AI時代的測謊技術:張嘴之前看穿你
可能對其他的一些技術來說,在某種程度上,AI是工具的工具,目的在于讓工具變得更加好用、更加精準。比如拍照。至于精準度有多大的提高,則完全在于AI的算法有多豐富和算力有多強大。
那么,對測謊而言,AI的作用是否也是如此?
馬里蘭大學和達特茅斯學院的研究人員開發了一套ADRE(欺騙分析和推理引擎)人工智能系統。為了開發這套系統,研究人員利用了大量的法庭對話視頻,以此來對其進行視覺訓練。在這方面,其重點使用經過低級視頻特征訓練的分類器來預測人類的微表情。這些主要識別的表情包括皺眉、揚眉、唇角翹起、嘴唇突出和歪頭等五個內容。經過15組的視頻訓練,其在最后的視頻測謊中對微表情的認知正確率達到了92%。
而在最近,美國、加拿大和歐盟也正在加緊測試一項測謊研究,其主要被用來判斷一個人是否會是在企圖欺騙官員。這項技術結合了智能圖像識別技術,來發現潛在的移動跡象,比如眼球轉動、聲調變化、奇怪身體姿勢或面部表情動作等。而且根據CNBC的一份報告,其能夠將潛在的欺騙發現準確率提高80 %。相比之下,人類簡直是弱爆了。
值得注意的是,這項技術早在六年前就已經布控,AI在這兩年的迅速興起,也讓它的進展更為迅速。
而在這些識別技術中,眼球追蹤有可能成為AI大顯身手的一面。目前無論是在人車交互還是進行手機控制,眼球追蹤都已經成為了熱門話題并取得了一定的成果。在測謊方面,美國猶他大學的科學家已經研發除了一款測謊儀,通過對人提問,來觀察其瞳孔擴張細節、反應時間、閱讀時間等一系列數據,從而判斷是否說謊。那么,在AI的加持下,這項眼球分析工作很有可能變得更加細膩。
由此我們可以看出,與傳統的技術測謊相比,AI測謊具備了一項全新的功能:預測謊言。也就是說,你可能還沒說話,AI就已經知道你要說謊了;而傳統技術則需要在幾項動作同時進行的時候進行比對分析,才能得出結果。雖然這其中時間差并不算很長,但對技術而言,這就像百米賽跑,冠軍的歸屬其實就在于分毫之間。
被慎用的測謊技術:AI可能也不例外
但是,人是一個非常復雜的有機體。時至今日,我們仍未真正弄清楚人的大腦、脾臟、神經、四肢,甚至無法攻克一個小小的感冒。生理認知如此,心理研究則更加棘手:意識究竟是從哪里來的?我們一直試圖去尋找一個能夠解釋一切的答案,卻忽略了可能根本就不存在這個答案。
比如對謊言的判斷。無論是傳統技術還是AI,它都不可避免地是要借助于生理的表現來進行推測。而最正確的方式不該是撬開說謊者的腦袋或者直接去往其他有可能存放著正確答案的地方嗎?通過推測的出來的東西,尤其是存在很大變數的意識行為,它可能無線趨近精確,但永遠也不可能達到百分之百。
哪怕是利用AI進行表情或動作識別,也必須要考慮到特殊的情況。比如一個人的生理性的不可逆動作,如嘴歪眼斜,會不會被AI收入被分析的表情里?又或口吃?又或如傳統的測謊技術會碰到的普遍問題一樣:說真話的人因為緊張出現的和說謊者類似的生理特征表現,其能不能準確地發現其中的細微分別?
對于定罪而言,哪怕只有0.001%的錯誤可能,都不能成為依據。因此測謊結果能不能被作為法庭證據,一直備受爭議。也正是如此,美國在二三十年代的時候對測謊結果是不予理會的。雖然到現在正確率大大提高,但仍然有部分州立法拒絕使用測謊證據。
問題是,目前的技術邏輯可能是解決說謊問題的最好辦法了——在我們還無法準確找到那個指明謊言的身體的神秘區域之前,我們希望用技術來盡可能揭穿謊言。
那么,AI能不能幫助我們找到這個神秘的區域呢?也許吧,誰知道呢?不過可以確定的是,哪怕歷時甚久,我們也愿意一直等待。