Правительство США намерено потратить $30,3 млн в течение следующих пяти лет на усовершенствованную форму детектора лжи. Программа получила название Polygraph+ или Polygraph Next. Основное внимание в ней уделяется алгоритмам оценки, использующим искусственный интеллект и машинное обучение, а также технике «дистанционного зондирования» (standoff sensing), которая позволяет снимать физиологические показатели без прикрепления устройства к телу человека.
Согласно деталям бюджетного документа, о которых впервые сообщило издание, проект должен «модернизировать федеральные технологии полиграфа и оценки достоверности» для повышения их точности и надёжности. Однако эта инициатива может стать лишь очередной в длинном ряду неудачных попыток использовать технологии для распознавания лжи. «Это ошибочная попытка свести сложное к чему-то осязаемому», — говорит Кири Коцоглу, правовед из Нортумбрийского университета в Великобритании, изучающий применение полиграфов в системе правосудия.
Этот шаг предпринят в период высокой напряжённости внутри ведомства. При министре обороны Пите Хегсете Пентагон всё чаще прибегает к проверкам на полиграфе, пытаясь найти источники предполагаемых утечек в прессу. В сентябре New York Times сообщила, что сотрудникам Объединённого комитета начальников штабов были проведены проверки на полиграфе после публикаций в СМИ об истощении запасов американского оружия в войне с Ираном.
Программу Polygraph+ будет курировать Агентство оборонных контрразведывательных и охранных служб (DCSA), которое проводит проверки биографических данных для федерального правительства. Согласно бюджетному документу, ещё не одобренному Конгрессом, новая технология будет использоваться для проверки кандидатов на работу и «выявления внутренних угроз». Пока неясно, какие именно технологии будут задействованы, и DCSA не ответило на запрос о дополнительной информации.
Однако другие усилия Пентагона дают возможные подсказки. В 2023 году Управление инноваций в области обороны (DIU) при министерстве провело открытый конкурсный отбор компаний, чьи продукты могли бы использоваться для обнаружения лжи.
Оно выбрало две компании: Presage Technologies, которая утверждает, что может измерять частоту сердечных сокращений и дыхания с помощью обычных камер, и Altec Research — производителя медицинских датчиков, теперь осваивающего бесконтактные сенсорные технологии. Прототип технологии Altec, опубликованный DIU, отслеживает движение головы, температуру кожи лица и активность пор. Presage Technologies и Altec Research не ответили на запросы о комментариях. DIU отказалось от комментариев.
Современные технологии детекции лжи почти не изменились с момента изобретения полиграфа. Эксперты оценивают артериальное давление, пульс, дыхание и потоотделение, чтобы определить, лжёт ли человек. Они делают выводы о правдивости ответов на основе различий в физиологической реакции на контрольные вопросы вроде «Небо голубое?» и целевые вопросы вроде «Вы когда-нибудь совершали преступление?».
Федеральное правительство ежегодно проводит десятки тысяч таких тестов при проверке сотрудников, но надёжность этой технологии неоднократно оспаривалась, а её результаты редко принимаются судом. В 1983 году Управление по оценке технологий Конгресса установило, что доказательств в поддержку использования полиграфа для проверки сотрудников крайне мало, а в 2003 году Национальный исследовательский совет США (NRC) заявил, что доказательства его эффективности «в лучшем случае слабы».
Исследования показывают, что люди способны распознать ложь чуть чаще, чем в половине случаев, без технических средств. Американская ассоциация полиграфологов утверждает, что точность полиграфа составляет от 80% до 94%. Однако доклад NRC 2003 года отметил, что скрининговый тест с такой точностью всё равно может привести ко множеству ошибок. В Министерстве обороны работают 2,8 млн человек; несовершенная система в таком масштабе может ложно обвинить десятки тысяч.
Есть и другие проблемы. Интерпретации полиграфа часто субъективны, и люди из групп меньшинств чаще оцениваются как лживые. Более того, при обучении можно освоить различные контрмеры, помогающие обмануть тест; например, искусственно усилить физиологическую реакцию на контрольные вопросы, наступив на спрятанную в обуви кнопку.
«Если вы знаете, как это работает, вы можете это обойти», — говорит Софи ван дер Зее, доцент, изучающая обман в Университете Эразма в Роттердаме. По её словам, главный эффект машины — сдерживание: часто испытуемые признаются ещё до начала теста. «Но это работает, только если люди верят, что полиграф действует», — отмечает она.
Различные новые стратегии обнаружения лжи испытывались годами, включая технологии от тепловизионных камер до трекеров зрачков и сканирования мозга. Ни одна из них не дала надёжных результатов вне лаборатории. Проблема в том, что нет единого признака лжи, верного для всех и всегда. «Носа Пиноккио до сих пор нет», — говорит ван дер Зее.
Теоретически ИИ мог бы помочь, если бы нашёл в данных закономерности, недоступные экспертам. Алгоритмы ИИ также чаще применяются для «мультимодального» обнаружения обмана, которое объединяет множество измерений в общую оценку лжи, которую людям сложнее обойти. По словам ван дер Зее, под поверхностью происходят три вещи, на которые пытается нацелиться детекция лжи: физиологический стресс, когнитивная нагрузка и сознательные усилия человека скрыть ложь. Современная технология полиграфа охватывает только одну из них.«Чем больше вы сможете объединить методов, подходящих с этих трёх разных сторон, тем успешнее будете», — говорит ван дер Зее. Это не новая концепция: в 2000-х исследователи из Манчестерского столичного университета в Великобритании разработали систему, которая вычисляла оценку обмана по видеозаписи. Позже она была включена в iBorderCtrl — пилотную программу, финансируемую ЕС. В США проект AVATAR объединил отслеживание глаз, анализ голоса и обнаружение движений тела в инструмент для использования на пограничных переходах. Все эти проекты тихо сошли на нет.
Коцоглу говорит, что сочетание ИИ и полиграфа — это «худшее из обоих миров», поскольку оно добавляет неопределённость к несостоятельности. Даже если ИИ или машинное обучение сможет выявить ранее незаметные закономерности в физиологических данных, он не сможет надёжно связать их с ложью, поскольку нет истинного эталона.
«Даже если у вас есть все записи полиграфических тестов в мире, вы не знаете, верны эти тесты или нет», — говорит Мэрион Освальд, профессор права, которая вместе с Коцоглу писала об использовании полиграфов в системе правосудия. Она опасается, что новые формы детекции лжи, как и полиграф, будут использоваться скорее как психологическая опора, чем как научный инструмент.
«Это выглядит как реакция на озабоченность нынешней администрации утечками и воспринимаемой нелояльностью, — говорит Освальд. — [Детекция лжи] используется как угроза, чтобы запугивать и вынуждать людей признаваться в чём-либо, а не как нечто, действительно дающее достоверную информацию».