Пентагон запросил $30,3 млн на создание детектора лжи с ИИ

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 «дистанционного зондирования» (standoff sensing), позволяющей снимать физиологические показания без крепления 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 попыткой 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.

Инициатива появилась в период 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 сотрудники Объединённого комитета начальников штабов прошли проверку на полиграфе после публикаций о 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 обороны (DIU) министерства провело открытый отбор компаний, чьи продукты могли бы использоваться 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 сенсоров, осваивающего бесконтактные технологии. Опубликованный DIU прототип технологии Altec показывает, что он отслеживает движение головы, температуру кожи лица и активность пор. Presage Technologies и Altec Research не ответили на запросы о комментариях. DIU отказалось от комментариев. 

Altec Research has built a prototype that tracks head movement, facial skin temperature and pore activity.
Altec Research has built a prototype that tracks head movement, facial skin temperature, and pore activity.
ALTEC RESEARCH

Современные технологии детекции лжи почти не изменились с момента изобретения полиграфа. Эксперты оценивают ложь по показателям артериального давления, пульса, дыхания и потоотделения. Они делают выводы о правдивости ответов на основе различий в физиологической реакции на базовые 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 установило, 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 без технической помощи распознают ложь чуть лучше, чем в половине случаев. 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 таком масштабе может ложно обвинить десятки тысяч.

Есть и другие проблемы. Интерпретация результатов полиграфа часто субъективна, и представители меньшинств чаще оцениваются как лживые. Кроме того, при подготовке interviewees 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 её словам, главный 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 зрачков и сканирования мозга. Ни одна не дала надёжных результатов вне лаборатории. Проблема в том, что нет 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 находил в данных закономерности, недоступные экспертам. Алгоритмы ИИ также чаще применяются для «мультимодальной» детекции обмана, объединяющей множество измерений в общую оценку лжи, которую сложнее обмануть. По словам ван дер Зее, под поверхностью происходят три вещи, на которые пытается реагировать детекция лжи: физиологический стресс, когнитивная нагрузка и сознательные усилия человека скрыть ложь. Современный полиграф улавливает лишь 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, которая вычисляла оценку обмана по видеозаписи. Позже она была включена в iBorderCtrl — пилотную программу, финансируемую ЕС. В США проект AVATAR объединил отслеживание глаз, анализ голоса и распознавание движений тела в инструмент для пограничных пунктов. Все эти проекты тихо исчезли. 

Коцоглу называет сочетание ИИ и полиграфа «худшим из обоих миров», поскольку оно добавляет неопределённость к невалидности. Даже если ИИ или машинное обучение смогут находить ранее незамеченные закономерности в физиологических данных, они не смогут надёжно связать их с ложью, поскольку нет истинных данных для проверки. 

«Даже если у вас есть все записи полиграфических тестов в мире, вы не знаете, верны эти тесты или нет», — говорит Мэрион Освальд, профессор права, писавшая вместе с Коцоглу о применении 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 очень похоже на реакцию на озабоченность нынешней администрации утечками и предполагаемой нелояльностью, — говорит Освальд. — [Детекция лжи] используется как угроза, чтобы запугивать и заставлять людей признаваться в чём-либо, а не для получения достоверной информации».