Правительство США намерено потратить 30,3 млн долларов в течение следующих пяти лет на усовершенствованную форму детектора лжи, согласно бюджетному документу. Программа, получившая название Polygraph+ или Polygraph Next, сосредоточится на алгоритмах оценки с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения, а также на технологии «бесконтактного считывания» (standoff sensing), позволяющей измерять физиологические показатели без прикрепления устройства к телу человека.
Как следует из деталей бюджетного документа, о котором 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, которых уже было немало. «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 найти источники предполагаемых утечек в прессу. В сентябре New York Times сообщила, что сотрудников Объединённого комитета начальников штабов проверяли 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 на работу 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 конкурс для поиска компаний с продуктами, которые можно использовать для выявления обмана.
Оно выбрало две компании: Presage Technologies, утверждающую, что может измерять частоту сердечных сокращений и дыхания с помощью обычных камер, и Altec Research, производителя медицинских датчиков, осваивающего бесконтактные сенсорные технологии. Прототип технологии Altec, обнародованный DIU, 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 появления 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 вроде «Небо голубое?» 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 заключило, 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 более чем в половине случаев без технической помощи. Американская ассоциация полиграфологов заявляет, что точность полиграфа составляет от 80% до 94%. Однако в докладе NRC 2003 года отмечалось, что даже скрининговый тест с такой точностью может привести ко множеству ошибок. В Министерстве обороны работают 2,8 млн человек; несовершенная система в таком масштабе может ложно обвинить десятки тысяч.
Есть и другие проблемы. Интерпретации полиграфа часто субъективны, а представителей меньшинств чаще оценивают как лживых. Более того, при обучении опрашиваемые 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 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 детекции лжи предпринимались и раньше — от тепловизионных камер до трекеров зрачков и сканирования мозга. Ни одна из них 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 Зе.
Теоретически ИИ мог бы помочь, если бы сумел находить в данных закономерности, недоступные экзаменаторам. Алгоритмы ИИ также чаще применяются для «мультимодальной» детекции обмана, которая стремится объединить множество измерений в общую оценку лжи, которую людям 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 только 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, 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 использования на пограничных переходах. Все эти проекты тихо сошли на нет.
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, 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 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 реакция 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 действительно достоверной информации».