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, использующих искусственный интеллект и машинное обучение, а также на технологии «бесконтактного считывания» (standoff sensing), позволяющей получать физиологические данные без прикрепления устройства к человеку.
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 в длинном ряду неудач по использованию 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.
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 в СМИ об истощении запасов американского оружия в войне с Ираном.
Программу Polygraph+ будет реализовывать 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». Какие именно технологии будут задействованы, пока неясно, 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 выявления обмана.
Были выбраны: Presage Technologies, утверждающая, что может измерять частоту сердечных сокращений и дыхания с помощью обычных камер, и Altec Research, компания по производству медицинских сенсоров, теперь осваивающая бесконтактные сенсорные технологии. Прототип технологии Altec, опубликованный DIU, показывает, что она 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. Экзаменаторы полагаются на измерения артериального давления, пульса, дыхания и потоотделения, чтобы определить, лжёт ли человек. Они судят 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 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».
Исследование показывает, что люди способны распознать ложь чуть лучше, чем в половине случаев, без технической помощи. Американская ассоциация полиграфологов утверждает, что точность полиграфа составляет от 80% до 94%. Но отчёт NRC 2003 года отметил, что скрининговый тест с таким уровнем точности всё равно может приводить ко множеству ошибок. В Министерстве обороны работают 2,8 млн человек; несовершенная система в таком масштабе может в итоге ложно обвинить десятки тысяч.
Есть и другие проблемы. Интерпретации полиграфа часто субъективны: люди из групп меньшинств чаще оцениваются как лживые. Более того, при подготовке interviewees могут освоить различные контрмеры, помогающие обойти тест; например, они могут искусственно усилить свою 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 Зе, доцент, изучающая обман в Роттердамском университете Эразма. По её словам, самый большой эффект машины — сдерживающий: часто испытуемые признаются ещё до начала теста. «Но это работает, только если люди думают, что полиграф работает», — отмечает она.
Различные новые стратегии детекции лжи испытывались годами с использованием технологий от тепловизионных камер 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 по-прежнему нет», — говорит ван дер Зе.
ИИ теоретически мог бы помочь, если бы ему удалось найти в данных закономерности, недоступные экзаменаторам. Алгоритмы ИИ также чаще используются для «мультимодального» выявления обмана, которое стремится объединить множество измерений в общую оценку лжи, которую людям сложнее обойти. По словам ван дер Зе, под поверхностью происходят три вещи, на которые пытается нацелиться детекция лжи: физиологический стресс, когнитивная нагрузка и сознательные усилия человека скрыть, что он лжёт. Современная технология полиграфа охватывает лишь одну из них.«Чем больше у вас будет комбинированных методов, подходящих с этих трёх разных сторон, тем успешнее вы будете», — говорит ван дер Зе. Это не новая концепция: в 2000-х исследователи из Манчестерского столичного университета в Великобритании разработали систему под названием, которая формировала 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 говорит, что сочетание ИИ и полиграфа — это «худшее 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 реальной эталонной истины.
«Даже если у вас есть все записи в мире о полиграфических тестах, 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 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 как нечто, действительно дающее достоверную информацию».