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数据、算法,催生了AI时代的腐败

数据、算法,催生了AI时代的腐败v9.08.55.43

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分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-08-28 20:58 等级:
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数据、算法,催生了AI时代的腐败2024更新

墨看着手中的檄文,皱眉丢到一边:“准了!以后这种事,莫要来界主府,尔等之

> 厂商新闻《数据、算法,催生了AI时代的腐败》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-08-29 03:42

    • 编辑:CN



    2025年8月25日,一则来自快手公司的内部反腐案件公告,揭开了数字时代贪腐的冰山一角。快手前电商服务商运营中心总经理冯典,伙同内外7人,在不到一年的时间里,利用职务之便,侵吞了公司高达1.4亿元的巨额补贴资金。

    这并非一起简单的内外勾结、侵占公款的案件。细看其作案手法,会发现这是一种全新的、带有鲜明时代烙印的犯罪模式。

    冯典的核心权力,在于他能够制定电商服务商的奖励政策,并掌握着审批服务商入驻的权限。他在自己制定的补贴政策中,精心“预留”了可以被利用的漏洞。随后,他将本应严格保密的内部运营数据,持续地泄露给与他勾结的外部供应商。

    这些内部数据,精确地标示出了获取补贴的“捷径”。外部供应商在这些数据的指引下,可以“按需定制”,伪造和提交完全符合补贴条件的申请材料。就这样,本应公平分配给广大商家的流量和资金补贴,被精准地导入了冯典团伙控制的账户中。

    为了将这笔巨款“洗白”,该团伙注册了多家空壳公司,专门用于接收快手的奖励金。资金到账后,通过复杂的银行账户网络层层转移,最终汇入由团伙成员实际控制的隐秘账户。

    更值得注意的是,为了躲避追踪,他们利用了8个不同的境外虚拟货币交易平台,将巨额资金分批兑换成比特币等加密货币,并通过技术手段混淆交易路径。部分资金经过这番“洗涤”,再被兑换回人民币,流入个人腰包。最终,冯典等人因职务侵占罪被判处重刑,藏匿的90余枚比特币也被追回。

    A

    这起案件的曝光,引发了业界的广泛关注。人们惊叹于其涉案金额之巨大,更震惊于其作案手法的专业化与隐蔽性。

    冯典案,远不止权钱交易那么简单。它的核心是数据与算法,这是AI时代独有的产物。



    要理解这种新型贪腐的本质,我们必须先将时间的指针拨回,看看在没有数据和算法的年代,腐败是如何发生的,又是如何一步步演变至今的。

    在传统商业社会中,腐败的核心是“物理权力”的寻租。一个掌握着项目审批、资源分配、许可发放等权力的官员或企业高管,其权力是具象的、有形的。腐败的发生,往往也伴随着物理世界的接触:一个装满现金的信封、一场精心安排的宴请、一套位于黄金地段的房产,或是子女被安排进一所好的学校。

    这些交易虽然也力求隐蔽,但其链条相对简单,物证也相对容易被固定。调查人员可以通过追踪资金流向、寻找人证物证来还原事实。

    随着互联网的兴起,腐败开始从线下转移到线上。在门户网站时代,腐败的形式开始与“信息”挂钩。比如典型的“付费删帖”,企业想要消去门户网站相关的负面报道,需要给网站编辑一些好处费,他们才会删除这些内容。

    然而,当时代的车轮驶入以大数据和人工智能为驱动的“算法时代”,一切都发生了根本性的变化。互联网平台的核心资产,不再是有限的首页版面,而是海量的用户数据和驱动信息分发的复杂算法。

    平台的价值,来源于其精准理解用户并高效匹配信息与服务的能力。在这个新的生态中,“权力”的形态也随之改变。真正的权力变成了能够接触、解读、甚至影响核心数据与算法的“数字权力”。

    冯典案正是这种“数字权力”被滥用的典型。他所掌握的,表面上看是服务商的审批权和政策制定权,但其背后,是快手平台海量的用户行为数据、商家运营数据以及补贴算法的运行逻辑。他能够泄露的内部数据,并非简单的商业机密,而是能够直接指导如何“薅”平台羊毛的精确作战地图。他制定的政策漏洞,也并非无心之失,而是为算法的“后门”预留了钥匙。

    在这里,腐败的核心行为,已经从“收钱办事”的直接交易,升级为对数据和算法的间接操控。这种操控的最终目的仍然是获取非法利益,但其过程却变得高度技术化和非线性。数据和算法,成为了新型腐败的“生产资料”和“作案工具”。

    B

    AI带来的转变,让腐败的手段完成了全面的迭代与升级。

    腐败的核心从“权力寻租”转向了“数据寻租”。在过去的互联网公司腐败案件中,我们看到更多的是利用广告、采购、市场活动等环节的职权谋取回扣。

    2013年,阿里巴巴前聚划算总经理阎利珉因受贿罪被判刑,其核心问题是在聚划算的招商过程中,为特定商家“开绿灯”并收受好处费。这依然是围绕“坑位”(即参与活动的资格)这一稀缺资源进行的权力寻租。

    但在算法时代,最有价值的资源不再是固定的“坑位”,而是动态的、个性化的“流量”。一个商品能否被亿万用户看到,不再取决于某个运营人员的手动推荐,而是取决于推荐算法的判断。算法会根据用户的历史行为、商品的点击率、转化率等无数个维度的数据,进行实时决策。因此,谁能影响算法的决策,谁就掌握了财富的密码。



    这种影响可以是直接的,也可以是间接的。直接的方式,是一些掌握算法模型权限的工程师,通过修改代码中的权重、参数,让算法推荐特定的对象(如某个网红、某家店铺、某款游戏)。这种修改可能极其微小,在海量代码中难以察觉,但其产生的商业利益却是巨大的。

    更常见的是间接的方式,就像冯典案所展示的那样。腐败分子并不直接修改算法,而是利用信息不对称,将算法决策所依赖的“养料”——也就是核心数据——泄露出去。

    外部的黑产团伙拿到这些数据后,就可以像考试作弊一样,精准地迎合算法的“喜好”,通过刷单、制造虚假互动、伪造用户画像等方式,欺骗算法,从而获得本不属于自己的流量和推荐。在这个过程中,内部员工扮演了内鬼和军师的角色,他们出卖的不是一次性的审批权,而是能够持续产生价值的数据情报。

    C

    冯典案中,7人团伙分工明确,有人负责在内部获取数据、制定规则,有人负责在外部成立空壳公司、伪造材料,还有人负责处理复杂的资金转移和洗钱。所以通货的重要性就体现出来了,冯典团队不可以使用人民币或者其他法定货币,因为这样很容易被追踪到交易行迹。

    这个网络中的成员,往往具备相当的专业知识。他们懂得如何解读运营数据,了解平台的审核逻辑,甚至熟悉最新的反洗钱技术。他们利用现代的网络工具,为自己的犯罪行为披上层层伪装,极大地增加了监管和调查的难度。

    虚拟货币的匿名性和跨境流动的便捷性,使其成为这类新型腐败分子转移赃款的“天然盟友”。通过在多个交易平台之间进行高频、小额的兑换和转移,可以有效地打断资金流向的链条,让传统的金融监管手段失灵。



    同时,伴随着腐败手段的升级,追查与问责也陷入了前所未有的困境。

    最大的困境在于证据的固定。电子证据天然具有易被篡改、易被删除的特性。在冯典案中,如果不是快手的廉政与风控部门及时介入,并通过技术手段回溯了大量服务器日志、聊天记录和转账凭证,很多关键证据可能早已消失。

    对于那些直接修改算法参数的行为,如果操作者在事后恢复了代码,其作案痕迹更是难以追查。

    加密货币的介入,则让资金流的追溯变得难上加难。尽管执法部门可以通过分析区块链上的公开交易记录来追踪资金,但“混币”等洗钱服务可以让不同来源的加密货币混合在一起,使其最终去向变得几乎无法分辨。

    冯典团伙虽然最终被追回了90余枚比特币,但这背后是司法机关和技术专家投入巨大资源的结果,对于更多技术含量更高、更隐蔽的案件,赃款的追回率恐怕并不乐观。

    另一个巨大的挑战,在于损失价值的认定。冯典案侵吞的1.4亿元是平台直接支出的补贴,金额是明确的,这为定罪量刑提供了清晰的依据。但是,对于更多与数据和算法相关的腐败行为,其造成的损失是无形的、间接的,难以用金钱来精确衡量。

    例如,某内容平台的推荐算法被内部人员操纵,导致大量低质、博眼球的内容获得了远超其应得的流量,而那些用心创作的优质内容却被淹没。这对平台造成的损失是什么?是用户体验的下降、是平台声誉的受损、是优质创作者的流失,以及整个内容生态的恶化。

    这些损失是真实存在的,其长期危害甚至远超直接的资金损失,但你很难在法庭上给出一个确切的数字。

    同样,如果一个电商平台的搜索算法被篡改,让某个劣质商品长期占据搜索结果的前列,这不仅损害了消费者的利益,也对其他遵守规则、公平竞争的商家造成了严重的不公平。这种对市场秩序的破坏,其价值又该如何认定?这种价值认定的困难,直接影响了司法实践中的定罪和量刑。

    如果无法证明危害,那么犯罪分子可能只会面临较轻的处罚,这无疑降低了其犯罪成本,难以形成有效的震慑。

    D

    这种新型腐败的滋生,也与互联网行业快速发展的“副作用”密切相关。在过去的十年里,中国的互联网公司经历了野蛮生长的阶段。“快”是所有公司的最高信条,业务模式以惊人的速度迭代,新的产品、新的功能、新的补贴政策层出不穷。为了抢占市场,公司往往将所有资源都投入到业务增长中,而内部的监管、审计和风控体系的建设,却远远滞后于业务的发展速度。

    许多公司的内部控制,在复杂的业务流程和技术架构面前,显得形同虚设。一些核心的数据权限和算法参数,可能仅仅掌握在少数几名员工手中,缺乏有效的监督和制衡。

    当一个掌握着千亿流量分配钥匙的岗位,其监管机制还停留在传统企业的水平时,腐败的发生几乎是不可避免的。冯典能够在不到一年的时间里侵吞上亿资金,也从侧面反映出快手在当时的业务飞速发展期,内部流程和风险控制上存在着巨大的空白地带。



    对于AI所带来的贪腐,海外有一个与之相对应的概念叫做Algorithm Audit,即算法审计。它指的是任何涉及资源分配(如流量、补贴)的算法,在上线的初始设计阶段,就不能仅仅以效率(如GMV、点击率)为唯一导向。必须引入独立的第三方或内部的风控团队,对其进行“公平性审计”,检查其是否存在对特定群体或特定行为模式的隐藏偏好,这种偏好很可能就是被预留的“后门”。

    同时,应利用AI“攻击模型”对算法进行上线前的压力测试,模拟各种潜在的作弊手段(如刷单、虚假交易),检验算法的鲁棒性。如果算法能被模拟的攻击轻易“欺骗”,那就证明其存在着类似冯典案中可被利用的漏洞,必须在上线前进行修复。

    过去,许多推荐和分配算法如同一个“黑箱”,人们只知道输入和输出,却不理解其内部的决策逻辑。这为暗箱操作提供了完美的掩护。未来的算法,特别是涉及重大利益分配的,必须在技术上具备可解释性。

    也就是说,对于任何一次补贴的发放、任何一次流量的倾斜,系统都必须能够清晰地回答:“为什么是它?依据是什么?”。当每一次决策都能被追溯和解释时,那些试图通过操纵数据来影响结果的行为就无所遁形。

    但归根结底,AI 是一种强大的工具,而非道德主体,其完整性完全取决于设计、部署和监管它的人类。

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