Правительство США намерено потратить $30,3 млн в течение следующих пяти лет на усовершенствованную форму детектора лжи. Программа, получившая название Polygraph+ или Polygraph Next, сосредоточится на алгоритмах оценки, использующих искусственный интеллект и машинное обучение, а также на методике «бесконтактного считывания» (standoff sensing), позволяющей регистрировать физиологические показатели без прикрепления устройства к телу человека.
Согласно деталям бюджетного документа, о которых впервые сообщило издание [название не указано], проект должен «модернизировать федеральные технологии полиграфа и оценки достоверности» для повышения их точности и надёжности. Однако этот проект может стать лишь очередной попыткой использовать технологии для распознавания лжи, которые ранее не увенчались успехом. «Это ошибочная попытка свести сложное к чему-то осязаемому», — говорит Кири Коцоглу, правовед из Университета Нортумбрии в Великобритании, изучающий применение полиграфов в системе правосудия.
Инициатива появляется 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 применяться для проверки кандидатов на работу и «выявления внутренних угроз». Пока неясно, какие именно технологии будут использоваться, и DCSA не ответило на запрос о дополнительной информации.
Однако другие усилия Пентагона дают возможные подсказки. В 2023 году Управление инноваций в оборонной сфере (DIU) министерства провело открытый конкурс для поиска компаний с продуктами, которые можно использовать для выявления обмана.
Оно отобрало две компании: Presage Technologies, утверждающую, что может измерять частоту сердечных сокращений и дыхания с помощью обычных камер, и Altec Research, компанию по производству медицинских датчиков, которая теперь расширяет деятельность в области бесконтактных сенсорных технологий. Прототип технологии Altec, опубликованный DIU, отслеживает движения 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 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, 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 проверочный тест может привести ко 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 люди из групп меньшинств чаще оцениваются как лживые. Кроме того, при обучении можно 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 её словам, самый большой 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 детекции лжи испытывались годами: от тепловизоров до трекеров движения глаз и сканирования мозга. Ни одна из них не дала надёжных результатов вне лаборатории. Проблема в том, что не существует единственного признака лжи, верного для всех и всегда. «Носа Пиноккио до сих пор нет», — говорит ван дер Зее.
Теоретически ИИ мог бы помочь, если бы обнаружил закономерности в данных, недоступные экспертам. Алгоритмы ИИ также чаще применяются для «мультимодального» выявления обмана, которое стремится объединить множество измерений в общую оценку лживости, которую сложнее 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 технология полиграфа охватывает лишь 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 под названием [название не указано], которая вычисляла оценку лживости по видеозаписи. Позже она была включена в iBorderCtrl — пилотную программу, финансируемую ЕС. В США проект AVATAR объединил отслеживание глаз, анализ голоса и детекцию движений тела в инструмент для использования на пограничных переходах. Все эти проекты тихо исчезли.
Коцоглу говорит, что сочетание ИИ и полиграфа — это «худшее из обоих миров», поскольку добавляет неопределённость к недействительности. Даже если ИИ или машинное обучение смогут выявить ранее незамеченные закономерности в физиологических данных, они не смогут надёжно связать их с ложью, потому что 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 ответ на обеспокоенность нынешней администрации утечками и предполагаемой нелояльностью», — говорит Освальд. «[Детекция лжи] используется как угроза, чтобы запугивать и заставлять людей признаваться в чём-либо, а не как средство получения достоверной информации».