Метод за борба с корупция с ИИ — прилагане на ЗКАП при КПКОНПИ, гражданска конфискация и конфликт на интереси

Публикувано на: | Автор: Адвокат Радослав Радославов

Метод за борба с корупция с изкуствен интелект

I. Защо антикорупционните производства се нуждаят от специфичен метод за AI

Антикорупционните производства в България — проверките на имуществени декларации по Закона за противодействие на корупцията (ЗПК), производствата за отнемане на незаконно придобито имущество по ЗОНПИ, и проверките за конфликт на интереси — се характеризират с един и същ структурен проблем: трябва да се обработва огромен обем финансова и лична информация, а в същото време трябва да се гарантира правото на защита на проверяваното лице, защитата на чувствителни лични данни и устойчивостта на доказателствата пред съд.

Използването на изкуствен интелект изглежда на пръв поглед като естествено решение за мащаба на задачата — нещо, което КПКОНПИ, Агенцията за държавна финансова инспекция и прокуратурата все по-често обмислят. Но без методология, използването на AI в антикорупционни производства създава повече правни рискове, отколкото ползи. Настоящата статия описва метод за борба с корупция с ИИ, който тези рискове адресира системно.

II. Текущото положение — AI проникване в антикорупцията без методология

Към 2026 г. в европейските антикорупционни органи се наблюдават три типа AI внедрявания:

  • Скрийнинг на декларации — автоматизиран анализ на имуществени декларации за откриване на аномалии: скокове в имуществото, несъответствия доход-разход, необясними източници.
  • Анализ на финансови потоци — детекция на модели на трансакции, които показват признаци на пране на пари или укриване на собственост.
  • Мрежови анализ — свързване на физически и юридически лица чрез общи собственици, директори, адреси, за откриване на конфликт на интереси.

Тези AI инструменти работят, но са правно крехки. В повечето случаи те са доставени от търговски доставчик като „черна кутия" — проверяваното лице не може да знае как точно AI е стигнал до заключението. В съдебна фаза това създава проблем по чл. 22 GDPR (право да не бъде обект на автоматизирано решение) и чл. 14 AI Act (човешки надзор).

III. Правните рискове без методология — три конкретни казуса

Казус 1 — Оспорване на AI доказателство в съдебно производство

Ответник в производство за гражданска конфискация по ЗОНПИ получава решение, което се базира частично на AI анализ на финансови потоци. Защитата иска разкриване на AI модела, параметрите и обучаващите данни. Държавният орган отказва — позовавайки се на сигурността на метода. Съдът е изправен пред дилема: да изключи AI доказателството (подкопавайки иска) или да наруши равенството на страните по чл. 47 от Хартата на основните права на ЕС.

При този казус без криптографска методология съдът често заключава, че AI доказателството е непроверимо и го изключва. Инвестицията в AI се обезсмисля.

Казус 2 — GDPR иск срещу КПКОНПИ за автоматизирано решение

Лицето, чиято декларация е автоматично „флагвана" от AI скрийнинг, подава иск пред КЗЛД по чл. 22 GDPR — право да не бъде обект на автоматизирано решение. КПКОНПИ трябва да докаже, че (а) решението не е чисто автоматизирано, (б) има човешки надзор и (в) лицето е информирано. Без документирана методология тези три условия са трудни за доказване. Резултат: КПКОНПИ е санкционирана или принудена да спре използването на AI.

Казус 3 — AI Act санкция при високорискова система

Считано от 2 декември 2027 г. (отложен от 2 август 2026 г. с Digital Omnibus), задълженията за високорисковите AI системи по AI Act (Регламент ЕС 2024/1689) се прилагат към AI системите в правораздаването и правоприлагането като високорискови (Приложение III, т. 6 и 8). Държавен орган, който използва AI за класифициране на лица за антикорупционни проверки, без да е спазил чл. 9-15 AI Act, подлежи на санкция до 15 млн. евро или 3% от годишния бюджет. Това не е абстрактен риск — ЕС комисията вече е заявила намерение за стриктно прилагане.

IV. ЗКАП като специфична методология за антикорупционни AI системи

ЗКАП (Zero-Knowledge Audit Protocol) е методология, разработена в периода 2025-2026 г. от адвокат Радослав Радославов — юрист с 17 години вътрешен опит в КПКОНПИ (2006-2023 г.). Това съчетание — дълбочинно познаване на антикорупционната процедура от вътре и паралелно развита правна инженерия — е ключовото за превеждане на общите криптографски принципи в специфично приложение за антикорупция.

Подробното описание на ЗКАП методологията е представено в отделната статия „ЗКАП — Протокол с нулево знание". В контекста на антикорупцията ключовите характеристики са:

1. Криптографско доказателство, не документен одит

AI моделът работи върху чувствителна финансова информация и остава в защитена среда. Към регулаторния орган или съда се предоставя математическо доказателство (няколкостотин байта), което показва, че моделът е изпълнил предписаните правни изисквания — без модела, параметрите или обучаващите данни да напускат средата. Това разрешава проблема в Казус 1: доказателството е проверимо от насрещната страна без разкриване на чувствително съдържание.

2. Подписани от орган правни ограничения (Constraint Authority)

Правилата, по които AI работи в антикорупционна проверка, се задават от институционално обособен орган — например Народното събрание чрез закон или КПКОНПИ чрез публикувано ръководство — и се подписват криптографски. След това AI моделът може да генерира валидни доказателства само ако работи в рамките на тези подписани правила. Това разрешава Казус 2: задълженото лице може да докаже точно в рамките на кои правила AI е работил.

3. Налагане преди извеждане (prove-before-output)

AI резултат от антикорупционна проверка не може да бъде извлечен или използван, докато криптографското доказателство не е верифицирано. Ако например AI се опита да приложи критерий, който не е подписан от органа (т.е. разширяване на правомощията), доказателството не се генерира — и резултатът е блокиран още преди да напусне системата. Това разрешава Казус 3: институцията е по дефиниция в съответствие с AI Act.

4. Непрекъсната атестация по чл. 12 AI Act

За всяко решение AI системата създава запис в криптографска верига, закотвена в публичен външен лог за прозрачност. Операторът (държавният орган) не може ретроактивно да промени записите за минали проверки. Това предоставя силен договорен стандарт за чл. 12 AI Act (водене на записи) и чл. 72 (мониторинг след пускане на пазара).

V. Конкретни приложения — три сценария в българския контекст

Сценарий 1 — AI подпомагане при проверки на имуществени декларации

КПКОНПИ или Агенцията за държавна финансова инспекция използва AI модел, който анализира имуществените декларации по реда на ЗПК за откриване на несъответствия между декларираните доходи и обявеното имущество. Правилата на анализа (праг на съмнение, видове признаци, метод на сравнение) са подписани от Председателя на КПКОНПИ в криптографски сертифициран документ.

Когато AI открие подозрителна декларация, той не просто съобщава „съмнително — провери", а предоставя криптографско доказателство, че стъпките до това заключение са в рамките на подписаните правила. Ако впоследствие лицето оспори акт на КПКОНПИ, съдът може да провери доказателството без да се налага разкриване на целия AI модел. Вижте и свързаната ни статия: „Имуществени декларации по ЗПК".

Сценарий 2 — Анализ на финансови потоци в производство за гражданска конфискация

В производство по ЗОНПИ прокуратурата представя AI анализ на финансови потоци през 20-годишен период, демонстриращ несъответствие между придобитото имущество и установените доходи. AI моделът работи върху данни от НАП, банки, имотния регистър. Без методология: ответникът оспорва AI анализа, съдът се колебае. С ЗКАП: прокуратурата подава криптографско доказателство, че AI е прилагал само правила, предвидени от закона (чл. 8-12 ЗОНПИ), и съдът може да го провери за секунди без ответникът да получава достъп до разузнавателни методи или чужди данни.

Сценарий 3 — Проверка на конфликт на интереси при обществени поръчки

Възлагащ орган използва AI за автоматизирано сканиране на кандидати в обществена поръчка за свързаност с длъжностни лица. AI сравнява директори, собственици, адреси на над 100 000 участника в единен регистър. С ЗКАП: когато AI отхвърли кандидат поради свързаност, той генерира доказателство, че е приложил само законово предвидените тестове. Отхвърленият кандидат може да оспори решението, но не може да оспори коректността на AI — доказателството е математическо.

VI. Прозрачност vs защита — разрешение на фундаменталния конфликт

Българското право в сферата на антикорупцията е изградено върху три принципа, които често си противоречат: (а) прозрачност на процедурата (чл. 12 ЗПК), (б) защита на личните данни и финансовата тайна (GDPR, ЗКВС), (в) ефективност на правоприлагането. AI без методология обикновено ускорява работата, но подкопава единия от трите принципа.

ЗКАП разрешава този конфликт чрез разделяне на зоните: чувствителната информация остава в защитена среда (R-Domain), а към прозрачната сфера се подава само криптографско доказателство (C-Domain). Проверяваното лице, съдът и обществеността виждат, че процедурата е следвана — без нито едно от тях да чете чуждите декларации, банкови данни или тайни оперативни методи.

Това е качествено нов баланс, който не е възможен с традиционните методи и който позволява на антикорупционната система в България да приеме AI без жертва на правата на гражданите.

VII. Законодателна перспектива — какво ще се промени в България

На база текущите процеси в Министерството на правосъдието и във Народното събрание, през периода 2026-2028 г. се очакват следните нормативни промени, пряко свързани с темата:

  • Транспониране на AI Act в българското законодателство — задължение за РБ по чл. 113 от Регламент 2024/1689 до 2 декември 2027 г.
  • Изменение на ЗПК и ЗПКОНПИ — уреждане на допустимостта на AI при проверки; очаква се да последва транспонирането на AI Act.
  • Процесуални правила по ЗОНПИ — уреждане на допустимостта на AI анализи като доказателствени средства в производство за отнемане на имущество.
  • Актове на КПКОНПИ — технически правила за използване на AI в административното производство.

За всяко от тези нормативни изменения ЗКАП методологията може да служи като референтен стандарт — т.е. нормативът да изисква „AI системите да отговарят на стандарт, еквивалентен на ЗКАП или по-висок". Така българското законодателство може да скочи от последователното към челото на ЕС в областта на правно-технологичната интеграция.

VIII. Какво предлагаме

Адвокатска кантора Радослав Радославов предоставя специализирано правно съдействие на пресечната точка между антикорупцията и AI:

  • Защита в производства пред КПКОНПИ, в които се използват AI анализи — оспорване на автоматизирани решения, искания за разкриване на методологията, процесуални възражения по чл. 22 GDPR и чл. 14 AI Act;
  • Процесуално представителство в съд по производства за гражданска конфискация по ЗОНПИ — виж и нашата аналитична статия за системния колапс в КПКОНПИ;
  • Консултации за държавни органи и местна власт за правилно внедряване на AI в антикорупционни процедури — съответствие с AI Act, GDPR и националното законодателство;
  • Лицензиране на ЗКАП методологията за институционални пилотни внедрявания в държавния сектор — чрез Advanced Consulting London;
  • Академично и нормативно съдействие — участие в разработването на подзаконови нормативни актове, мнения по законопроекти, експертни становища.

IX. Изводи

Метод за борба с корупция с ИИ, който едновременно увеличава мащаба, запазва правото на защита и издържа пред съд, е не просто желателен — той е правно задължителен след 2 декември 2027 г. Дотогава всяко използване на AI в антикорупционни производства без методология е санкционен риск за институцията.

ЗКАП не е единствената възможна методология, но към април 2026 г. е единствената, която е специално разработена за приложение към административни и съдебни производства с високи изисквания към правото на защита. Тя е достъпна за институции чрез лицензиране, а за частни лица — чрез процесуално представителство в производства, при които AI вече е използван.

Българското антикорупционно законодателство има исторически шанс да стане референтен за ЕС. Методологията за това е налична.

Нормативни източници и публикации

Обратно към Блога