人工智能无处不在——它可以判断 Yelp 等网站上的食物照片中含有什么,可以帮助研究人员加快 MRI 扫描速度,甚至可以从某人的声音中寻找抑郁的迹象。但您可能还没有考虑过还有一种用途:测谎。 这个想法——人工智能谎言嗅探器——之所以成为新闻,是因为欧洲的边境安全项目 iBorderCtrl,该项目涉及专注于“欺骗检测”的技术。该计划包括两个步骤,谎言检测部分在家里进行。据欧盟委员会称,该协议从预筛查开始,旅行者“使用网络摄像头回答计算机动画边防警卫的问题,这些问题根据旅行者的性别、种族和语言进行个性化设置。这种独特的“欺骗检测”方法会分析旅行者的微表情,以确定受访者是否在撒谎。” 这听起来像科幻小说,当然,它也让人想起测谎仪测试的麻烦历史。但这样的人工智能系统是可能的。问题是:它有多准确? 密歇根大学计算机科学与工程学教授 Rada Mihalcea 从事欺骗检测研究已有大约十年。以下是他们构建 AI 欺骗检测器的过程以及其工作原理。 从事人工智能和机器学习的研究人员首先需要的是数据。就 Mihalcea 所做的工作而言,他们从实际法庭案件的视频开始。例如,被告在被判有罪的审判中发言可以提供欺骗的例子;他们还使用证人的证词作为真实或虚假陈述的例子。(当然,机器学习算法的好坏取决于输入的数据,重要的是要记住,被判有罪的人实际上可能是无辜的。) 他们总共使用了 121 个视频片段和相应的文字记录——其中大约一半是虚假陈述,一半是真实陈述。他们利用这些数据构建了机器学习分类器,最终准确率达到 60% 到 75%。 系统注意到了什么?“代词的使用——说谎的人往往较少使用‘我’或‘我们’等词,或指代他们自己的词,”米哈尔恰解释道。“相反,说谎的人会更多地使用‘你’、‘你的’、‘他’、‘他们’和‘她’。” 这不是唯一的语言信号:说谎的人会使用“更强烈的词语”来“反映确定性”,她说。这类词语的例子有“绝对”和“非常”,而有趣的是,说真话的人更有可能含糊其辞,使用“也许”或“很可能”等词语。 “我认为,撒谎的人会试图弥补他们所撒的谎言,”她说,“所以他们试图让自己显得更有信心。” 至于手势,她指出,撒谎的人更有可能直视提问者的眼睛。他们做手势时也倾向于用双手,而不是只用一只手——她怀疑这也是为了说服别人。(当然,这些都是她描述的模式:如果有人说话时看着你的眼睛并用双手做手势,这并不意味着他们在撒谎。) 这些都是研究人员为 AI 提供示例以供其使用和学习后,AI 可以开始注意到的令人着迷的小数据点。但 Mihalcea 承认,她的工作“并不完美”。“作为一名研究人员,我们很高兴能够达到 75% 的准确率。”但从另一个角度来看,错误率为四分之一。“我认为它还不能用于实践,因为错误率高达 25%。” 最终,她认为这样的技术可以为人类提供帮助——例如,它可以表明它注意到了演讲者陈述中的一些“不寻常”之处,然后也许可以让人类“进一步探究”。这实际上是人工智能的一个常见用例:增强人类能力的技术。 |
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