Правительство США намерено потратить $30,3 млн в течение следующих пяти лет на усовершенствованный детектор лжи. Программа, получившая название Polygraph+ или Polygraph Next, сосредоточится на алгоритмах оценки с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения, а также на технологии «дистанционного считывания» (standoff sensing), позволяющей получать 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 этот проект 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 Университета Нортумбрии в Великобритании, изучающий применение полиграфов в системе правосудия.
Это происходит 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 сотрудники Объединённого комитета начальников штабов прошли проверку на полиграфе после публикаций в СМИ об истощении запасов американских вооружений в войне с Ираном.
Программу Polygraph+ будет курировать Агентство оборонной контрразведки и безопасности (DCSA), которое проводит проверки для федерального правительства. Согласно бюджетному документу, ещё не одобренному Конгрессом, новая технология будет использоваться для проверки потенциальных сотрудников 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) провело открытый конкурсный отбор компаний, чьи продукты могли бы использоваться для обнаружения обмана.
Оно выбрало две компании: Presage Technologies, утверждающую, что может измерять частоту сердечных сокращений и дыхания с помощью обычных камер, и Altec Research, производителя медицинских сенсоров, теперь осваивающего бесконтактные сенсорные технологии. Опубликованный DIU прототип технологии Altec показывает, что она 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 появления полиграфа. Эксперты полагаются на измерение артериального давления, пульса, дыхания и потоотделения, чтобы определить, лжёт ли человек. Они делают выводы о правдивости ответов на основе различий в физиологической реакции на контрольные вопросы вроде «Небо синее?» и целевые вопросы вроде «Вы когда-нибудь совершали преступление?»
Федеральное правительство ежегодно проводит десятки тысяч таких тестов при проверке сотрудников, однако надёжность этой технологии неоднократно оспаривалась, а её результаты редко принимаются в суде. В 1983 году Управление по оценке технологий Конгресса установило, что доказательства в поддержку использования полиграфа для проверки сотрудников крайне ограничены, а в 2003 году Национальный исследовательский совет США (NRC) назвал доказательства его эффективности «в лучшем случае слабыми».
Исследование показывает, что люди могут распознать ложь чуть более чем в половине случаев без технической помощи. Американская ассоциация полиграфологов утверждает, что точность полиграфа составляет от 80% до 94%. Однако отчёт NRC 2003 года отметил, что даже при такой точности скрининговый тест может привести к множеству ошибок. В Министерстве обороны работают 2,8 млн человек; несовершенная система в таком масштабе может привести к десяткам тысяч ложных обвинений.
Есть и другие проблемы. Интерпретация результатов полиграфа часто субъективна, и представители меньшинств чаще оцениваются как лживые. Более того, при тренировке interviewees могут освоить различные контрмеры, помогающие обойти тест; например, они могут 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 работает», — отмечает она.
Различные новые стратегии детекции лжи испытывались десятилетиями, включая технологии от тепловизоров до трекинга зрачков и сканирования мозга. Ни одна из них не дала надёжных результатов вне лаборатории. Проблема в том, что нет единственного верного признака лжи для всех и всегда. «До сих пор нет носа Пиноккио», — 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 несколько измерений в общую оценку лжи, которую сложнее обойти. По словам ван дер Зее, под поверхностью происходят три вещи, на которые пытается настроиться детекция лжи: физиологический стресс, когнитивная нагрузка и сознательные усилия человека скрыть ложь. Нынешняя технология полиграфа охватывает только одну.«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 под названием r, которая генерировала 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 исчезли.
Коцоглу называет сочетание ИИ и полиграфа «худшим из обоих миров», поскольку оно добавляет неопределённость к недействительности. Даже если ИИ или машинное обучение сможет обнаружить ранее невидимые закономерности в физиологических данных, он не сможет надёжно связать их с ложью, поскольку нет реальной базовой истины.
«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 заставлять людей признаваться в чём-либо, а не для получения достоверной информации».