Yapabilmek AI Yolsuzluğu Tespit Etmek mi? 27 Devlet Sisteminden Kanıtlar

Açı. AI Yolsuzluğu yakalamaya yardımcı olabilir, ancak manşetlerin öne sürdüğü şekilde değil. Bağımsız olarak doğrulanmış sonuçlara sahip araçlar gösterişsizdir: açık ihale verileri ve sözleşmeleri ve yetkilileri kamuoyu önünde izleyen istatistiksel uyarı işaretleri. Gerçek zarara neden olan sistemler, sıradan vatandaşları gizlice yargıladı. Algoritmayı aşağıya değil yukarıya doğru yönlendirin ve çalışmanızı gösterin.

Numara

11 Eylül 2025'te Arnavutluk's Başbakan Edi Rama, kabinesine yeni bir üye atadı: e-Arnavutluk hizmet portalında bir sohbet robotu olarak hayata başlayan ve yapay zeka tarafından oluşturulan bir avatar olan Diella, kamu ihalelerinden sorumlu tutuldu. İhalelerin tamamen yolsuzluktan arınmış olacağını vaat etti. Dünyanın dört bir yanındaki manşetler bunu bir ilk olarak nitelendirdi. AI Bakan.

İşte gerçek ortaya çıktı. Bir yıldan fazla bir süre sonra, Diella'nın tek bir ihale kararı verdiğine dair hiçbir kamu kaydı bulamadım. Ekim 2026'da Arnavutluk's Anayasa Mahkemesi, muhalefetteki 39 milletvekilinin adaylık hakkı gerekçesiyle yaptığı itirazı reddetti ve şunları ekledi: AI Anayasal düzeni değiştiremez. Bu arada, eski usul hesap verebilirlik de iş başındaydı: Araştırma ağı OCCRP'ye göre, bir başbakan yardımcısı yaklaşık 190 milyon avroluk bir yol tüneli ihalesiyle ilgili olarak suçlandı.

Avatar, işin püf noktası. Gerçek yolsuzlukla mücadele... AI Sıkıcı olan şu: veriler açıkça yayınlanıyor, herkes kontrol edebiliyor ve denetçilerin bunlara göre hareket etme yetkisi var. İkisini birbirinden ayırmak için, Brezilya'dan Hollanda'ya, Hindistan'a kadar 27 gerçek uygulamayı üç soru üzerinden değerlendirdim. İşe yaradığına dair bağımsız kanıt var mı? Dışarıdan bakanlar nasıl çalıştığını görebiliyor mu? Masum insanlara zarar verdi mi?

Mojo's Hukuk: Yanlış bayrak denklemi

Her dolandırıcılık tespit sistemi iki tür hata yapar: bazı hilekarları gözden kaçırır ve bazı masum insanları suçlar. Avlanan şey nadir olduğunda, ikinci hata baskın gelir. İşte her bakanın lansmandan önce görmesi gereken aritmetik:

\text{Innocent people flagged} = N \times (1 - p) \times \text{FPR}

N, taranan kişi sayısı; p, gerçekten hile yapanların oranı; FPR ise yanlış pozitif oranıdır: sistemin dürüst bir kişiyi yanlışlıkla hileli olarak işaretleme sıklığı.

Yuvarlak sayılar deneyin (sadece örnek amaçlı). 1 milyon sosyal yardım başvuru sahibini inceleyin, %1'inin dolandırıcılık yaptığını varsayalım ve sisteme %5 yanlış pozitif oranı verin. Sistem, en fazla 10,000 gerçek dolandırıcı varken, yaklaşık 49,500 dürüst insanı yanlışlıkla işaretliyor. Herhangi bir ceza verilmeden önce her işaret bir insan tarafından kontrol edilmediği sürece, sistem masumları suçlayan bir makineye dönüşür. Michigan'da yapılan bir denetimde, bilgisayar tarafından belirlenen dolandırıcılık bulgularının %85'inin yanlış olduğu tespit edildi.

Buradaki ikinci yasa Campbell yasasıdır.'s Sosyal bilimci Donald Campbell'ın 1976'da ortaya koyduğu bir ilkeye göre: Bir sayı sosyal kararlar almak için ne kadar çok kullanılırsa, yolsuzluğa o kadar çok davetiye çıkarır ve ölçtüğü şeyi o kadar çok çarpıtır. Herhangi bir yolsuzlukla mücadele ölçütü, tam olarak yakalamayı amaçladığı kişiler tarafından manipüle edilecektir. İyi sistemler bunu ilk günden itibaren varsayar.

Yolsuzluk sorunu gerçekten ne kadar büyük?

Önemli olacak kadar büyük ve çoğu makalenin kabul ettiğinden daha zor ölçülebilen bir konu.

182 ülkenin 122'si 50'nin altında puan alırken, sadece beş ülke 80'in üzerinde puan aldı; Danimarka 89 puanla bu listede birinci sırada yer aldı.

Para, kamu ihalelerinde dönüyor. Dünya Bankası's Bosio ve Djankov, 2018 yılında devlet alımlarını yaklaşık 11 trilyon dolar, yani dünya GSYİH'sının yaklaşık %12'si olarak tahmin ederken, Açık Sözleşme Ortaklığı bu rakamı yılda yaklaşık 13 trilyon dolar olarak belirtiyor. Dünya Bankası'nın 2024 yılında Kuzey Makedonya üzerine yaptığı bir çalışmada, yolsuzlukla bağlantılı aşırı fiyatlandırmanın tedarik harcamalarının %5 ila %6'sına denk geldiği ve ihalelerin yaklaşık %30'unun tek bir teklif veren tarafından alındığı tespit edildi.

Şimdi ise Mojo'nun uyarı etiketi olmadan tekrarlamayı reddettiği bir rakam var: Rüşvetin dünyaya yılda 1.5 ila 2 trilyon dolara mal olduğu yönündeki ünlü iddia. Bu iddia, rüşvet anketlerine ve büyük varsayımlara dayanan Daniel Kaufmann'ın 2005 Dünya Bankası tahmininden yola çıkarak 2016 yılında IMF tarafından yayınlanan bir notta yer almıştı.

Yolsuzlukla mücadele uzmanı Matthew Stephenson, yolsuzluğun maliyetinin ne kadar olduğunu gerçekten bilmediğimizi yazdı. Kanıtlar üzerine dürüst bir dizi çalışma bunu açıkça belirtmeli ve ardından ölçülebilen şeyleri ölçmelidir: aşırı fiyatlandırma, tek teklif verme, geri kazanımlar ve haksız suçlamalar.

Veriler nerede ve AI Gerçekten yolsuzluk yakalandı mı?

Doğrulanan kazanımlar basın bültenlerinden daha azdır ve bunların en iyileri zekâdan ziyade açıklıkla ilgilidir.

Ukrayna'nın ProZorro'su . Maidan protestolarının ardından 2015'te başlatılan ve 2016'dan beri zorunlu olan ProZorro, kamu ihalelerini çevrimiçi hale getirdi ve üzerine DoZorro adlı bir sivil izleme platformu ekledi. Çoğunlukla yapay zekadan ziyade açık veriye dayanıyor ve asıl amaç da bu.

Kiev Ekonomi Okulu tarafından Aralık 2022'de yapılan bağımsız bir değerlendirme, piyasa koşullarına bağlı olarak sistem dışında yapılan satın alımlara kıyasla %1 ila %20 arasında gerçek tasarruf sağlandığını ortaya koydu. DoZorro's Yaklaşık 3,500 uzman tarafından etiketlenmiş ihale üzerinde eğitilen 2018 tarihli makine öğrenimi modelinin, manuel incelemeye kıyasla çok daha fazla şüpheli gizli anlaşmayı tespit ettiği bildiriliyor, ancak bu sonuçlar modelin geliştiricilerinden geliyor.

Brezilya'nın robotları. 2016'da bir grup veri bilimcisi, Kongre üyelerinin 3 milyondan fazla harcama makbuzunu tarayan ve yaklaşık 8,000 şüpheli talebi işaretleyen açık kaynaklı bir bot olan Rosie'yi geliştirdi. İncelenen ilk 125 vakadan yalnızca yaklaşık 2,500 R$ geri kazanıldı; Rosie'nin gerçek gücü kamuoyu baskısıydı.

Federal denetçi's Alice sistemi, ihaleleri günlük olarak yaklaşık 40 risk modeline göre kontrol ediyor; hükümet, bu sistemin 2019-2022 yılları arasında 9.7 milyar R$ değerindeki ihalelerin askıya alınmasına veya iptal edilmesine yol açtığını söylüyor, ancak bu rakam bağımsız bir denetimden geçirilmedi.

Yolsuzluk riskini öngören uyarı işaretleri. Mihály Fazekas liderliğindeki akademik çalışma, Macaristan'daki kamu ihale verilerinden bir Yolsuzluk Riski Endeksi oluşturdu. Yüksek puan alan firmalar daha karlıydı, siyasi bağlantıları daha güçlüydü ve daha sık vergi cennetlerinde kayıtlıydı. Ancak her uyarı işareti geçerliliğini korumuyor: 2023 yılında 145,000 İtalyan sözleşmesi üzerinde yapılan bir çalışma, bazı popüler göstergelerin zayıf geçerliliğe sahip olduğunu ortaya koydu. Uyarı işaretleri suçu değil, riski gösterir.

Vergi ve ödemeler. Hindistan'ın merkezi GST yetkilileri, 2025-26'da 74,782 crore rupi tutarında sahte girdi vergisi kredisi dolandırıcılığını tespit ettiklerini bildirdi; bu rakam, iki yıl öncesine göre iki kat daha fazla. Yetkililer, bu başarıyı gelişmiş veri analizi ve risk profillemesine bağlıyor.

Ancak tespit, geri kazanım anlamına gelmiyor. PTI'ye göre, merkezi ve eyalet yetkililerini kapsayan ayrı bir 2024-25 serisinde, 61,545 crore rupi tutarında sahte kredi tespit edildi ve bunun yaklaşık %3'ü olan 1,924 crore rupi geri kazanıldı.

İngiltere's vergi dairesi kredileri AI ABD Hazine Bakanlığı, 2025-26 uyumluluk getirisinin yaklaşık 10 milyar sterlinini analitik ve veri analizine dayandırdı ve bir bilgi edinme özgürlüğü açıklamasına göre, Connect veri sisteminden 4.6 milyar sterlinlik kurtarma sağlandı. ABD Hazine Bakanlığı, 2024 mali yılında 4 milyar dolardan fazla dolandırıcılığın önlendiğini veya geri kazanıldığını bildirdi, ancak bunun sadece yaklaşık 1 milyar doları bu sistemden geldi. makine öğrenmeGeri kalanı ise daha iyi risk taraması ve ödeme kurallarından kaynaklandı.

Kore'den mütevazı gerçek. Güney Kore, dünyanın en çok beğenilen e-tedarik sistemlerinden birini ve 2006'dan beri otomatik bir ihale manipülasyonu gösterge sistemini kurdu. Haziran 2026'da OECD'ye sunulan bir raporda, rekabet otoritesi sistemin sekiz yılda sadece 10 ihale manipülasyonu vakası ürettiğini bildirdi ve bir yükseltme duyurdu. İyi sistemler bile düşündüğünüzden daha azını yakalıyor.

Algoritmik yönetim nerede yanlış yaptı?

Bu başarısızlıkların üç ortak özelliği var: bireyleri hedef aldılar, şeffaf değillerdi ve bir bilgisayarı ele aldılar.'s Şüpheyi kanıt olarak kullandılar. Birçoğu yapay zekâdan ziyade basit kurallar veya veri eşleştirmeye dayanıyordu ki bu da başlı başına bir uyarıdır: büyük ölçekte zarar vermek için sinir ağına ihtiyacınız yok.

Hollanda, çocuk bakım yardımları. Uluslararası Af Örgütü'ne göre, Hollanda vergi idaresinin 2013 yılında uygulamaya koyduğu kendi kendine öğrenen risk modeli, Hollanda vatandaşı olmamayı bir risk faktörü olarak kullandı. 2005 ile 2019 yılları arasında yaklaşık 26,000 ebeveyn haksız yere dolandırıcılıkla suçlandı ve hükümet Ocak 2021'de istifa etti.

Hollanda veri koruma otoritesi vergi idaresine 2.75 milyon avro para cezası verdi. Ocak 2024 itibarıyla 33,335 kişi mağdur olarak tespit edilmişti ve Eylül 2026'da 4,000'den fazla kişi hala destek bekliyordu.

Hollanda, SyRI. Şubat 2020'de bir Hollanda mahkemesi, devlet veri tabanlarını birbirine bağlayarak sosyal yardım dolandırıcılığını tahmin eden SyRI sisteminin, yeterince şeffaf ve doğrulanabilir olmadığı gerekçesiyle Avrupa İnsan Hakları Sözleşmesi'nin 8. maddesi uyarınca gizlilik hakkını ihlal ettiğine hükmetti.

Avustralya, Robodebt. 2016'dan 2020'ye kadar, otomatik bir veri eşleştirme sistemi, sosyal yardım fazla ödemelerini hesaplamak için yıllık geliri ortalamasını aldı ve yaklaşık 470,000 haksız borç oluşturdu. Temmuz 2023'te bir Kraliyet Komisyonu bunu kaba ve acımasız olarak nitelendirdi. Hükümet 2021'de 1.872 milyar Avustralya doları tutarında bir uzlaşmaya vardı ve Eylül 2025'te 475 milyon Avustralya doları daha ödeme yapacağını duyurdu.

Michigan, MiDAS. 2013 ve 2015 yılları arasında Michigan'ın işsizlik sistemi, insan müdahalesi olmadan sahtekarlık vakalarına karar verdi. Yapılan bir inceleme, bu 40,195 bulgunun %85'inin yanlış olduğunu ortaya koydu.

İngiltere, 2020 sınav notları. Pandemi sırasında sınavlar iptal edildiğinde, istatistiksel bir model İngiltere'deki A-level notlarının %39.1'ini, yani yaklaşık 280,000 sonucu düşürdü ve bu durum en çok devlet okulu öğrencilerini etkiledi; ta ki hükümet kararını değiştirene kadar.

Yüz tanıma. 2019 yılında NIST tarafından 189 algoritma üzerinde yapılan bir çalışmada, Asyalı ve Afrika kökenli Amerikalı yüzler için yanlış pozitif oranlarının, kullanılan algoritmaya bağlı olarak beyaz yüzlere göre genellikle 10 ila 100 kat daha yüksek olduğu bulundu. Innocence Project, 2023 yılına kadar ABD'de polis yüz tanıma sistemlerinden kaynaklanan altı bilinen haksız suçlamayı kaydetti ve bunların hepsi siyahi kişilerdi. Detroit, 2024 yılında haksız tutuklama davasını çözüme kavuşturduktan ve yeni güvenlik önlemleri aldıktan sonra, polis aramaları 2023'teki yaklaşık 100'den 2025'te 9'a düştü.

Danimarka, hâlâ tartışmalı bir ülke. Uluslararası Af Örgütü, Kasım 2024'te Danimarka'nın kullandığı 60'a yakın sahtekarlık modelinden bazılarının sahtekarlık içerdiğini savundu.'s Sosyal yardım kurumu, yasaklanmış olan sosyal puanlama uygulamasına dönüşebilir. AB’nin YZ Tüzüğü (AI Act)Kurum bu iddiayı reddediyor. Bu, yeni kuralların canlı bir testi.

Mojo Dürüstlük Endeksi: Başarıları skandallardan ayıran nedir?

Sistemin kimi izlediği. 27 operasyonun her birini üç kritere göre 0 ile 2 arasında puanladım: sonuçların bağımsız kanıtı, dışarıdakilere karşı şeffaflık ve belgelenmiş zararın olmaması. Ardından bunları hedeflerine göre sıraladım.

Ortaya çıkan tablo oldukça çarpıcı. Sözleşmeleri ve yetkilileri hedef alan 11 sistemden hiçbiri ters tepmedi ve üçünün faydaları bağımsız olarak doğrulandı. Vergileri ve ödemeleri hedef alan altı sistemin tamamı, hükümet dışındaki hiç kimsenin denetlemediği faydalar iddiasında bulunuyor. Vatandaşları ve çalışanları hedef alan 10 sistemden yedisi belgelenmiş zarara neden oldu. Sözleşmeleri ve yetkilileri izleyen sistemlerin ortalama Bütünlük puanı 6 üzerinden 3.9 iken, vatandaşları ve çalışanları değerlendiren sistemlerin puanı 2.3 oldu.

Dürüst olmak gerekirse, şu uyarıyı da eklemek gerekir: Vatandaşlara verilen zararlar dava konusu edilir ve belgelenirken, sözleşme izleme sisteminin maliyetlerini görmek daha zordur. Ancak bu modelin ardındaki mekanizma açıktır. Bir sözleşmeyi veya bir yetkiliyi izlemek...'s Kamu harcamaları, güçlüler için hesap verebilirlik yaratır. Sosyal yardım alanları veya sürücüleri özel olarak değerlendirmek, zayıflar üzerinde güç yaratır ve yanlış bayrak denklemi, masum insanların da bu ağa yakalanmasını garanti eder.

Peki ya ihmalkarlığı tespit etmek? Aynı mantık için de geçerlidir AI İşçileri veya halkı izleyen. Kerala's 700'den fazla ağ AI 232 crore rupi maliyetli trafik kameraları, Nisan 2025 itibarıyla yaklaşık 98 lakh (9,8 milyon) ihlali tespit etmiş ve 631 crore rupi (6,31 milyon) para cezası kesmişti; ancak ilk dönemlerde 1,240 km/h'lik bir hız ölçümü gibi aksaklıklar da yaşanmıştı.

Eyalet's Ulaştırma Bakanı, trafik kazalarında ölümlerin 2023'te 4,084'ten 2025'te 3,733'e düştüğünü söyledi; bu iddiayı test eden nedensel bir çalışma yapılmadı. Aralık 2024'te Senato komitesinin çoğunluk raporuna göre, ABD depolarında Amazon'un's 2023 yılında yaralanma oranı 100 işçi başına 6.54 iken, depo sektöründe bu oran 4.8'di ve bu durum, algoritmalar tarafından belirlenen ve izlenen hız kotalarıyla ilişkilendirildi. Amazon ise raporu reddediyor.

AB's Aralık 2024'ten beri yürürlükte olan Platform Çalışma Direktifi, platformların çalışanların duygusal durumlarını ve özel konuşmalarını işlemesini yasaklıyor ve insan incelemesi gerektiriyor. önemli otomatik kararlarBu mantıklı bir şablon: bırak AI Tehlikeyi işaretleyin, asla onun yargılamasına izin vermeyin.

Algoritmaları kim yönetiyor?

Dünya's Büyük düzenleyici kurumlar farklı yönlere doğru ilerliyor ve Avrupa'da sosyal yardım ve ödenek puanlamasıyla ilgili en önemli kurallar ertelendi.

Yetki Alanı	Kasım 2026 itibarıyla yürürlükte olan hükümler	En son değişiklik
Avrupa Birliği	AI Ağustos 2024'ten beri yürürlükte olan yasa; Şubat 2025'ten itibaren yasaklar; genel amaçlı AI Ağustos 2025'ten itibaren görevler	27 Temmuz 2026'da yürürlüğe giren Dijital Omnibus, sosyal yardım puanlaması gibi alanlardaki yüksek riskli görevleri Ağustos 2026'dan 2 Aralık 2027'ye erteledi.
ABD	AI 90'dan fazla federal eylem içeren Eylem Planı (Temmuz 2025); kapsamlı bir federal plan yok. AI hukuk	11 Aralık 2025 tarihli başkanlık kararnamesi, ulusal bir çerçeve oluşturmayı ve "ağır" devlet yükümlülüklerine meydan okumayı amaçlıyor. AI Ocak 2026'da Adalet Bakanlığı tarafından bir görev gücü kurulmasıyla birlikte yasalar yürürlüğe girecek.
Çin	Yapay zekâ tarafından oluşturulan içeriklerde görünür ve gizli etiketleme zorunluluğu getiren kurallar, 1 Eylül 2025'ten itibaren yürürlükte.	Etiketleme uygulaması
Hindistan	Bağlayıcı değil AI Kanun; 20 Şubat 2026'dan beri yürürlükte olan sentetik içerik etiketlemesine ilişkin BT Kuralları	Ev sahipliği yaptı AI Yeni Delhi'deki Etki Zirvesi, Şubat 2026
Birleşmiş Milletler	Bağımsız Uluslararası Bilimsel Panel AI Şubat 2026'da atandı	Birinci Küresel Diyalog AI Temmuz 2026'da Cenevre'de 163 ülkenin katılımıyla gerçekleştirilen Yönetişim Zirvesi

Avrupa'nın destekçileri's Gecikmenin işletmelere karmaşık kurallara uyum sağlamaları için zaman tanıdığını söyleyenler var; sivil toplum grupları da dahil olmak üzere eleştirmenler ise bunun yüksek riskli kamu sektörü sistemlerini daha uzun süre denetimsiz bıraktığını savunuyor.

ABD başkanlık kararnamesinin destekçileri, eyalet yasalarının karmaşık bir yapıya sahip olmasının inovasyonu engelleyeceğini söylerken; bazı eyalet yetkilileri de dahil olmak üzere eleştirmenler ise bunun demokratik tercihleri ​​geçersiz kıldığını ve korumaları zayıflattığını savunuyor. Her iki tartışma da bu yazının sürekli olarak ele aldığı aynı soruya dayanıyor: Sistem bir vatandaşa ulaşmadan önce kim denetleyecek?

Halk temkinli davranıyor. KPMG ve Melbourne Üniversitesi'nin 47 ülkede 48,000'den fazla kişiyle yaptığı ve Mayıs 2025'te yayınlanan bir ankete göre, katılımcıların %46'sı güvenmeye istekli. AI Yüzde 70'i düzenlemeye ihtiyaç olduğunu söylerken, yüzde 66'sı ise buna güvendiklerini belirtti. AI Çıktıyı kontrol etmeden.

Stanford's AI Index'in verilerine göre, 2016 ile 2024 yılları arasında 114 ülkede yapay zekâ ile ilgili 204 yasa kabul edildi. Kurallar giderek artıyor. Asıl yarış, bir sonraki "Robodebt" olayından önce bunların yürürlüğe girip girmeyeceği.

Talep Çeki

İddia	Kim yapar	MES	Mojo's okumak
An AI Bakan, ihaleleri yolsuzluktan arındıracak.	Arnavut hükümeti, 2025	1 Talep	Diella tarafından verilen herhangi bir ihale kararına dair kamuya açık bir kayıt bulunmamaktadır.
Elektronik tedarik, devletlere para tasarrufu sağlar.	Ukrayna's ProZorro	4 Güçlü	Bağımsız değerlendirme, pazara göre değişmekle birlikte %1 ila %20 arasında tasarruf sağlandığını ortaya koymuştur.
AI 9.7 milyar R$ tutarında şüpheli teklif tespit edildi.	Brezilya's sayman	2 Erken	Hükümet's kendi rakamı; askıya alınan tekliflerin sahtekarlık olduğu kanıtlanmamıştır.
Analizler, rekor düzeyde vergi dolandırıcılığını ortaya çıkardı.	Hindistan, İngiltere, ABD vergi daireleri	2 Erken	Tespit rakamları kurumlar tarafından bildirilmektedir; iyileşme oranı genellikle küçük bir bölümü oluşturmaktadır.
Satın alma süreçlerindeki uyarı işaretleri yolsuzluğun habercisidir.	Akademik araştırma	4 Güçlü	Akran değerlendirmesinden geçmiş yayınlarda siyasi bağlantılar ve aşırı fiyatlandırma ile ilgili bazı işaretler zayıf.
Otomatik dolandırıcılık tespiti kamu parasını korur.	Birçok sosyal yardım kuruluşu	0 Dayanamadı	Robodebt, MiDAS ve Hollanda skandalı, kitlesel haksız suçlamalara yol açtı.
Rüşvetin dünya genelinde yıllık maliyeti 1.5 ila 2 trilyon dolar arasında değişiyor.	2016 tarihli bir IMF notundan sıkça tekrarlanan bir ifade.	1 Talep	Bu rakam 2005 yılındaki bir tahmine dayanmaktadır; uzmanlar gerçek rakamın bilinmediğini söylüyor.
AI Trafik kameraları trafik kazalarında ölümleri azaltıyor.	Kerala hükümeti	2 Erken	Ölüm oranları düştü, ancak hiçbir çalışma bu düşüşü kameralarla ilişkilendirmiyor.

Karşı Açı

En güçlü itiraz, elma ile armudu karşılaştırdığım yönünde. Sosyal yardım ve polis sistemleri milyonlarca insanı etkiliyor, bu nedenle hataları kaçınılmaz olarak görünür ve kişiseldir. Tedarik denetimi ise birkaç bin firma ve yetkiliyi etkiliyor; bu kişilerin avukatları var ama kimse onlara sempati duymuyor, bu nedenle hataları nadiren manşetlere taşınıyor.

Bu görüşe göre, benim endeksim hangi sistemlerin daha iyi olduğunu değil, kimin şikayet ettiğini ölçüyor.

Bunda bir doğruluk payı var, bu yüzden endeks raporları kanıtları, şeffaflığı ve zararı tek bir sihirli sayı yerine ayrı ayrı ele alıyor. Ancak yedi başarısızlığın ardındaki mahkeme kararları, kraliyet komisyonları ve denetimler şikayet değil; bulgulardır.

Ve itirazın açıklayamadığı durumlar en önemli olanlardır: aynı hükümetler kendi sözleşmelerine açıkça algoritmalar uyguladıklarında, on binlerce aileden özür dilemek zorunda kalmadılar.

Mojo's Tahminleri

1. Arnavutluk, 31 Aralık 2027 tarihine kadar Diella tarafından karara bağlanmış veya değerlendirilmiş en az bir kamu ihalesine ilişkin doğrulanabilir bir kayıt yayınlayacaktır. Olasılık: %40.
2. AB's Ek III sistemlerine yönelik yüksek riskli yükümlülükler, başka bir erteleme olmaksızın 2 Aralık 2027'den itibaren uygulanmaya başlayacaktır. Olasılık: %60.
3. Hindistan's Merkezi GST yetkilileri, 31 Aralık 2027 tarihine kadar 2026-27 mali yılı için tespit edilen sahte girdi vergisi indirimlerinin, 2025-26 mali yılındaki 74,782 crore rupinin üzerinde olduğunu bildirecek. Olasılık: %70.

Üçünün de kaydı Mojo Tahmin Defterine işlenmiştir.

Bu konu bundan sonra nerede tartışılacak?

SSS

En iyi yolsuzlukla mücadele algoritması, herkesin açabileceği bir elektronik tablodur. En kötüsü ise kimsenin göremediği bir puandır.