Правительство США намерено потратить 30,3 миллиона долларов 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 технике «дистанционного зондирования» (standoff sensing), позволяющей снимать физиологические показатели без прикрепления устройства к телу испытуемого.
Согласно деталям бюджетного документа, о которых впервые сообщило издание >, проект «модернизирует федеральные технологии полиграфа и оценки достоверности» для повышения их точности и надежности. Однако этот проект может стать лишь очередной в длинном ряду неудачных попыток использовать технологии 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.
Этот шаг предпринимается в период высокой напряженности внутри ведомства. При министре обороны Пите Хегсете Пентагон все чаще прибегает к проверкам на полиграфе, пытаясь найти источники предполагаемых утечек в прессу. В сентябре New York Times сообщила, что сотрудники Объединенного комитета начальников штабов прошли проверку на полиграфе после публикаций в СМИ об истощении запасов американского вооружения в войне с Ираном.
Программу Polygraph+ будет курировать Агентство оборонной контрразведки и безопасности (DCSA), которое проводит проверки для федерального правительства. Согласно бюджетному документу, еще не одобренному Конгрессом, новая технология будет использоваться для проверки потенциальных сотрудников и «выявления внутренних угроз». Пока неясно, какие конкретные технологии будут задействованы, и DCSA не ответило на запрос о дополнительной информации.
Однако другие инициативы Пентагона дают возможные подсказки. В 2023 году Управление инноваций в области обороны (DIU) при министерстве провело открытый конкурс для поиска компаний, чьи продукты можно было бы использовать для выявления обмана.
Оно выбрало две компании: Presage Technologies, которая утверждает, что может измерять частоту сердечных сокращений и дыхания с помощью стандартных камер, и Altec Research, производителя медицинских сенсоров, осваивающего бесконтактные сенсорные технологии. Опубликованный DIU прототип технологии Altec 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. Эксперты полагаются на измерение артериального давления, пульса, дыхания и потоотделения, чтобы определить, лжет 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, однако надежность этой технологии неоднократно оспаривалась, а ее результаты редко принимаются судом. В 1983 году Управление по оценке технологий Конгресса постановило, что имеется крайне мало доказательств в поддержку использования полиграфа для проверки сотрудников, а в 2003 году Национальный исследовательский совет США (NRC) заявил, что доказательства его эффективности «в лучшем случае слабые».
Люди способны распознать ложь чуть более чем в половине случаев без технической помощи. Американская ассоциация полиграфологов утверждает, что точность полиграфа составляет от 80% до 94%. Однако отчет NRC 2003 года отметил, что даже при такой точности скрининговый тест может привести к множеству ошибок. В министерстве обороны работают 2,8 миллиона человек; несовершенная система в таком масштабе может в итоге ложно обвинить десятки тысяч.
Есть и другие проблемы. Интерпретации показаний полиграфа часто субъективны: люди из групп меньшинств чаще оцениваются как лживые. Более того, при обучении опрашиваемые 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 Зее, доцент, изучающая обман в Университете Эразма в Роттердаме. По ее словам, самый большой эффект машины — сдерживающий: часто испытуемые признаются еще до начала теста. «Но это работает только если люди верят, что полиграф работает», — отмечает она.
Различные новые стратегии детекции лжи уже опробовались, включая технологии от тепловизионных камер до трекеров движения глаз и сканирования мозга. Ни одна из них не дала надежных результатов за пределами лаборатории. Проблема в том, что не существует единого верного признака лжи для всех и всегда. «Носа Пиноккио по-прежнему нет», — говорит ван дер Зее.
Теоретически ИИ 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 несколько измерений в общую оценку лживости, которую людям сложнее обмануть. По словам ван дер Зее, под поверхностью происходят три вещи, на которые пытается настроиться детекция лжи: физиологический стресс, когнитивная нагрузка и сознательные усилия человека скрыть факт лжи. Современная технология полиграфа охватывает только одну из них.«Чем больше у вас будет комбинированных методов, подходящих с этих трех разных сторон, тем успешнее вы будете», — говорит ван дер Зее. Это не новая концепция: в 2000-х годах исследователи из Манчестерского столичного университета в Великобритании разработали систему под названием r, которая вычисляла оценку обмана по видеозаписи. Позже она была включена в iBorderCtrl — пилотную программу, финансируемую ЕС. В США проект под названием AVATAR объединил отслеживание движений глаз, анализ голоса и регистрацию 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 неопределенность к недействительности. Даже если ИИ или машинное обучение сможет обнаружить ранее незамеченные закономерности в физиологических данных, он не сможет надежно связать их с ложью, поскольку нет истинных критериев.
«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 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 предполагаемым отсутствием лояльности», — говорит Освальд. «[Детекция лжи] используется как угроза, чтобы запугивать и заставлять людей признаваться в чем-либо, а не для получения достоверной информации».