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 технике «дистанционного зондирования» (standoff sensing), позволяющей считывать физиологические показатели без прикрепления устройства к телу испытуемого.
Согласно деталям бюджетного документа, о которых впервые сообщило издание >, проект призван «модернизировать федеральные технологии полиграфа и оценки достоверности» для повышения их точности и надежности. Однако этот проект может стать лишь очередной попыткой в длинной череде неудач использования технологий 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.
Инициатива появляется в период высокой напряженности внутри ведомства. При министре обороны Пите Хегсете Пентагон все чаще прибегает к проверкам на полиграфе, пытаясь найти источники предполагаемых утечек в прессу. В сентябре New York Times сообщила, что сотрудники Объединенного комитета начальников штабов прошли проверку на полиграфе после публикаций о истощении запасов американского оружия в войне с Ираном.
Программу Polygraph+ будет курировать Агентство оборонных контрразведки и безопасности (DCSA), которое проводит проверки для федерального правительства. Согласно бюджетному документу, еще 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 оборонных инноваций (DIU) министерства провело открытый отбор компаний, чьи продукты можно было бы использовать для выявления обмана.
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 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 изобретения полиграфа. Эксперты полагаются на измерение артериального давления, пульса, дыхания и потоотделения, чтобы определить, лжет ли человек. Они делают выводы о правдивости ответов на основе различий в физиологической реакции на базовые вопросы вроде «Небо голубое?» и целевые вопросы вроде «Вы когда-нибудь совершали преступление?».
Федеральное правительство ежегодно проводит десятки тысяч таких тестов при проверке сотрудников, однако надежность этой технологии неоднократно оспаривалась, а ее результаты редко принимаются судом. В 1983 году Управление по оценке технологий Конгресса постановило, что доказательств в поддержку использования полиграфа для проверки сотрудников крайне мало, а в 2003 году Национальный исследовательский совет США (NRC) назвал доказательства его эффективности «в лучшем случае слабыми».
Исследования показывают, что люди способны распознать ложь чуть более чем в половине случаев без технических средств. Американская полиграфическая ассоциация утверждает, что точность полиграфа составляет от 80% до 94%. Но в докладе NRC 2003 года отмечалось, 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 ложным обвинениям десятков тысяч.
Есть и другие проблемы. Интерпретация результатов полиграфа часто субъективна, и представители меньшинств чаще оцениваются как лживые. Более того, при обучении испытуемые могут освоить различные контрмеры, помогающие обойти тест; например, искусственно усилить физиологическую реакцию на базовые 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 ее словам, самый большой эффект машины — сдерживающий: часто испытуемые признаются еще до начала теста. «Но это работает только если люди верят, что полиграф работает», — отмечает она.
Различные новые стратегии детекции лжи испытывались годами, включая технологии от тепловизоров до трекеров зрачков и сканирования мозга. Ни одна из них не дала надежных результатов вне лаборатории. Проблема в том, что не существует 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 нашел закономерности в данных, недоступные экспертам. Алгоритмы ИИ также чаще используются для «мультимодальной» детекции обмана, которая стремится объединить множество измерений в общий «балл» лжи, который труднее обмануть. 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 полиграфическая технология охватывает только одну из них.«Чем больше вы сможете комбинировать методы, подходя к этому с трех разных углов, 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 вычисляла оценку обмана по видеозаписи. Позже она была включена в iBorderCtrl — пилотную программу, финансируемую ЕС. В США проект под названием AVATAR объединил отслеживание глаз, анализ голоса и детекцию движений тела в инструмент для пограничных переходов. Все эти проекты тихо исчезли.
Коцоглу называет сочетание ИИ и полиграфа «худшим из обоих миров», поскольку оно добавляет неопределенность к недействительности. Даже если ИИ или машинное обучение смогут обнаружить ранее незамеченные закономерности в физиологических данных, они не смогут надежно связать их со ложью, поскольку нет реального эталона 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 обеспокоенность нынешней администрации утечками и предполагаемой нелояльностью», — говорит Освальд. «[Детекция лжи] используется как угроза, чтобы запугивать и вынуждать людей признаваться в чем-либо, а не для получения достоверной информации».