【100%準確的測謊器 2/5】測謊技術的生力軍:AI

謝樹寬
鏡週刊Mirror Media
AI輔助的人臉辨識系統成為新一代的測謊工具。(東方IC)
AI輔助的人臉辨識系統成為新一代的測謊工具。(東方IC)

過去測謊機的原理,主要是依靠人們在說謊與說話、表情、動作、乃至生理現象出現的變化。

如今,測謊技術出現了更強大的生力軍:可透過學習不斷提升能力的人工智慧(AI)。


對我們大部分人來說,一般情況下說謊比說實話更有壓力。說謊時要評估對方的想法,壓抑自己的情緒,須要消耗更多的腦力。心理學家把這種負擔稱之為「認知負荷」(cognitive load)。大部分的測謊機根據這個原理來偵測我們身體上的說謊的跡證。

測謊的科技通常檢查五種類型的跡證。前兩個是關於語言上的:我們說的內容以及我們說話的方式。史丹佛大學的數位溝通專家漢考克(Jeff Hancock)發現在數位約會網站說謊時頻繁出現的字是“I”,“me”,和“my”。2012年英國轟動一時的槍殺案中,警方利用語調變化的偵測技術推斷犯人齊默曼(George Zimmerman)說謊。在2007年到2010年之間英國地方政府的實驗計畫,試圖從電話的通聯來判斷對方是否騙取社會福利。23個地方政府的語調分析測試中只有5個地方政府判定測驗效果正確。不過到2014年仍有20個地方政府持續這項實驗。

第三個跡證的類型是肢體語言。有些說謊的人會展露所謂「騙子的快感」(duper’s delight),也就是在騙人是臉上表情稍縱即逝的變化。「認知負荷」讓人們的動作出現變化,說謊的人試圖「表演得自然一點」往往會適得其反。2015年劍橋大學的實驗中,透過緊身衣來測量受試者問答時的肌肉變化,測謊的準確率據稱超過七成。

第四個跡證是生理上的。傳統測謊器偵測人們血壓、呼吸頻率和流汗的變化。性侵犯罪者測量陰莖勃起的變化。紅外線攝影機則分析臉部溫度變化。人們說謊時血液回流到腦部可能讓鼻子稍稍縮小(和木偶奇遇記裡的皮諾喬正好相反)。

在九零年代發展的新科技讓測謊多了一個更直接採證的跡證,那就是我們的腦。在Netflix影集《謀殺犯的形成》(Making a Murderer),否認虐殺指控的史蒂芬艾佛列接受了「腦波指紋比對」(brain fingerprint)的測驗,用腦電圖(EEG)解讀他腦神經在測謊時的起伏活動。2008年一個類似的EEG測試被用來起訴一個涉嫌殺害未婚夫的印度女子莎瑪(Aditi Sharma),不過經過上訴後,印度高等法院認為測謊違反了被告不自證有罪的權利,因而撤銷了她的罪名。

在九一一事件之後,美國政府開始投入大量經費在「國防先進研究計劃署」(Darpa),進行與腦部相關的測謊研究。

不過測謊工具在科技上更加精細並不代表它有用。2007年一個麥克阿瑟基金會成立的研究小組檢查了以功能性核磁共振成像(fMRI)為基礎的測謊實驗。最後仍無法判斷它是否達到真正測謊功效,主持研究的心理學家華格納(Anthony Wagner)作證反對法院以fMRI測謊的有效性。

如今,測謊科技出現了新幫手。許多測謊技術利用人工智慧(AI),透過演算法結合多種的跡證對於說謊與否做出綜合衡量。機器學習加速了測謊的研究,因為它透過數據可以偵查出過去未曾發現的模式。舉例來說,馬里蘭大學的科學家們已經開發出一套軟體,據稱透過法庭錄影帶他們可以偵測出被告何時說謊,準確率可達到88%。

這類工具背後的演算法,能力將隨著時間進展不斷提升,或許最終連設計這套程式的人類,也無從理解它們判決有罪無罪是依據什麼因素。這類測謊曾在工作面試、入境海關、和警方問案中進行實驗,不過隨著它們更普遍應用,公民權團體和科學家也開始擔心這套技術對社會可能帶來的危險。

參考資料:Guardian


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