Strojovi koji sami donose odluke sve češće oblikuju međunarodne tokove robe i kapitala, pokazuje svježa analiza Massachusetts Institute of Technology (MIT). Istraživači su pregledali više od milijardu transakcija iz trideset zemalja i uočili da algoritmi značajno ubrzavaju carinske postupke, ali istovremeno otvaraju prostor za nove oblike pranja novca i izbjegavanje međunarodnih sankcija.
Tim predvođen profesorom Anitom Mehrotrom otkrio je da tvrtke koje primjenjuju napredne modele strojnog učenja isporučuju robu u prosjeku 17 posto brže od konkurencije. Ovo ubrzanje rezultira značajnim smanjenjem troškova skladištenja i logistike. Međutim, isti sustavi pokazuju se izrazito ranjivima kada zlonamjerni akteri unesu male, gotovo nevidljive izmjene u podatke o podrijetlu robe. Takve manipulacije omogućuju „legalizaciju“ krivotvorene robe u vremenskom razdoblju kraćem od 24 sata, upozoravaju autori istraživanja.
Posljedice ovakvih zlouporaba nisu isključivo financijske prirode. Kada lažni medicinski uređaji ili ključni dijelovi zrakoplova prođu kroz neadekvatno nadzirane sustave, sigurnost građana diljem svijeta dolazi u ozbiljnu opasnost. Stoga MIT predlaže uspostavu globalne baze podataka koja bi sadržavala digitalne potpise svake pošiljke, kao i uvođenje obvezne ljudske provjere za kategorije robe visokog rizika. Hrvatska, kao članica Europske unije, morat će implementirati ove mjere do 2026. godine, što će zasigurno povećati obujam posla i odgovornost carinskih službenika u lukama i na graničnim prijelazima.