，未来研究需要进一步探讨ALICE警报与采购行为之间的关系，并通过定性研究方法提供更深入的分析，以充分理解其长期效果。这对于完善AI工具的应用策略、提高公共采购过程的透明度、效率和问责至关重要。

编译者：李睿

复旦大学国务学院本科生