В соответствии с бюджетным запросом Министерства обороны США, правительство намерено выделить 30,3 миллиона долларов на модернизацию технологий детекции лжи в течение следующих пяти лет. Программа, получившая название Polygraph+ или Polygraph Next, будет сосредоточена на алгоритмах оценки, использующих искусственный интеллект и машинное обучение, а также на методе, известном как "стенд-офф сенсинг". Этот метод позволяет получать физиологические данные без необходимости прикрепления устройства к телу испытуемого.

Цели и задачи программы

Согласно документу бюджета, впервые опубликованному изданием Inside Defense, проект направлен на "модернизацию федеральных технологий полиграфа и оценки достоверности" с целью повышения их точности и надежности. Однако эксперты предупреждают, что это может быть очередной попыткой использовать технологии для выявления лжи, которая не увенчается успехом. Кирий Коцоглу, юридический ученый из Университета Нортумбрии в Великобритании, отмечает, что "это ошибочное стремление упростить сложные процессы до чего-то осязаемого". В условиях повышенной напряженности в Пентагоне, под руководством министра обороны Пита Хегсета, ведомство все чаще прибегает к полиграфам в попытках выявить источники предполагаемых утечек информации в прессу. В сентябре New York Times сообщила, что около 50 офицеров Объединенного штаба прошли полиграфные тесты после публикаций о сокращении запасов оружия США в конфликте с Ираном.

Операторы и технологии

Polygraph+ будет управляться Агентством контрразведки и безопасности Министерства обороны (DCSA), которое проводит проверки биографий для федерального правительства. В документе бюджета, который еще не был одобрен Конгрессом, указано, что новая технология будет использоваться для проверки потенциальных сотрудников и "выявления внутренних угроз". На данный момент неясно, какие конкретные технологии будут применяться, и DCSA не ответила на запрос о дополнительной информации. Тем не менее, другие инициативы Пентагона могут дать подсказки о возможных направлениях. В 2023 году Офис инноваций Министерства обороны (DIU) запустил открытый процесс подачи заявок для поиска компаний с продуктами, которые могли бы использоваться для обнаружения обмана. В результате были выбраны две компании для создания прототипов: Presage Technologies, которая утверждает, что может измерять частоту сердечных сокращений и дыхания с помощью стандартных камер, и Altec Research, медицинская компания, которая сейчас расширяет свои технологии до бесконтактного сенсирования. Прототип технологии Altec, выпущенный DIU, показывает, что она отслеживает движения головы, температуру кожи лица и активность пор. Обе компании не ответили на запросы о комментариях, а DIU отказался от комментариев.

Проблемы существующих технологий

Современные технологии детекции лжи едва ли изменились с момента изобретения полиграфа в 1920-х годах. Экзаменаторы полагаются на измерения артериального давления, пульса, дыхания и потоотделения, чтобы определить, лжет ли человек. Они делают выводы о правдивости ответов респондентов на основе различий в их физиологических реакциях на базовые вопросы, такие как "Синее ли небо?", и целевые вопросы, например, "Совершали ли вы когда-либо преступление?". Каждый год федеральное правительство проводит десятки тысяч таких тестов при отборе сотрудников, однако надежность этой технологии неоднократно ставилась под сомнение, и ее результаты редко принимаются в суде. В 1983 году Офис оценки технологий Конгресса пришел к выводу, что существует очень ограниченное количество доказательств, подтверждающих использование полиграфа для проверки сотрудников, а в 2003 году Национальный научный совет США заявил, что доказательства его эффективности "слабые, как минимум". Исследования показывают, что люди могут распознать ложь чуть более чем в половине случаев без технической помощи. Американская ассоциация полиграфов утверждает, что точность полиграфа составляет от 80% до 94%. Однако отчет NRC 2003 года указал, что тест с такой точностью может привести к множеству ошибок. Поскольку Министерство обороны США насчитывает 2,8 миллиона сотрудников, несовершенная система, применяемая в таком масштабе, может привести к ложным обвинениям десятков тысяч людей.

Субъективность и манипуляции

Существуют и другие проблемы. Интерпретация результатов полиграфа часто субъективна: разные экзаменаторы могут получать совершенно разные результаты, а люди из меньшинств чаще подвергаются оценке как обманщики. Более того, с обучением испытуемые могут освоить различные контрмеры, которые помогут обойти тест; например, они могут искусственно повысить свою физиологическую реакцию на базовые вопросы, наступая на шип, скрытый в обуви. Софи ван дер Зее, доцент, изучающая обман в Университете Эразма в Роттердаме, утверждает: "Если вы знаете, как это работает, вы можете его обмануть". Она добавляет, что наибольшее влияние машины заключается в сдерживании — часто испытуемые признаются в преступлениях еще до начала теста. "Но это работает только если люди думают, что полиграф действительно работает", — подчеркивает она.

Будущее детекции лжи

На протяжении десятилетий предпринимались различные новые стратегии для детекции лжи, включая технологии от тепловизоров до трекеров зрачков и сканирования мозга. Однако ни одна из них не дала надежных результатов вне лаборатории. Проблема в том, что нет единственного признака лжи, который был бы верен для всех в любое время. "Все еще нет носа Пиноккио", — говорит ван дер Зее. Искусственный интеллект теоретически может улучшить полиграфы, если он сможет находить закономерности в данных, которые экзаменаторы не могут увидеть. Алгоритмы ИИ также могут быть использованы для "мультимодальной" детекции обмана, которая стремится объединить несколько измерений в общий "балл обмана", который труднее обмануть. Ван дер Зее отмечает, что детекция лжи пытается сосредоточиться на трех аспектах: физиологическом стрессе, когнитивной нагрузке и сознательных усилиях людей скрыть факт обмана. Текущая технология полиграфа охватывает только один из этих аспектов. "Чем больше методов, которые вы можете объединить и которые подходят к задаче с разных углов, тем успешнее вы будете", — говорит ван дер Зее. Это не новая концепция: в 2000-х годах исследователи Манчестерского метрополитенского университета в Великобритании разработали систему под названием Silent Talker, которая генерировала балл обмана на основе видеозаписей. Позже она была интегрирована в проект iBorderCtrl, финансируемый ЕС. В США проект AVATAR объединил отслеживание глаз, анализ голоса и детекцию движений тела в инструмент для использования на границах. Все эти проекты тихо исчезли. Коцоглу утверждает, что сочетание ИИ и полиграфа — "это худшее из обоих миров", поскольку оно добавляет неопределенность к недействительности. Даже если ИИ или машинное обучение смогут обнаружить ранее невидимые закономерности в физиологических данных, они не смогут надежно связать их с ложью, поскольку нет реальной истинной основы. "Даже если у вас есть все записи полиграфных тестов, вы не знаете, правильны ли эти тесты", — говорит Марион Освальд, профессор права, которая писала вместе с Коцоглу о применении полиграфов в судебной системе. Она опасается, что новые формы детекции лжи будут, как и полиграф, использоваться больше как психологический инструмент, чем как научный. "Это кажется очень ответом на беспокойство текущей администрации по поводу утечек и предполагаемой недостаточной лояльности", — говорит Освальд. "[Детекция лжи] используется как угроза, чтобы запугать и заставить людей признаться в чем-то, а не для получения действительной информации."