五角大楼拟投入3000万美元研发AI测谎仪
根据美国国防部的一份预算申请，美国政府计划在未来五年投入 3030 万美元，研发一种升级版测谎仪。该项目名为 Polygraph+（或 Polygraph Next），重点研究基于人工智能和机器学习的评分算法，以及一种被称为“非接触式传感”的技术，即无需在被测者身上安装设备就能采集生理数据。
据 Inside Defense 首先披露的预算文件显示，该项目旨在“推动联邦测谎与可信度评估技术的现代化”，以提高其准确性和可靠性。但用技术手段识别谎言历来屡屡失败，这个项目可能只是又一次尝试。英国诺森比亚大学研究测谎仪在司法系统中应用的法学学者 Kyri Kotsoglou 表示：“这是一种误入歧途的努力，想把复杂问题简化成看得见摸得着的东西。”
此次计划推出的时机，正值国防部内部关系高度紧张。在国防部长 Pete Hegseth 的领导下，五角大楼越来越多地动用测谎仪，试图揪出向媒体泄露消息的源头。据《纽约时报》去年 9 月报道，在媒体报道美国在伊朗战争中武器库存耗尽的消息后，联合参谋部约 50 名军官接受了测谎。
Polygraph+ 项目将由负责联邦政府背景审查的国防反情报与安全局（DCSA）运营。根据尚未获得国会批准的预算文件，新技术将用于 prospective 雇员的审查和“内部威胁检测”。目前尚不清楚具体会采用哪些技术，DCSA 也未回应置评请求。
不过，五角大楼的其他项目或许能提供一些线索。2023 年，国防创新部门（Defense Innovation Unit，DIU）曾发起公开征集，寻找拥有可用于欺骗检测产品的公司。
最终它挑选了两家公司来开发原型：一家是 Presage Technologies，号称能用普通摄像头测量心率和呼吸频率；另一家是 Altec Research，原本是一家医疗传感器公司，如今正拓展到非接触式传感技术领域。DIU 公布的一张 Altec 原型技术的截图显示，该系统能追踪头部动作、面部皮肤温度和毛孔活动。Presage Technologies 和 Altec Research 均未回应置评请求，DIU 也拒绝置评。
自测谎仪于20 世纪 20 年代问世以来，现有测谎技术几乎没有太大变化。检测人员依靠血压、脉搏、呼吸和汗液等指标来判断受测者是否撒谎：先提出“天是蓝的吗”这类基准问题和“你犯过罪吗”这类目标问题，再根据受测者生理反应的差异，判断其回答是否属实。
联邦政府每年在员工审查中要开展数万次测谎，但这项技术的可靠性一直饱受质疑，其结果也很少能被法庭采纳。早在 1983 年，国会技术评估办公室就得出结论：支持将测谎仪用于员工审查的证据非常有限；2003 年，美国国家研究委员会（NRC）也称其有效性的证据“充其量是薄弱的”。
研究表明，在没有任何技术辅助的情况下，人类识别谎言的准确率仅略高于一半。美国测谎协会则声称测谎仪的准确率在 80% 到 94% 之间。但 NRC 在 2003 年的报告中指出，即使达到这样的准确率，用于大规模审查仍然会产生大量误判。美国国防部雇员多达 280 万人，用一套不完善的系统覆盖如此规模的人群，可能导致数万人被错误指控。
问题还不止这些。测谎结果的解读往往很主观：不同的审查员得出的结论可能大相径庭，少数族裔也更容易被判定为说谎。此外，接受训练的受测者可以学会各种对抗手段来骗过测试——比如通过踩住藏在鞋里的图钉，人为放大自己在基准问题上的生理反应。
“只要了解它的工作原理，就能骗过它，”鹿特丹伊拉斯姆斯大学研究欺骗行为的副教授 Sophie van der Zee 说。她认为这台机器最大的作用其实是威慑——很多受测者在测试开始前就主动招供了。“但前提是人们得相信测谎仪真的管用，”她指出。
几十年来，人们尝试过各种新的测谎方法，用上了热成像相机、瞳孔追踪、脑部扫描等技术，但没有一种能在实验室之外得出可靠结果。问题在于，撒谎并不存在一个对所有人都适用的单一破绽。“至今还没有出现匹诺曹的长鼻子。”van der Zee 说。
理论上，如果 AI 能从数据中找到人类审查员发现不了的模式，它确实有望改进测谎仪。此外，AI 算法更有可能被用于“多模态”欺骗检测——把多项测量结果综合成一个总体欺骗“分数”，让人更难造假。van der Zee 说，测谎技术试图捕捉的其实是三样隐藏在表面之下的东西：生理压力、认知负荷，以及人们为掩饰谎言而做出的主观努力。而现有的测谎仪只能捕捉其中一项。
“能从这三个不同角度入手、综合多种方法，成功率就越高。”van der Zee 说。这并不是什么新概念——早在 2000 年代，英国曼彻斯特城市大学的研究人员就开发过一个名为 Silent Talker 的系统，可以从视频画面中生成欺骗分数，后来被纳入欧盟资助的试点项目 iBorderCtrl。在美国，一个叫 AVATAR 的项目把眼动追踪、语音分析和身体动作检测整合进了边境检查工具。但这些项目最终都悄无声息地没了下文。
Kotsoglou 认为，把 AI 和测谎仪结合起来是“两个世界里最糟糕的部分”，等于在本来就无效的基础上又叠加了不确定性。就算 AI 或机器学习能从生理数据中发现前所未有的模式，也无法可靠地将其与撒谎关联起来，因为根本不存在所谓的“真实标准答案”。
“即便你拥有全球所有的测谎器测试记录，也无法断定这些结果究竟是否准确，”玛丽昂·奥斯瓦尔多说。她是一位法学教授，曾与科托格鲁合作撰写关于司法系统中使用测谎技术的文章。她担心，新型测谎技术也会像传统测谎仪一样，更多充当心理施压的手段，而非科学工具。
奥斯瓦尔多指出：“这似乎是对当前政府担心信息泄露及察觉到的忠诚度不足的回应。[测谎技术] 正被用作一种威胁手段，通过恐吓迫使他人认罪，而非获取任何真正有效的信息。”