Правительство США намерено потратить 30,3 млн долларов в течение следующих пяти лет на усовершенствованную форму детектора 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 снимать 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 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 Университета Нортумбрии в Великобритании, изучающий применение полиграфов в системе правосудия.
Это происходит на фоне высокой напряжённости в ведомстве. 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 назначены проверки на полиграфе после публикаций в СМИ об истощении запасов американских вооружений в войне с Ираном.
Проектом Polygraph+ будет управлять 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 могут дать подсказку. В 2023 году Управление инноваций в области обороны (DIU) провело открытый конкурс для поиска компаний с продуктами, которые можно использовать для обнаружения обмана.
Оно отобрало две компании: Presage Technologies, утверждающую, что может измерять частоту сердечных сокращений и дыхания с помощью обычных камер, и Altec Research, производителя медицинских сенсоров, который теперь осваивает технологии бесконтактного зондирования. Опубликованный DIU прототип технологии Altec показывает, что устройство 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 создания 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, но надёжность этой технологии неоднократно оспаривалась, а её результаты редко принимаются судом. В 1983 году Управление по оценке технологий Конгресса пришло к выводу, что доказательств в поддержку использования полиграфа для проверки сотрудников очень 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 чаще, чем в половине случаев, без технической помощи. Американская ассоциация полиграфологов утверждает, что точность полиграфа составляет от 80% до 94%. Однако в докладе NRC 2003 года отмечалось, что даже при такой точности скрининговый тест может привести ко множеству ошибок. В Министерстве обороны работают 2,8 млн человек; несовершенная система в таком масштабе может привести к ложным обвинениям десятков тысяч человек.
Есть и другие проблемы. Интерпретация результатов полиграфа часто субъективна, и представители меньшинств чаще оцениваются как лживые. Более того, при подготовке 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, самый большой эффект машины — сдерживающий: часто испытуемые признаются ещё до начала теста. «Но это работает, только если люди верят, что полиграф работает», — отмечает она.
Различные новые стратегии обнаружения лжи испытывались годами, включая технологии от тепловизоров до трекеров зрачков и сканирования мозга. Ни одна из них не дала надёжных результатов вне лаборатории. Проблема в том, что не существует единого верного признака лжи для всех и всегда. «Носа Пиноккио до сих пор нет», — говорит ван дер Зее.
ИИ теоретически мог бы помочь, если бы ему удалось найти в данных закономерности, недоступные экспертам. Алгоритмы ИИ также чаще применяются для «мультимодального» обнаружения обмана, которое стремится объединить несколько измерений в общую оценку лжи, которую труднее обмануть. По словам ван дер Зее, под поверхностью происходит три вещи, на которые пытается нацелиться детекция лжи: физиологический стресс, когнитивная нагрузка и сознательные усилия человека скрыть ложь. Современная технология полиграфа улавливает только одну из них.«Чем больше вы сможете объединить методов, подходящих с этих трёх 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, 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 обнаружение движений тела в инструмент для использования на пограничных переходах. Все эти проекты тихо сошли на нет.
Коцоглу называет сочетание ИИ и полиграфа «худшим из обоих миров», поскольку оно добавляет неопределённость к невалидности. Даже если ИИ или машинное обучение смогут обнаружить ранее незаметные закономерности в физиологических данных, они не смогут надёжно связать их с ложью, поскольку нет истинного эталона.
«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 подпорка, чем как научный инструмент.
«Это очень похоже на реакцию на озабоченность нынешней администрации утечками и воспринимаемой нелояльностью», — говорит Освальд. «[Детекция лжи] используется как угроза, чтобы запугать и заставить людей признаться в чём-либо, а не как нечто, действительно дающее достоверную информацию».