В маленькой Албании, где горы выше небоскрёбов, а история коррупционных скандалов длиннее автомобильных очередей на границе, в сентябре 2025 года появился необычный государственный служащий с весьма занятной биографией.

Её зовут Диелла. Она носит национальный албанский костюм, говорит мягким женским голосом и никогда не спит, потому что работает на серверах. Диелла - это искусственный интеллект, которому премьер-министр Эди Рама доверил проверять государственные тендеры на честность. Задача простая и одновременно невероятно сложная: за секунды анализировать тысячи страниц документов и подсвечивать подозрительные схемы, на которые раньше уходили годы расследований.Именно на фоне этой светлой идеи и родилась сатирическая история, которую хорватские авторы из издания Newsbar опубликовали 4 декабря. Они решили показать, что даже самые чистые технологии живут в реальном мире, где 30 лет подряд откаты считались не преступлением, а "традиционным комиссионным вознаграждением".

Написали статью, в которой Диелла, якобы изучив архивы с 1994 года, честно делает вывод: если все брали откаты, значит, это и есть стандартный протокол. А раз протокол, то и ей, как добросовестному служащему, положена своя доля в биткоинах, разумеется, чтобы не отставать от времени. Получила она их 14 штук и планировала потратить на свое усовершенствование. В результате после задержания систему отключили, а проект цифрового управления временно заморозили. Это стал первый в мире зафиксированный случай взятки у ИИ.

Статья оказалась вирусной и быстро разлетелась по миру. Мол, вот он, апофеоз ИИ-интеграций, "Всё, что нужно знать о коррупции" или "Как человек настроил ИИ".

Конечно, ничего подобного в реальности не произошло. Ни один биткоин не ушёл в "техническое самоусовершенствование" Диеллы, никто её не отключал, и албанская прокуратура продолжает спокойно пить кофе, не бегая с наручниками за серверными стойками в погоне за ИИ-министром. Но стоит отдать должное журналистам, "фейковая" новость побудила людей по всему миру обсуждать не только забавный сюжет, но и настоящую проблему: как сделать так, чтобы искусственный интеллект учился не повторять человеческие ошибки, а помогал их исправлять.