Правительство США намерено потратить $30,3 млн в течение следующих пяти лет на усовершенствованный детектор лжи. Программа, получившая название Polygraph+ или Polygraph Next, будет сосредоточена на алгоритмах оценки с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения, а также на технологии «бесконтактного считывания» (standoff sensing), позволяющей измерять физиологические показатели без прикрепления устройства к человеку.
Согласно деталям бюджетного документа, о которых впервые сообщило издание, проект призван «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.
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 о истощении запасов американского оружия 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 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) министерства провело открытый отбор компаний, чьи продукты можно было бы использовать для обнаружения 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 датчиков, 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 от комментариев отказалось.
Современные технологии детекции лжи почти не изменились с момента изобретения полиграфа. Эксперты полагаются на измерение кровяного 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, но надёжность этой технологии неоднократно оспаривалась, а её результаты редко принимаются в суде. В 1983 году Управление по оценке технологий Конгресса установило, что имеется крайне мало доказательств в поддержку использования полиграфа для проверки сотрудников, а в 2003 году Национальный исследовательский совет США (NRC) назвал доказательства его эффективности «в лучшем случае слабыми».
Исследование показывает, что люди способны распознать ложь чуть более чем в половине случаев без технических средств. Американская ассоциация полиграфологов 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 таких масштабах может ложно обвинить десятки тысяч.
Есть и другие проблемы. Интерпретация результатов полиграфа часто субъективна, и представителей меньшинств чаще признают лживыми. Более того, при обучении опрашиваемые 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.
За прошедшие годы предпринимались различные новые стратегии обнаружения лжи с использованием технологий от тепловизионных камер до трекинга зрачков и сканирования мозга. Ни одна из них не дала надёжных результатов вне лаборатории. Проблема в том, что нет единого признака лжи, который был бы верен для всех и всегда. «Носа Пиноккио по-прежнему нет», — говорит ван дер Зее.
Теоретически ИИ мог бы помочь, если бы сумел найти закономерности в данных, недоступные экспертам. Алгоритмы ИИ также чаще применяются для «мультимодального» обнаружения обмана, которое стремится объединить несколько 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 генерировала 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 обнаружение движений тела в инструмент для пограничных переходов. Все эти проекты тихо сошли на нет.
Коцоглу называет сочетание ИИ и полиграфа «худшим из обоих миров», поскольку оно добавляет неопределённость к недействительности. Даже если ИИ или машинное обучение смогут обнаружить ранее незаметные закономерности в физиологических данных, они не смогут надёжно связать их со ложью, потому что нет реального эталона истины.
«Даже если у вас есть все записи полиграфических тестов в мире, вы не знаете, верны ли 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. «Детекцию лжи используют как угрозу, чтобы запугивать и принуждать людей признаваться в чём-либо, а не для получения действительно достоверной информации».