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 с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения, а также на технологии «дистанционного зондирования» (standoff sensing), позволяющей снимать физиологические показатели без прикрепления устройства к телу испытуемого.
Согласно деталям бюджетного документа, о которых впервые сообщило издание The Register, проект должен «модернизировать федеральные технологии полиграфа и оценки достоверности» для повышения их точности и надёжности. Однако проект может оказаться лишь очередной в длинном ряду неудачных попыток использовать технику для распознавания лжи. «Это ошибочная попытка свести сложное к чему-то осязаемому», — говорит Кири Котсоглу, правовед из Университета Нортумбрии 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 проверки на полиграфе после публикаций об 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 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 оборонных инноваций (DIU) министерства провело открытый конкурс для поиска компаний с продуктами, которые можно использовать для обнаружения обмана.
Оно выбрало двух: 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 осваивает бесконтактные сенсорные технологии. Видеозапись прототипа Altec, опубликованная DIU, показывает, что он 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 полагаются на измерения кровяного давления, пульса, дыхания и потоотделения, чтобы определить, лжёт ли человек. Они судят о правдивости ответов по различиям в физиологической реакции на контрольные вопросы вроде «Небо синее?» и целевые вопросы вроде «Вы когда-нибудь совершали преступление?»
Федеральное правительство проводит десятки тысяч таких тестов ежегодно при проверке сотрудников, но надёжность этой технологии неоднократно оспаривалась, а её результаты редко принимаются в суде. В 1983 году Управление по оценке технологий Конгресса заключило, что имеется крайне ограниченное количество 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 могут распознать ложь чуть чаще, чем в половине случаев, без технических средств. Американская полиграфическая ассоциация утверждает, что точность полиграфа составляет от 80% до 94%. Но в отчёте NRC 2003 года отмечалось, что даже при такой точности скрининговый тест может приводить ко множеству ошибок. В Министерстве обороны работают 2,8 млн человек; несовершенная система в таких масштабах может в итоге ложно обвинить десятки тысяч.
Есть и другие проблемы. Интерпретации полиграфа часто субъективны, и представителей меньшинств чаще оценивают как лживых. Более того, при обучении испытуемые могут освоить различные контрмеры, помогающие обойти тест; например, они могут искусственно усилить физиологическую реакцию на контрольные вопросы, наступив на спрятанную в обуви булавку.
«Если вы знаете, как это работает, вы можете это обойти», — говорит Софи ван дер Зе, доцент, изучающая обман в Университете Эразма в Роттердаме. По её словам, главный 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 детекции лжи испытывались годами — от тепловизоров до трекеров зрачков и сканирования мозга. Ни одна из них не дала надёжных результатов вне лаборатории. Проблема в том, что нет единственного верного признака лжи для всех и всегда. «До сих пор нет носа Пиноккио», — говорит ван дер Зе.
Теоретически ИИ мог бы помочь, если бы сумел найти закономерности в данных, недоступные экспертам. Алгоритмы ИИ также чаще применяются для «мультимодальной» детекции обмана, которая стремится объединить множество измерений в общую оценку лжи, которую труднее обмануть. 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 ложь. Современная полиграфическая технология охватывает лишь одну.«Чем больше у вас комбинированных методов, подходящих с этих трёх разных углов, 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 Silent Talker, 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 детекцию движений тела в инструмент для использования на пограничных пунктах. Все эти проекты тихо сошли на нет.
Котсоглу называет сочетание ИИ и полиграфа «худшим из обоих миров», поскольку оно добавляет неопределённость к недействительности. Даже если ИИ или машинное обучение сможет выявить ранее незамеченные закономерности в физиологических данных, оно не сможет надёжно связать их с ложью, потому что нет реальной эталонной 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, публиковавшаяся с Котсоглу 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 выглядит как ответ на озабоченность нынешней администрации утечками и воспринимаемой нелояльностью», — говорит Освальд. «[Детекция лжи] используется как угроза, чтобы запугивать и заставлять людей признаваться в чём-либо, а не для получения действительно достоверной информации».