Правительство США намерено потратить $30,3 млн в течение следующих пяти лет на усовершенствованный детектор лжи. Программа под названием 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 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 проект может оказаться лишь очередной в длинном ряду неудачных попыток использовать технику для обнаружения 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 появляется в период высокой напряжённости внутри ведомства. При министре обороны Пите Хегсете Пентагон всё чаще прибегает к проверкам на полиграфе, пытаясь выявить источники alleged 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.
Программой Polygraph+ будет управлять Агентство оборонной контрразведки и безопасности (DCSA), которое проводит проверки биографических данных 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 в области обороны (DIU) провело открытый конкурсный отбор компаний, чьи продукты можно было бы использовать для обнаружения обмана.
Оно выбрало 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 осваивает бесконтактные сенсорные технологии. Прототип технологии Altec, опубликованный 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. Экзаменаторы полагаются на измерения кровяного 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 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) заявил, что доказательства его эффективности «в лучшем случае слабые».
Исследование показывает, что люди без технической помощи могут распознать ложь чуть более чем в половине случаев. Американская ассоциация полиграфологов утверждает, что точность полиграфа составляет от 80% до 94%. Но отчёт NRC 2003 года отметил, 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 в итоге ложно обвинить десятки тысяч.
Есть и другие проблемы. Интерпретации полиграфа часто субъективны, и людей из групп меньшинств чаще оценивают как лживых. 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 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 действует», — отмечает она.
Различные новые стратегии обнаружения лжи испытывались годами, включая технологии от тепловизионных камер 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. «Носа Пиноккио до сих пор нет», — говорит ван дер Зе.
Теоретически ИИ мог бы помочь, если бы нашёл закономерности в данных, недоступные экзаменаторам. Алгоритмы ИИ также чаще применяются для «мультимодального» обнаружения обмана, которое стремится объединить несколько измерений в общую оценку лжи, которую сложнее 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. Нынешняя 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 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 исчезли.
Коцоглу называет сочетание ИИ и полиграфа «худшим из обоих миров», поскольку оно добавляет неопределённость к несостоятельности. Даже если ИИ или машинное обучение сможет обнаружить ранее незамеченные закономерности в физиологических данных, он не сможет надёжно связать их с ложью, потому что нет истинного эталона.
«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 выглядит как ответ на обеспокоенность нынешней администрации утечками и предполагаемой нелояльностью», — говорит Освальд. «[Детекция лжи] используется как угроза, чтобы запугивать и принуждать людей признаваться в чём-либо, а не для получения действительно достоверной информации».