Правительство США намерено потратить $30,3 млн в течение следующих пяти лет на усовершенствованную форму детектора лжи. Программа, получившая название Polygraph+ или Polygraph Next, будет сосредоточена на алгоритмах оценки с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения, а также на методике «бесконтактного зондирования» (standoff sensing), позволяющей снимать физиологические показатели без прикрепления 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 технику 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 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 сотрудникам Объединённого комитета начальников штабов были назначены проверки на полиграфе после публикаций о истощении запасов американского оружия в войне с Ираном.
Проект Polygraph+ будет реализовываться Агентством 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 инноваций в области обороны (DIU) провело открытый отбор компаний, чьи продукты можно было бы использовать для обнаружения обмана.
Оно выбрало Presage Technologies, которая утверждает, что может измерять частоту сердечных сокращений и дыхания с помощью обычных камер, и Altec Research — компанию по производству медицинских датчиков, теперь осваивающую 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 обнаружения 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 базовые вопросы, такие как «Небо голубое?», и целевые вопросы, например «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 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».
Исследования показывают, что люди способны распознать ложь чуть лучше, чем в половине случаев, без технических средств. Американская ассоциация полиграфологов заявляет, что точность полиграфа составляет от 80% до 94%. Но в отчёте NRC 2003 года отмечалось, 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 представители меньшинств чаще оцениваются как лживые. Более того, при обучении интервьюируемые могут освоить различные контрмеры, помогающие обойти тест; например, они могут 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 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 думают, что полиграф работает», — 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 не существует единого признака лжи, верного для всех и всегда. «Носа Пиноккио до сих пор нет», — говорит ван дер Зе.
ИИ теоретически мог бы помочь, если бы сумел найти в данных закономерности, недоступные экзаменаторам. Алгоритмы ИИ также чаще используются для «мультимодального» обнаружения обмана, которое стремится объединить множество измерений в общую оценку лживости, которую труднее обмануть. По словам ван дер Зе, под поверхностью происходят три вещи, на которые пытается настроиться детекция лжи: физиологический стресс, когнитивная нагрузка и сознательные усилия человека скрыть, что он лжёт. Современная технология полиграфа охватывает только одну из них.«Чем больше у вас будет комбинированных методов, подходящих к этому с 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, которая формировала оценку лживости 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 недействительности. Даже если ИИ или машинное обучение смогут обнаружить ранее незаметные закономерности в физиологических данных, они не смогут надёжно связать их со ложью, поскольку 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 обнаружения лжи, как и полиграф, будут использоваться скорее как психологическая опора, чем как научный инструмент.
«Это выглядит как ответ на озабоченность нынешней администрации утечками и воспринимаемым отсутствием лояльности», — говорит Освальд. «[Детекция лжи] используется как угроза, чтобы запугивать и вынуждать людей признаваться в чём-либо, а не для получения действительно достоверной информации».