Пентагон дасть $30 млн на «розумний» поліграф: що хочуть змінити за допомогою ШІ

Міністерство оборони США заклало у свій бюджетний запит фінансування п'ятирічної програми Polygraph+, також відомої як Polygraph Next, на суму $30,3 мільйона. Ця ініціатива спрямована на фундаментальне оновлення принципу роботи поліграфа, який з моменту своєї появи у 1920-х роках майже не змінювався, вимірюючи пульс, тиск, дихання та потовиділення.

Щорічно федеральний уряд проводить десятки тисяч таких перевірок, проте точність сучасних поліграфів залишається предметом наукових дискусій. У 1983 році Бюро оцінки технологій Конгресу США відзначило обмеженість доказів ефективності, а у 2003 році Національна дослідницька рада США назвала наявні докази слабкими. Хоча Американська асоціація поліграфологів заявляє про точність 80–94%, навіть за такого показника масове застосування може призводити до значної кількості хибних результатів.

Проблематика полягає в тому, що поліграф фіксує фізіологічні реакції, які можуть бути викликані не лише обманом, але й стресом або нервовим напруженням. Розробники програми Polygraph+ сподіваються, що алгоритми штучного інтелекту зможуть аналізувати численні сигнали одночасно, ідентифікуючи складніші закономірності, не помітні при традиційному тестуванні.

Нова система передбачає поєднання показників фізіологічного стресу, когнітивного навантаження та інших реакцій організму. Додатково планується використання дистанційного зчитування даних. Схожі мультимодальні підходи, що включають відстеження рухів очей, тепловізійне сканування та вимірювання міміки, вже тестувалися у 2023 році компаніями Presage Technologies та Altec Research.

Проте, ці системи поки не продемонстрували стабільних результатів поза лабораторними умовами. Програма Polygraph+ має на меті верифікувати, чи дійсно алгоритми машинного навчання здатні підвищити надійність поліграфних перевірок в реальних операційних сценаріях.

Що це означає: Інвестиції Пентагону у «розумні» поліграфи можуть започаткувати нову еру в технологіях верифікації інформації, потенційно знижуючи ризики помилкових оцінок при наймі персоналу для критично важливих посад. Успішна реалізація проекту може мати далекосяжні наслідки для методів безпеки та кадрового скринінгу як у державному, так і приватному секторі, а також стимулювати подальший розвиток ШІ у сфері аналізу людських біометричних даних.