झूठ डिटेक्टर में एआई का उपयोग करने का प्रयास केवल धोखाधड़ी की मान्यता की समस्या को बढ़ाता है

झूठ की मान्यता में कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करने के प्रयासों का एक विस्तृत अध्ययन

इससे पहले कि पॉलीग्राफ ने फैसला सुनाया "दोषी", इमैनुएल मर्विलस ने न्यूर्क, न्यू जर्सी के बंदरगाह में एक वनस्पति तेल कंपनी के लिए काम किया। उसने बक्से ले जाकर $ 12 / घंटा कमाया, लेकिन यह एक जीवित के लिए पर्याप्त नहीं था। उनके भाई और बहन काम करने के लिए बहुत छोटे थे, और उनकी माँ ने कैंसर के साथ एक महंगी लड़ाई छेड़ी। हालांकि, बंदरगाह के मालिक ने कहा कि वह एक तकनीकी स्थिति के उन्नयन के लिए कतार में था, जिस पर उसे $ 25 / घंटे का भुगतान करने का वादा किया गया था।

Mervilus अभी भी अपने प्रचार के लिए इंतजार कर रहा था जब 19 अक्टूबर, 2006 को, वह और एक दोस्त न्यू जर्सी के नजदीकी शहर एलिजाबेथ में स्थित डंकिन डोनट्स में भोजन के लिए रुक गए। कुछ मिनट बाद, जब वे सड़क पर चले गए, तो दो पुलिसकर्मी उनके पास पहुंचे और उन पर आरोप लगाया कि उन्होंने रेलवे स्टेशन के पास एक व्यक्ति को लूट लिया था, जिसे कुछ मिनट पहले चाकू से हमला किया गया था।

दूर के एक पीड़ित ने मर्विलस और उसके दोस्त की पहचान की। अपनी बेगुनाही साबित करने की बेताब कोशिश में, मर्विलस ने पॉलीग्राफ टेस्ट लेने का सुझाव दिया। पुलिस सहमत हो गई, लेकिन इस परीक्षण से कुछ समय पहले ही मर्विलस की मां की मृत्यु हो गई। जब पुलिस ने उसे तंत्र से जोड़ा, तो वह भ्रमित और चिंतित था। वह इस परीक्षण में विफल रहा, इसे फिर से पारित करने का अवसर मांगा गया और मना कर दिया गया।

मर्विलस की निर्दोषता की याचिका के बाद, मामला अदालत में भेजा गया था। परीक्षण लेफ्टिनेंट ने अदालत में कहा कि डिवाइस एक विश्वसनीय "सच्चाई का संकेतक" है। उन्होंने कहा कि उन्होंने अपने करियर में कभी नहीं देखा कि "किसी ने धोखाधड़ी के लक्षण दिखाए, और फिर यह पता चला कि वह सच कह रहा था।" जूरी ने मर्विलस को दोषी पाया - जो, अपीलीय अदालत में निकला, पॉलीग्राफ में अत्यधिक विश्वास के कारण हुआ। जज ने उन्हें 11 साल जेल की सजा सुनाई।

मानव शरीर की विशेषताओं का विश्लेषण करके धोखे को मान्यता दी जा सकती है जो आधुनिक जीवन में गहराई से निहित है। पॉलीग्राफ की विश्वसनीयता पर कई अध्ययनों के संदेह के बावजूद, संयुक्त राज्य अमेरिका में हर साल 2.5 मिलियन से अधिक निरीक्षण आयोजित किए जाते हैं, और पॉलीग्राफ उद्योग का अनुमान $ 2 बिलियन है। अमेरिकी संघीय सरकारी एजेंसियां, जिनमें न्याय विभाग, रक्षा विभाग और CIA शामिल हैं, इस डिवाइस का उपयोग करते हैं। काम के लिए उम्मीदवारों का मूल्यांकन। 2007 के न्याय विभाग की एक रिपोर्ट बताती है कि तीन चौथाई से अधिक पुलिस स्टेशन और शेरिफ के कार्यालय कर्मचारियों की भर्ती के लिए झूठ डिटेक्टरों का उपयोग करते हैं।

हालाँकि, ये उपकरण अभी भी बहुत धीमी और अनाड़ी हैं जिनका उपयोग सीमाओं पर, हवाई अड्डों पर या लोगों के बड़े समूहों में किया जाता है। परिणामस्वरूप, पिछले एक दशक में एआई-आधारित झूठ डिटेक्टरों की एक नई पीढ़ी उभरी है। उनके समर्थकों का दावा है कि वे पॉलीग्राफ की तुलना में तेजी से और अधिक सटीक रूप से काम करते हैं।

वास्तव में, इन नए एआई सिस्टम के लिए मनोवैज्ञानिक औचित्य पॉलीग्राफ के अध्ययन से भी अधिक अनिश्चित है। साक्ष्य कि उनके द्वारा उत्पादित परिणामों पर भरोसा किया जा सकता है दुर्लभ है। हालांकि, एआई के उपयोग द्वारा दी गई उनकी बाहरी चमक, इन प्रणालियों की उपस्थिति की ओर ले जाती है, जहां पॉलीग्राफ पहले प्रवेश नहीं कर सकता था: सीमा पर, साक्षात्कार के लिए, ऋण शोधन क्षमता का आकलन करने और बीमा धोखाधड़ी की जांच करने की प्रक्रियाओं के लिए। ग्राहकों, कर्मचारियों, नागरिकों, आप्रवासियों और अंतरराष्ट्रीय पर्यटकों की विश्वसनीयता के बारे में निर्णय लेते समय निगम और सरकार उन पर भरोसा करना शुरू करते हैं। लेकिन क्या होगा अगर कोई झूठ किसी भी मशीन द्वारा मज़बूती से पहचाने जाने के लिए एक टुकड़ा भी जटिल है, भले ही एल्गोरिदम कितना उन्नत हो?

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प्राचीन चीन में जिज्ञासुओं ने अपने संदिग्धों के मुंह में चावल डालकर देखा कि क्या उनसे लार निकलता है। " रोमन कृत्यों ", मध्ययुगीन नैतिक कहानियों की एक एन्थोलॉजी, एक सैनिक की कहानी बताती है जिसने अपने क्लर्क को अपनी पत्नी की नब्ज को मापने का आदेश दिया, यह निर्धारित करने के लिए कि क्या यह उसके लिए वफादार रहा है।



प्रथम विश्व युद्ध में संयुक्त राज्य अमेरिका के शामिल होने के बाद, हार्वर्ड के एक शोधकर्ता विलियम मैरस्टन ने धोखाधड़ी का पता लगाने के प्रयास में रक्तचाप मापने वाली मशीनों का उपयोग किया था। कुछ वर्षों बाद, बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय से फिजियोलॉजी में डॉक्टरेट की उपाधि प्राप्त करने वाले एक पुलिसकर्मी, मारस्टन, जॉन ऑगस्टस लार्सन के काम से प्रेरित होकर, "कार्डियो-न्यूमो मनोचिकित्सक" नामक एक मशीन विकसित की, जो विषय के रक्तचाप, नाड़ी दर और गति पर निरंतर डेटा प्रदान करती है। साँस लेने में। लार्सन ने तर्क दिया कि ये गवाही केवल एक दबाव की तुलना में बेहतर धोखा है।

प्रारंभ में, लार्सन ने बर्कले में एक महिला छात्रावास में चोरी की जांच के लिए कार का उपयोग किया, और एक वर्ष के लिए सैन फ्रांसिस्को में एक पुजारी की हत्या के आरोपी व्यक्ति को दोषी ठहराने के लिए उसका इस्तेमाल किया गया। 1930 के दशक तक, लार्सन की एक प्रोटीज पहले से ही देश भर के पुलिस विभागों को डिवाइस के पोर्टेबल संस्करण बेच रही थी, एक गैल्वेनिक स्किन रिएक्शन सेंसर जोड़ रही थी - जितना अधिक विषय पसीना होगा, उतना बेहतर त्वचा वर्तमान का संचालन करेगी। 1970 तक, लाखों निजी क्षेत्र के श्रमिकों को नियमित रूप से पॉलीग्राफ द्वारा उनके नियोक्ताओं द्वारा निर्देशित परीक्षण किया गया था।

अधिकांश आधुनिक पॉलीग्राफ उसी मूल योजना का उपयोग करते हैं जो लार्सन ने सुझाया था: अन्वेषक विषय के सामान्य शारीरिक स्थिति को मापने के लिए कई प्रश्न पूछता है, यह देखते हुए कि मशीन इन मापों को कागज या स्क्रीन पर तरंग जैसी लाइनों में कैसे अनुवाद करती है। अन्वेषक तब इन स्तरों में अचानक वृद्धि या गिरावट की तलाश करता है जब विषय अपराधों या भावनाओं से संबंधित प्रश्नों का उत्तर देता है।

हालांकि, भौतिकविदों और न्यूरोसाइंटिस्टों ने पॉलीग्राफ की लगभग उसी क्षण से आलोचना की है, जब लार्सन ने जनता के लिए अपने आविष्कार की खोज की थी। अगर कुछ झूठ बोलने वालों को हृदय गति या रक्तचाप में बदलाव का अनुभव हो सकता है, तो इस बात के बहुत कम सबूत हैं कि इस तरह के बदलाव धोखे से लगातार सहसंबद्ध होते हैं। कई निर्दोष लोगों को पूछताछ के दौरान घबराहट होने लगती है, और अनुभवी झूठे अपने शरीर में बदलावों को दबा या पैदा कर सकते हैं जो उन्हें परीक्षण को बेवकूफ बनाने की अनुमति देते हैं। एक पालीग्राफ भी किया जा सकता है मूर्ख बनाया से अपनी जीभ काट , एक गुलनार पर कदम रख, या सबसे भयानक डर के बारे में सोच। हमेशा एक जोखिम होता है कि डिवाइस एक प्रयोगशाला प्रयोग की नियंत्रित स्थितियों के तहत भी परस्पर विरोधी गवाही प्राप्त करेगा, और वास्तविक जीवन में वे और भी कम विश्वसनीय हैं: चूंकि परीक्षण पर धोखा देने वाले अपराधी पुलिस को अपने अपराध को लगभग स्वीकार नहीं करते हैं, और निर्दोष संदिग्ध अक्सर झूठी गवाही देते हैं, विफल। परीक्षण, यह कहना असंभव है कि ये मशीनें वास्तव में कितना अच्छा प्रदर्शन करती हैं।


अमेरिकी आविष्कारक लियोनार्ड कीलर (1903-1949), पॉलीग्राफ आविष्कारक जॉन लार्सन के प्रोटेक्शन, ने ब्रूनो हाउथमैन का परीक्षण किया, जिन्हें चार्ल्स अगस्त लिंडबर्ग जूनियर के अपहरण के लिए गिरफ्तार किया गया, आरोपित किया गया और निष्पादित किया गया। हफ़मैन ने अपने जीवन के अंत तक अपनी बेगुनाही की घोषणा की।

इन सीमाओं के कारण, लंबे समय तक अधिकांश अमेरिकी अदालतों में पॉलीग्राफ परीक्षण स्वीकार नहीं किए गए, जब तक कि दोनों पक्ष उन्हें मामले में संलग्न करने के लिए सहमत नहीं हुए। संघीय कानून ने 1988 से निजी कंपनियों के कर्मचारियों के पॉलीग्राफ के परीक्षण पर प्रतिबंध लगा दिया है (विशेष रूप से संवेदनशील काम जैसे कि सशस्त्र गार्ड या ड्रग वितरकों के साथ-साथ चोरी या धोखाधड़ी के संदेह के साथ)। अमेरिकन साइकोलॉजिकल एसोसिएशन ने चेतावनी दी है कि "अधिकांश मनोवैज्ञानिकों का मानना ​​है कि एक झूठ को इंगित करने के लिए पॉलीग्राफ की क्षमता का बहुत कम सबूत है।" नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज की 2003 की एक रिपोर्ट में, इस मुद्दे के एक सरकारी अध्ययन के बाद, एक निष्कर्ष निकाला गया था कि जल्द ही व्यापक रूप से ज्ञात हो गया: एक मशीन झूठे की पहचान "अक्सर संयोग से बहुत अधिक होती है, लेकिन पूरी तरह से बहुत खराब।"उस पल में रिपोर्ट के प्रमुख लेखक ने कहा कि "इस तरह के क्रूड साधन को देने के लिए राष्ट्रीय सुरक्षा बहुत महत्वपूर्ण है।"

लेकिन शायद इस उपकरण को कम अशिष्ट बनाया जा सकता है। इसी तरह का वादा सरकारों और वाणिज्यिक संगठनों दोनों की झूठ बोलने वाली प्रौद्योगिकी को बेचने के लिए उत्साहजनक रूप से बढ़ती कंपनियों द्वारा किया जाता है। उनका तर्क है कि, शायद, व्यवहार के लक्षणों के कुछ जटिल पैटर्न बता सकते हैं कि एक व्यक्ति झूठ बोल रहा है, बस एक कूद पल्स या रक्तचाप से बहुत अधिक विश्वसनीय है। और शायद एक परिष्कृत एल्गोरिथ्म इन पैटर्नों को पहचान सकता है।

1969 से 1981 तक, सीरियल किलर, यॉर्कशायर रिपर का उपनाम, उत्तरी इंग्लैंड में लड़कियों का शिकार किया, उनमें से कम से कम 13 को मार डाला, और कम से कम सात और मारने की कोशिश की। पुलिस ने पूछताछ की और उसे नौ बार रिहा कर दिया, जबकि उसने अपनी खूनी यात्रा जारी रखी। उनका आखिरी शिकार लीड्स विश्वविद्यालय में 20 वर्षीय छात्र जैकलीन हिल था, जिसे नवंबर 1980 में मार दिया गया था। कुछ महीने बाद, पुलिस ने आखिरकार उसे शेफील्ड में एक वेश्या को मारने की तैयारी करते पकड़ा।

जब जेनेट रोथवेल 1980 के पतन में लीड्स विश्वविद्यालय में पहुंचे, तो वह हिल के कमरे के बगल में एक छात्रावास में रहते थे जिसमें हिल रहते थे। किलिंग हिल ने उसे डरा दिया।

रोथवेल ने कहा, "वह मेरे बारे में उसी समय विश्वविद्यालय की लाइब्रेरी में बस में चढ़ गई, और बस से उतरने के बाद उसे मार दिया गया।" रोथवेल ने बाद में पता लगाया कि हत्यारे को पकड़ने में कितना समय लगा। "मुझे लगा," उसे याद आया, "क्या कंप्यूटर पुलिस को सूचित करने के लिए कोई व्यवहार संबंधी विसंगतियां पा सकता है?"

नतीजतन, रोथवेल 90 के दशक के उत्तरार्ध में मैनचेस्टर मेट्रोपॉलिटन विश्वविद्यालय (यूएमएम) में स्नातक विद्यालय गए। वहां उसकी मुलाकात इराकी वंश के एक ब्रिटिश व्याख्याता ज़ुहैर बंदर से हुई जिन्होंने कंप्यूटर विज्ञान विभाग में काम किया। इससे कुछ समय पहले, बंदर का एक विचार था - एक विज्ञापन कंपनी द्वारा उसे स्क्रीन पर देखने वाले उत्पादों में ग्राहकों की रुचि को मापने के लिए एक अल्पविकसित उपकरण बनाने के लिए कहा गया।


एक महिला की एफबीआई द्वारा पॉलीग्राफ टेस्ट से गुजरने वाली एक तस्वीर,

"वे उपभोक्ताओं को एक पोर्टेबल डिवाइस सौंपना चाहते थे," बंदर ने कहा, "ताकि जब उपभोक्ता को कुछ पसंद आए, तो वह 1 दबाए, और यदि नहीं, तो 2. के लिए। मैंने सोचा कि क्यों?" अगर उनके चेहरे पर पहले से ही भाव हैं तो क्या ऐसे उपकरण बनाए जाने चाहिए? ” बंदर ने सुझाव दिया कि रोथवेल अपने डॉक्टरेट पर काम करने के लिए डिप्लोमा प्राप्त करने के बाद UMM में बने रहे, जिससे उन्हें जानकारी निकालने के लिए चेहरे का विश्लेषण करने में सक्षम सॉफ्टवेयर विकसित करने में मदद मिली। उन्होंने तय किया कि खुशी या क्रोध की तुलना में धोखा देना ज्यादा मुश्किल नहीं है। इन भावनाओं में से किसी को "असंगतता" - व्यवहार के पैटर्न, मौखिक या गैर-मौखिक, जो कंप्यूटर को पहचान सकते हैं, बनाना चाहिए।

रोथवेल ने 2000 के दशक के शुरुआत में ब्लिंकिंग या ब्लशिंग जैसी गतिविधियों को ट्रैक करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया और फिर कंप्यूटर पर दर्जनों वीडियो खिलाए, जहां लोगों ने ईमानदारी से और बेईमानी से एक ही सवाल का जवाब दिया। झूठों की सामान्य विशेषताओं को निर्धारित करने के लिए, कंप्यूटर ने व्यक्तियों के आंदोलन, उनके रिश्तों और इन रिश्तों के बीच संबंधों के विवरण का अध्ययन किया, जिससे एक तरह का "सिद्धांत" निकला, जिसे सामान्य भाषा में व्यक्त करना बहुत मुश्किल होगा। इस तरह से अध्ययन करने के बाद, सिस्टम अपने चेहरे की अभिव्यक्तियों में फ्रेम-बाय-फ्रेम परिवर्तनों का विश्लेषण करके "सच्चे" और "धोखेबाज" की श्रेणियों में नए विषयों को वर्गीकृत करने के लिए अधिग्रहीत ज्ञान का उपयोग कर सकता है।

2006 के एक अध्ययन ने इस प्रणाली की व्यवहार्यता की जांच की, जिसे " साइलेंट स्पीकर " कहा जाता है"(मौन बात करने वाला), परीक्षण विषय के उत्तरों में झूठ को पहचानने के लिए। वह 80% से अधिक की सटीकता प्राप्त करने में सक्षम नहीं था - न तो उस समय रोथवेल ने उसके साथ काम किया, न ही बाद में, जब अनुसंधान टीम ने उसे सुधारने की कोशिश की। इसके अलावा, रोथवेल ने मुझे बताया कि सामान्य रूप से प्रणाली। सामान्य रूप से काम करना बंद हो जाता है यदि विषय चश्मा पहने हुए है, तो ध्यान दें कि "प्रकाश व्यवस्था की स्थिति समान थी, और सभी पूछताछ मंचन चोरी से संबंधित थीं।" लेकिन रोथवेल ने याद दिलाया कि परियोजना के बहुत शुरुआती चरणों में भी बांदर "वाणिज्यिक उत्पाद जारी करने के विचार से मोहित था"; एक बार, उसने और एक अन्य सहयोगी ने उसे एक वीडियो प्रदान किया जिसमें एक महिला को अपने पति पर धोखा देने का संदेह था और उसने विश्लेषण के लिए साइलेंट टॉकर के माध्यम से वीडियो चलाने के लिए कहा - ठीक उसी तरह जैसे कि "रोमन एक्ट्स" पुस्तक में है।

रोथवेल को इस बारे में संदेह था। "यह मेरे लिए स्पष्ट था कि अगर इस तरह के सॉफ्टवेयर ने काम किया, तो यह सिद्धांत रूप में हानिकारक हो सकता है," उसने कहा। "मुझे नहीं लगता कि कोई भी प्रणाली 100% सटीकता के करीब आ पाएगी, और यदि सिस्टम गलत है, तो यह रिश्तों और जीवन स्थितियों के लिए भयावह परिणाम पैदा कर सकता है।" 2006 में, उन्होंने विश्वविद्यालय छोड़ दिया, ऑडियोलॉजिस्ट में अध्ययन किया, जर्सी द्वीप पर एक अस्पताल में नौकरी मिली, जहां वह आज तक रहती है।

2003 में, UMM ने एक नए आविष्कार के रूप में प्रौद्योगिकी को बढ़ावा देने वाली एक प्रेस विज्ञप्ति प्रकाशित की जो पॉलीग्राफ को बदल देगी। "मैं हैरान था," रोथवेल ने कहा, "इसके बारे में बात करना मुझे बहुत जल्दी लग रहा था।"

अमेरिकी सरकार ने 9/11 के बाद पहले कुछ वर्षों में झूठ मान्यता प्रौद्योगिकी से निपटने की बार-बार कोशिश की है; यूएस डिपार्टमेंट ऑफ होमलैंड सिक्योरिटी (डीएचएस), अमेरिकी रक्षा विभाग (डीओडी), और यू.एस. नेशनल साइंस फाउंडेशन ने प्रत्येक अध्ययन पर लाखों डॉलर खर्च किए। इन एजेंसियों ने एरिज़ोना विश्वविद्यालय में एक AVATAR मशीन के निर्माण के लिए धन दिया। AVATAR, जिसने हवाई अड्डों पर चेहरे के भाव, शरीर की भाषा और लोगों की आवाज़ों का विश्लेषण किया, उन्हें "आत्मविश्वास अंक" प्रदान किया। इजरायल में, डीएचएस ने पैसे के स्टार्ट-अप वीसीयू ["हम आपको देखते हैं", या "हम आपको देखते हैं" / लगभग मदद की। अनुवाद।], जिसने फास्ट कंपनी पत्रिका में 2010 के एक लेख के अनुसार , "कुछ लोगों को छिपाने वाले लोगों में शारीरिक प्रतिक्रियाओं के कारण , सक्षम लोगों का आकलन करने के लिए एक मशीन बेची ।" आज, यह कंपनी पहले ही दिवालिया हो चुकी है।

बंदर ने तकनीक को बाजार में लाने की कोशिश की। अपने दो छात्रों, जिम ओ'शे और कीली क्रॉकेट के साथ, उन्होंने अपने साइलेंट टॉकर को एक कंपनी में बदल दिया और पुलिस स्टेशनों और निजी कंपनियों दोनों के बीच अपनी मनोवैज्ञानिक प्रोफाइलिंग तकनीक के लिए ग्राहकों की तलाश शुरू की। साइलेंट टॉकर बाजार में प्रवेश करने वाले पहले एआई-आधारित झूठ डिटेक्टरों में से एक था। कंपनी के मुताबिक, पिछले साल "साइलेंट टॉकर के आधार पर बनाई गई तकनीक" का इस्तेमाल iBorderCtrl पहल के हिस्से के रूप में किया गया था, जिसे यूरोपीय संघ द्वारा वित्त पोषित किया गया था, जिसमें ग्रीस, हंगरी और लातविया की सीमाओं पर स्वयंसेवकों पर प्रणाली का परीक्षण किया गया था। बंदर का कहना है कि कंपनी वर्तमान में कानून फर्मों, बैंकों, बीमा कंपनियों को प्रौद्योगिकी की बिक्री के बारे में बातचीत कर रही है, साक्षात्कार के दौरान इन परीक्षणों का उपयोग करने और धोखाधड़ी की जांच करने की संभावना के बारे में।

पिछले कुछ वर्षों में बंदर और ओ'शिआ ने विभिन्न संस्करणों में उपयोग के लिए बुनियादी एल्गोरिथ्म को अनुकूलित किया है। उन्होंने इसे मैनचेस्टर और लिवरपूल पुलिस स्टेशनों में विज्ञापित करने की कोशिश की। "हम एक बहुत ही उच्च स्थिति के लोगों के साथ अनौपचारिक रूप से संवाद करते हैं," कंपनी ने 2003 में इंजीनियर ब्रिटिश पत्रिका को बताया, यह देखते हुए कि यह "वास्तविक साक्षात्कार में प्रौद्योगिकी का परीक्षण करने की कोशिश कर रहा था।" ओहायो द्वारा 2013 में अपनी वेबसाइट पर प्रकाशित एक रिपोर्ट से, यह इस प्रकार है कि "साइलेंट टॉकर" का उपयोग विदेशी हमलों से विदेशी अभियानों में हमारे सैनिकों को बचाने के लिए किया जा सकता है "(पूर्व सहयोगियों के खिलाफ वर्दी में अफगान सैनिकों द्वारा किए गए हमले)।

टीम ने प्रायोगिक परिणामों को भी प्रकाशित किया जिसमें दिखाया गया कि कैसे साइलेंट टॉकर का उपयोग न केवल छिपे हुए उद्देश्यों को पहचानने के लिए किया जा सकता है, बल्कि कुछ की समझ भी हो सकती है। 2012 के एक अध्ययन में, जिसने पहली बार दिखाया कि कैसे साइलेंट टॉकर "क्षेत्र में" काम करता है, टीम ने एक तंजानिया नोंगवर्सेनल मेडिकल संस्थान के साथ मिलकर 80 महिलाओं के चेहरे के भाव दर्ज किए, जिन्होंने एड्स के उपचार और कंडोम के उपयोग पर ऑनलाइन प्रशिक्षण प्राप्त किया। यह निर्धारित करना था कि क्या मरीजों को यह समझा जाता है कि उनके साथ कैसा व्यवहार किया जाएगा - जैसा कि अध्ययन नोटों में लिखा गया था, "प्रतिभागियों की समझ का आकलन करते हुए उन्हें जानकारी देना अभी भी चिंता का क्षेत्र है"। जब टीम ने AI के स्कोर की तुलना की, तो महिलाओं ने शॉर्ट एग्जाम के लिए मिले अंकों के साथ सामग्री को कितना समझा, उन्होंने पायाएआई ने अनुमान लगाया कि 80% सटीकता के साथ कौन सा विषय परीक्षा पास करेगा और कौन सा फेल होगा।

तंजानिया प्रयोग के लिए iBorderCtrl पहल में साइलेंट टॉकर को शामिल किया गया था। 2015 में, एनसेंट कंसोर्टियम के आयोजकों में से एक, एथोस एंटोनियड्स ने ओ'शिआ ईमेल भेजा, जिसमें पूछा गया कि क्या साइलेंट टॉकर टीम कंपनियों और पुलिस बलों के समूह में शामिल होना चाहते हैं जो यूरोपीय संघ के अनुदान के लिए आवेदन भेज रहे हैं। लगातार सड़कों पर बढ़ते ट्रैफ़िक ने यूरोपीय संघ के सीमा रक्षकों को ओवरलोड किया, जिसके परिणामस्वरूप संघ ने "किसी भी अधिक कुशल और सुरक्षित सीमा पार आयोजित करने में सक्षम किसी भी संगठन को € 4.5 मिलियन की पेशकश की, जो अपराध और आतंकवाद की रोकथाम में योगदान देता है"। एंटोनियड्स ने सोचा कि साइलेंट टॉकर इसमें अहम भूमिका निभा सकते हैं।

जब परियोजना ने अक्टूबर 2018 में सार्वजनिक परीक्षण की घोषणा की, तो यूरोपीय आयोग ने तुरंत धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए सिस्टम की "अद्वितीय दृष्टिकोण" की "सफलता की कहानी" को सक्रिय रूप से बढ़ावा देना शुरू कर दिया, यह समझाते हुए कि यह यात्रियों के सूक्ष्म इशारों का विश्लेषण करने के लिए बताता है कि कौन सा साक्षात्कारकर्ता झूठ बोल रहा है। । मैनचेस्टर में प्रशिक्षित एल्गोरिथ्म "अधिक कुशल और सुरक्षित सीमा पार सुनिश्चित करना" और "अपराध और आतंकवाद की रोकथाम में योगदान करना" था।

ओशे ने मुझे बताया कि कार्यक्रम के मुख्य एल्गोरिथ्म का उपयोग कई अन्य स्थितियों में किया जा सकता है - विज्ञापन में, बीमा का भुगतान करने से पहले, काम पर रखने पर, कर्मचारियों के मूल्यांकन में। इस एल्गोरिथ्म के ज्ञान के बारे में उनकी ईमानदार धारणा को साझा करना मेरे लिए मुश्किल था, लेकिन जब हम उनके साथ फोन पर बात कर रहे थे, तो साइलेंट टॉकर पहले से ही यूरोपीय संघ में प्रवेश करने के इच्छुक लोगों की एक स्वैच्छिक परीक्षा के लिए इस्तेमाल किया गया था; कंपनी ने इस प्रोजेक्ट को जनवरी 2019 में एक कमर्शियल एंटरप्राइज के रूप में लॉन्च किया था। इसलिए मैंने खुद सब कुछ देखने के लिए मैनचेस्टर जाने का फैसला किया।

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यूएमएम से लगभग डेढ़ किलोमीटर की दूरी पर साइलेंट टॉकर के कार्यालय स्थित हैं, जहां ओ'शिअ अब एक वरिष्ठ व्याख्याता के रूप में काम करता है। उन्होंने प्रौद्योगिकी विकास की दैनिक जिम्मेदारियों को संभाला। कंपनी एक आवासीय क्षेत्र में स्थित एक छोटे से कार्यालय केंद्र में, कबाब खाने के बगल में और फुटबॉल पिच के सामने स्थित है। कार्यालय केंद्र में, साइलेंट टॉकर कार्यालय में कई कंप्यूटरों के साथ एक एकल कमरा होता है, उन पर ब्रीफकेस के साथ डेस्क और 2000 के दशक के पोस्टर समझाते हुए बताते हैं कि यह तकनीक कैसे काम करती है।

जब मैं सितंबर में उनके पास गया, तो मैंने ओ'शे और बंदर के साथ बैठक के कमरे में बात की। ओ'शिआ कठोर दिख रहा था, लेकिन थोड़ा झुका हुआ था, गंजा था, जिसके साथ दो टुट के बाल और वान डाइक की शैली में दाढ़ी थी। उन्होंने यह मांग करते हुए बातचीत शुरू की कि हम iBorderCtrl प्रोजेक्ट पर हाथ न डालें, और बाद में अपने आलोचकों को गलत जानकारी दी। उन्होंने कभी-कभी कंप्यूटर विज्ञान के अग्रणी एलन ट्यूरिंग या भाषा दार्शनिक जॉन सेरेल का हवाला देते हुए, सिस्टम वर्जन और अलंकृत के एआई प्लेटफॉर्म की क्षमताओं का वर्णन किया।

"दोनों कारों और लोगों की अपनी-अपनी अटकलें हैं - विश्वास, इच्छाएं और दुनिया में वस्तुओं और राज्यों से जुड़ी आकांक्षाएं," उन्होंने एल्गोरिथ्म पर सिस्टम की निर्भरता का बचाव करते हुए कहा। "इसलिए, जटिल अनुप्रयोगों के विकास के लिए दोनों पक्षों के विचारों और इरादों पर विचार करना आवश्यक है।"

ओ'शिआ ने प्रणाली का प्रदर्शन किया, जिससे उसे एक व्यक्ति के साथ एक वीडियो का विश्लेषण करने की अनुमति मिली, जिसमें उसने सवालों के जवाब दिए कि क्या उसने बॉक्स से $ 50 चुरा लिया है। कार्यक्रम ने व्यक्ति के चेहरे पर एक पीला आयत और उसकी आँखों पर दो छोटे आयत लगाए। जब उन्होंने बात की, तो उनके जवाब झूठे होने पर स्क्रीन के कोने का सूचक हरे से लाल रंग में चला गया, और जब वह चुप हो गए तो मध्य नारंगी स्थिति में लौट आए। साक्षात्कार के अंत में, कार्यक्रम ने एक ग्राफ जारी किया जो समय के साथ धोखाधड़ी की संभावना के वितरण को दर्शाता है। सैद्धांतिक रूप से, ग्राफ ने दिखाया कि वह कहां से शुरू हुआ और झूठ बोलकर समाप्त हुआ।

O'Shea का कहना है कि उनका सिस्टम एक नियमित लैपटॉप पर चल सकता है, और वीडियो का विश्लेषण करने के लिए उपयोगकर्ता $ 10 प्रति मिनट का भुगतान करते हैं। O'Shea ने मुझे बताया कि सॉफ़्टवेयर स्थानीय रूप से वीडियो को प्री-प्रोसेस करता है, एन्क्रिप्टेड डेटा को सर्वर पर भेजता है, जहां इसका आगे विश्लेषण किया जाता है, और फिर परिणाम वापस भेजा जाता है: उपयोगकर्ता वीडियो पर सुपरइम्पोज किए गए धोखाधड़ी की संभावना का एक ग्राफ देखता है।

ओ'शिआ के अनुसार, सिस्टम विषय के शरीर पर लगभग 40 भौतिक "चैनल" की निगरानी करता है - पलक झपकने की गति से लेकर सिर के कोण तक सब कुछ। प्रत्येक नए व्यक्ति की तुलना प्रशिक्षण डेटा देखने के आधार पर विकसित किए गए धोखे के एक "सिद्धांत" से की जाती है, जिसमें झूठे और सच्चाई बताने वाले लोगों के रिकॉर्ड शामिल हैं। चेहरे के भावों को मापने और आसन बदलने के बाद प्रति सेकंड कई बार, सिस्टम इन आंदोलनों में पैटर्न की तलाश करता है जो प्रशिक्षण डेटा से सभी झूठे लोगों के लिए सामान्य के साथ मेल खाता है। ये छत को देखने या अपने सिर को बाईं ओर झुकाने के समान सरल पैटर्न नहीं हैं। यह कानूनों के पैटर्न की तरह है, विभिन्न आंदोलनों के बीच बहुमुखी रिश्ते जो किसी व्यक्ति द्वारा ट्रैक किए जाने के लिए बहुत जटिल हैं, मशीन सीखने के लिए एक विशिष्ट कार्य है।

एआई का कार्य यह निर्धारित करना है कि आंदोलन के कौन से पैटर्न धोखे से जुड़े हो सकते हैं। "मनोवैज्ञानिक अक्सर एक मॉडल की आवश्यकता के बारे में बात करते हैं कि सिस्टम कैसे काम करता है," ओ'शे ने मुझे बताया। "लेकिन हमारे पास एक कामकाजी मॉडल नहीं है, और हमें इसकी आवश्यकता नहीं है।" हम एआई को समस्या को हल करने का अवसर देते हैं। '' हालाँकि, उनका यह भी कहना है कि धोखे के मनोविज्ञान पर वैज्ञानिक प्रमाण चेहरे पर "चैनलों" की सार्थकता की पुष्टि करते हैं। 2018 के पेपर में, साइलेंट टॉकर का वर्णन करते हुए, इसके रचनाकारों का कहना है कि उनका सॉफ़्टवेयर "मानता है कि धोखेबाज़ के व्यवहार से जुड़े चेतना की कुछ अवस्थाएं, धोखे के दौरान, साक्षात्कारकर्ता के गैर-मौखिक व्यवहार को नियंत्रित करती हैं।" इस तरह के व्यवहार के उदाहरणों में "संज्ञानात्मक लोडिंग", अतिरिक्त मानसिक ऊर्जा जो माना जाता है कि झूठ पर खर्च की जाती है, और "धोखे की खुशी", वह आनंद जो एक व्यक्ति को कथित रूप से प्राप्त होता है,सफलतापूर्वक झूठ बोल रहा है।


पॉल एकमैन, जिनके सिद्धांत "माइक्रोएक्सेपर्स" बहुत विवादास्पद हैं, ने कई अमेरिकी सरकारी एजेंसियों को सलाह दी है।

हालांकि, नीदरलैंड के मास्ट्रिच विश्वविद्यालय में मनोविज्ञान के प्रोफेसर इवाउत मेयर का कहना है कि इस तरह के व्यवहार पैटर्न की सार्वभौमिकता के बारे में सिद्धांतों का सैद्धांतिक आधार सबसे अच्छा कहा जा सकता है। यह विचार कि एक व्यक्ति व्यवहार के विशिष्ट लक्षणों का पता लगा सकता है, पॉल एकमैन के काम से आता है, एक अमेरिकी मनोवैज्ञानिक जो 1980 के दशक में "माइक्रोएक्सप्रेस" के प्रसिद्ध सिद्धांत को आगे बढ़ाते थे, चेहरे की मांसपेशियों के अनजाने आंदोलनों को नियंत्रित करने के लिए बहुत छोटा है। अनुसंधान के लिए धन्यवाद, एकमैन मूर्ख टेलीविजन शो "लाइ टू मी" का सबसे अधिक बिकने वाला लेखक और प्रोटोटाइप बन गया। उन्होंने कई अमेरिकी सरकारी एजेंसियों को सलाह दी है, जिनमें डीएचएस और डीएआरपीए शामिल हैं। राष्ट्रीय सुरक्षा के बहाने वह शोध के आंकड़ों को गुप्त रखता है। इस वजह से, इस बात पर लगातार बहस होती है कि क्या इन माइक्रोएक्सप्रेस का कोई मतलब है।

साइलेंट टॉकर एआई विभिन्न चेहरे की मांसपेशियों के आंदोलनों को ट्रैक करता है, न कि केवल एकमैन माइक्रोएक्सप्रेस। कंपनी के एक प्रतिनिधि ने हमें लिखा, "हमने इन उच्च-स्तरीय संकेतों को खारिज कर दिया, जो सूक्ष्म इशारों के हमारे सेट की रचना करते हैं, और उन्हें AI को सार्थक विशेषता पैटर्न में पुनः प्रशिक्षित करने के लिए प्रशिक्षित किया है।" ओ'शिआ का कहना है कि यह प्रणाली को चाल-चलन से संबंधित व्यवहार का पता लगाने की अनुमति देता है, तब भी जब विषय कुर्सी पर बैठकर आस-पास दिखता है या स्थिति बदलता है।

"बहुत कुछ इस बात पर निर्भर करता है कि आपके पास एक तकनीकी या मनोवैज्ञानिक प्रश्न है", मेयर कहते हैं, कि ओ'शे और उनकी टीम ने धोखे की प्रकृति के बारे में मनोवैज्ञानिक सवालों के जवाब की तलाश में प्रौद्योगिकी की ओर रुख किया होगा। “चेहरे के भावों का पता लगाने के लिए एआई लोगों से बेहतर हो सकता है, लेकिन यदि ऐसा है, तो भी इसका मतलब यह नहीं है कि कोई व्यक्ति झूठ बोल रहा है या नहीं। झूठ बोलना एक मनोवैज्ञानिक निर्माण है। ” केवल इस सवाल पर सहमति नहीं है कि झूठ के साथ कौन से भाव जुड़े हुए हैं, मेयर कहते हैं: इस बात पर कोई सहमति नहीं है कि क्या इस तरह के भाव हैं। कंपनी ने एक ईमेल में लिखा है कि इस आलोचना का "साइलेंट टॉकर के साथ" करने के लिए कुछ भी नहीं है, और यह कि "उपयोग किए गए आँकड़े इस मामले के लिए उपयुक्त नहीं हैं।"


टीवी शो "लाइ टू मी", विशेष रूप से, एकमैन के माइक्रोएक्सप्रेस के सिद्धांत पर आधारित था।

इसके अलावा, मेयर बताते हैं कि एल्गोरिथ्म अभी भी सीमाओं पर या साक्षात्कार में बेकार होगा यदि यह एक ही विविध डेटा सेट पर प्रशिक्षित नहीं है कि यह वास्तविकता में मूल्यांकन करेगा। अध्ययनों से पता चलता है कि चेहरे की पहचान एल्गोरिदम नस्लीय अल्पसंख्यकों को बदतर रूप से पहचानते हैं अगर उन्हें गोरे लोगों के चेहरे पर प्रशिक्षित किया जाता है - ओ'शाय खुद इसे स्वीकार करते हैं। साइलेंट टॉकर के एक प्रतिनिधि ने हमें लिखा: “हमने एक छोटे नमूने के आकार के साथ कई प्रयोग किए। उनकी संख्या सैकड़ों तक पहुँच जाती है। उनमें से कुछ वैज्ञानिक अनुसंधान से संबंधित हैं और प्रकाशित किए जाएंगे, अन्य - वाणिज्यिक और गोपनीय। "

हालांकि, साइलेंट टॉकर की सटीकता की पुष्टि करने वाले सभी प्रकाशित अध्ययन छोटे और समान डेटा सेट पर आधारित हैं। उदाहरण के लिए, 2018 के काम में, केवल 32 लोगों को प्रशिक्षण के लिए इस्तेमाल किया गया था, जिनके बीच महिलाओं की तुलना में दोगुने पुरुष थे, और उनमें से केवल 10 लोग एशियाई या अरब थे, और बिल्कुल भी नीग्रो या हिस्पैनिक्स नहीं थे। और यद्यपि कार्यक्रम में पुरुषों और महिलाओं दोनों का विश्लेषण करने के लिए "सेटिंग" है, ओ'शे ने कहा कि उन्हें यकीन नहीं था कि उन्हें दौड़ या उम्र के लिए सेटिंग्स की आवश्यकता थी।

* * *

IBorderCtrl पहल के पायलट की घोषणा के बाद, कार्यकर्ताओं और राजनेताओं ने ऑरवेल के स्तर पर सार्वभौमिक निगरानी लाने के लिए एक अभूतपूर्व प्रयास के रूप में कार्यक्रम की निंदा की। यूरोपीय संसद के एक डच सदस्य और केंद्र-वाम डेमोक्रेट्स 69 के नेता सोफिया इंट वेल्ड, ने यूरोपीय आयोग को लिखे एक पत्र में कहा कि साइलेंट टॉकर प्रणाली "सीमा पार करने वाले कई यात्रियों के मौलिक अधिकारों का उल्लंघन कर सकती है," और कहा कि निजता इंटरनेशनल जैसे संगठनों ने इसकी निंदा की है। लोगों को पहचानने, मूल्यांकन करने और वर्गीकृत करने के लिए अपारदर्शी और अक्सर अपर्याप्त स्वचालित प्रणालियों का उपयोग करने की एक व्यापक प्रवृत्ति का हिस्सा। IBorderCtrl कंसोर्टियम ने स्पष्ट रूप से इस तरह के प्रतिरोध को पूरा करने की उम्मीद नहीं की थी: अगर शुरू में यूरोपीय आयोग ने कहा कि iBorderCtrl "सीमा पार को तेज करने के लिए एक प्रणाली विकसित करेगा," अब प्रतिनिधि कहते हैंयह कार्यक्रम विशुद्ध रूप से सैद्धांतिक अनुसंधान परियोजना थी। 2018 में एंटोनियेड्स ने डच अखबार को बताया कि झूठ की पहचान प्रणाली "अंत में नहीं बनाई जा सकती है", लेकिन अब के लिए, साइलेंट टॉकर अभी भी अपनी वेबसाइट पर iBorderCtrl पहल पर अपनी उपस्थिति का विज्ञापन जारी रखता है।

बर्लिन में स्थित एक अमेरिकी विद्वान और गोपनीयता कार्यकर्ता, वेरा वाइल्ड ने कहा, "पुराने धोखाधड़ी का नया संस्करण," पुराना धोखा है, जिसने iBorderCtrl के खिलाफ अभियान शुरू करने में मदद की। "एक अर्थ में, यह एक ही धोखाधड़ी है, लेकिन इससे भी बदतर वैज्ञानिक नींव का उपयोग करते हुए।" पॉलीग्राफ पर जांच करते समय, जांचकर्ता शारीरिक घटनाओं की निगरानी करता है जो माना जाता है कि झूठ के साथ सहसंबंधित है; एआई के मामले में, अन्वेषक कंप्यूटर को सहसंबंध का पता लगाने की अनुमति देता है। "जब ओ'शे अपने सिद्धांत की कमी के बारे में बात करता है, तो वह गलत है," वह कहती है। "उनका एक सिद्धांत है, बस बुरा है।"

लेकिन कोई फर्क नहीं पड़ता कि वाइल्ड जैसे लोग इस विचार की कितनी आलोचना करते हैं, एक आदर्श झूठ डिटेक्टर का सपना मरना नहीं चाहता है - खासकर जब यह एआई से अलंकृत होता है। 2000 के दशक में अमेरिकी डिपार्टमेंट ऑफ होमलैंड सिक्योरिटी ने विश्वविद्यालयों में झूठ पर शोध करने के लिए लाखों डॉलर खर्च किए, इसने व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए प्रौद्योगिकी का अपना संस्करण बनाने की कोशिश की। फ्यूचर एट्रिब्यूट स्क्रीनिंग टेक्नोलॉजी (FAST) [भविष्य की तकनीकी विशेषताओं को ट्रैक करने की तकनीक] नामक उनकी प्रणाली का उद्देश्य किसी व्यक्ति की आपराधिक प्रवृत्ति को उसकी आंखों और शरीर की गतिविधियों के आधार पर खोजना है (प्रौद्योगिकी के पुराने संस्करण में, इस विषय को Wii शेष बोर्ड नियंत्रक पर खड़ा करना था।आसन परिवर्तनों को ट्रैक करने के लिए)। गुप्त परियोजनाओं के बारे में गुप्त रूप से बात करने वाले तीन शोधकर्ताओं का कहना है कि कार्यक्रम कभी भी बंद नहीं हुआ - विभाग में बहुत अधिक विरोधाभास थे कि क्या विश्लेषण के लिए आधार के रूप में एकमैन के माइक्रोएक्प्रेशन का उपयोग करना है या नहीं। 2011 में, कार्यक्रम को बंद कर दिया गया था।

FAST की विफलता के बावजूद, DHS झूठ बोलने वाली प्रौद्योगिकियों में रुचि नहीं खोता है। पिछले साल, उसने अपने कर्मचारियों को "व्यवहार विश्लेषण" के माध्यम से "झूठ और प्रतिक्रियाओं को पहचानने" में प्रशिक्षित करने के लिए एक भर्ती कंपनी के साथ $ 110,000 का अनुबंध किया। अन्य मंत्रालय और विभाग एआई-आधारित समाधानों का समर्थन करना जारी रखते हैं। मिलिट्री रिसर्च लेबोरेटरी (ARL) का माफिया सैलून गेम में झूठ को पहचानने के लिए AI प्रोग्राम बनाने के लिए रटगर्स यूनिवर्सिटी के साथ एक अनुबंध है, जो कि Google ग्लास जैसी कुछ बनाने की एक समग्र परियोजना का हिस्सा है, जो हमें कुछ जेबकतरों के बारे में चेतावनी दे सकता है। भीड़-भाड़ वाला बाजार, ”ARL में प्रोजेक्ट मैनेजर, पुरुष अय्यर ने लिखा। इज़राइली कंपनी नेमेसीस्को, जो एआई का उपयोग करके आवाज विश्लेषण सॉफ्टवेयर बेचती है, ने मुझे बतायाउसकी तकनीक का उपयोग न्यूयॉर्क सिटी पुलिस और मिडवेस्ट शेरिफ द्वारा संदिग्धों से पूछताछ करने के लिए किया जा रहा है, साथ ही फोन कॉल के दौरान कर्जदार भावनाओं को मापने के लिए संग्रह एजेंसियों को भी।

हालांकि, एआई झूठ डिटेक्टरों का तत्काल और संभावित खतरनाक भविष्य उनका निजी उपयोग प्रतीत होता है। IBorderCtrl जैसी पहल का समर्थन करने वाले राजनेताओं को अंततः मतदाताओं को जवाब देना पड़ता है, और अधिकांश एआई-आधारित झूठ डिटेक्टरों को पॉलीग्राफ के रूप में एक ही आधार पर अदालत में उपयोग करने से प्रतिबंधित किया जा सकता है। लेकिन निजी निगमों के पास नौकरी के उम्मीदवारों और संभावित ग्राहकों का मूल्यांकन करने के लिए ऐसी तकनीक का उपयोग करने पर कम प्रतिबंध हैं। साइलेंट टॉकर कई कंपनियों में से एक है जो असामान्य या भ्रामक व्यवहार को पहचानने का अधिक उद्देश्यपूर्ण तरीका बताती है, जिससे ग्राहकों को एक "जोखिम विश्लेषण" विधि दी जाती है जो क्रेडिट रेटिंग और सोशल मीडिया प्रोफाइलिंग से परे है।

मोंटाना न्यूरो-आईडी बैंकों और बीमा कंपनियों को 1 से 100 तक के ऋण के लिए आवेदकों को "विश्वसनीयता अंक" बताकर धोखाधड़ी के जोखिम का आकलन करने में मदद करने के लिए माउस आंदोलनों और कीबोर्ड टैप का एआई विश्लेषण कर रहा है। वीडियो में कंपनी ने मुझे दिखाया ग्राहक ऑनलाइन एक ऋण के लिए एक आवेदन भरता है, और माउस को स्थानांतरित करते समय एक परिवार के लिए आय के बारे में एक क्षेत्र भरने में समय व्यतीत करता है - और यह सब सिस्टम विश्वसनीयता स्कोर की गणना के लिए ध्यान में रखता है। यह प्रणाली कंपनी के संस्थापक वैज्ञानिकों द्वारा किए गए अध्ययनों पर आधारित है, जिसमें दावा किया गया है कि उन्होंने माउस आंदोलनों और भावनात्मक प्रकोपों ​​के बीच संबंध दिखाया। उन्होंने वर्णन किया कि "धोखा देने का प्रयास माउस आंदोलन की सामान्यीकृत दूरी को बढ़ा सकता है, आंदोलन की गति को कम कर सकता है, प्रतिक्रिया समय बढ़ा सकता है और क्लिक की संख्या में वृद्धि कर सकता है।"हालांकि, कंपनी के आंतरिक परीक्षणों के अनुसार, यह स्पष्ट है कि उनका सॉफ्टवेयर बहुत सारे झूठे-सकारात्मक परिणाम उत्पन्न करता है: एक अध्ययन में जिसमें न्यूरो-आईडी ने ऑनलाइन स्टोर की वेबसाइट पर 20,000 आवेदन संसाधित किए, जिनमें से आधे से कम आवेदक जिन्हें सबसे कम रेटिंग मिली (10 तक) , स्कैमर बन गए, और 20 से 30 तक रेटिंग प्राप्त करने वाले केवल 10% लोग धोखाधड़ी के जोखिम से जुड़े थे। कंपनी यह मानती है कि सॉफ़्टवेयर संदिग्ध नौकरी चाहने वालों के रूप में नोट करता है जो निर्दोष हो सकते हैं, और इस जानकारी का उपयोग अपने विवेक से करना संभव बनाता है। कंपनी के एक प्रतिनिधि ने मुझे बताया कि “कोई 100% सटीक व्यवहार विश्लेषण नहीं है। "हम अनुशंसा करते हैं कि आप इन परिणामों का उपयोग आवेदकों के बारे में अन्य जानकारी के साथ मिलकर बेहतर निर्णय लेने और अधिक प्रभावी ढंग से धोखेबाजों को पकड़ने के लिए करते हैं।"उनका सॉफ्टवेयर बहुत सारे झूठे-सकारात्मक परिणाम उत्पन्न करता है: एक अध्ययन में, जिसमें न्यूरो-आईडी ने ऑनलाइन स्टोर की वेबसाइट पर 20,000 एप्लिकेशन संसाधित किए, जिनमें से आधे से भी कम आवेदक, जिन्हें सबसे कम रेटिंग (10 तक) प्राप्त हुई, वे स्कैमर बन गए, और केवल 10% 20 से 30 के ग्रेड वाले लोगों को धोखाधड़ी का खतरा था। कंपनी यह मानती है कि सॉफ़्टवेयर संदिग्ध नौकरी चाहने वालों के रूप में नोट करता है जो निर्दोष हो सकते हैं, और इस जानकारी का उपयोग अपने विवेक से करना संभव बनाता है। कंपनी के एक प्रतिनिधि ने मुझे बताया कि “कोई 100% सटीक व्यवहार विश्लेषण नहीं है। "हम अनुशंसा करते हैं कि आप इन परिणामों का उपयोग आवेदकों के बारे में अन्य जानकारी के साथ मिलकर बेहतर निर्णय लेने और अधिक प्रभावी ढंग से धोखेबाजों को पकड़ने के लिए करते हैं।"उनका सॉफ्टवेयर बहुत सारे झूठे-सकारात्मक परिणाम उत्पन्न करता है: एक अध्ययन में, जिसमें न्यूरो-आईडी ने ऑनलाइन स्टोर की वेबसाइट पर 20,000 एप्लिकेशन संसाधित किए, जिनमें से आधे से भी कम आवेदक, जिन्हें सबसे कम रेटिंग (10 तक) प्राप्त हुई, वे स्कैमर बन गए, और केवल 10% 20 से 30 के ग्रेड वाले लोगों को धोखाधड़ी का खतरा था। कंपनी यह मानती है कि सॉफ़्टवेयर संदिग्ध नौकरी चाहने वालों के रूप में नोट करता है जो निर्दोष हो सकते हैं, और इस जानकारी का उपयोग अपने विवेक से करना संभव बनाता है। कंपनी के एक प्रतिनिधि ने मुझे बताया कि “कोई 100% सटीक व्यवहार विश्लेषण नहीं है। "हम अनुशंसा करते हैं कि आप इन परिणामों का उपयोग आवेदकों के बारे में अन्य जानकारी के साथ मिलकर बेहतर निर्णय लेने और अधिक प्रभावी ढंग से धोखेबाजों को पकड़ने के लिए करते हैं।"जिसमें न्यूरो-आईडी ने ऑनलाइन स्टोर की वेबसाइट पर 20,000 एप्लिकेशन संसाधित किए, जिनमें से आधे से कम रेटिंग प्राप्त करने वाले आवेदकों में से आधे (10 तक) स्कैमर निकले, और 20 से 30 तक रेटिंग प्राप्त करने वाले केवल 10% लोग धोखाधड़ी के जोखिम से जुड़े थे। कंपनी यह मानती है कि सॉफ़्टवेयर संदिग्ध नौकरी चाहने वालों के रूप में नोट करता है जो निर्दोष हो सकते हैं, और इस जानकारी का उपयोग अपने विवेक से करना संभव बनाता है। कंपनी के एक प्रतिनिधि ने मुझे बताया कि “कोई 100% सटीक व्यवहार विश्लेषण नहीं है। "हम अनुशंसा करते हैं कि आप इन परिणामों का उपयोग आवेदकों के बारे में अन्य जानकारी के साथ मिलकर बेहतर निर्णय लेने और अधिक प्रभावी ढंग से धोखेबाजों को पकड़ने के लिए करते हैं।"जिसमें न्यूरो-आईडी ने ऑनलाइन स्टोर की वेबसाइट पर 20,000 एप्लिकेशन संसाधित किए, जिनमें से आधे से कम रेटिंग प्राप्त करने वाले आवेदकों में से आधे (10 तक) स्कैमर निकले, और 20 से 30 तक रेटिंग प्राप्त करने वाले केवल 10% लोग धोखाधड़ी के जोखिम से जुड़े थे। कंपनी यह मानती है कि सॉफ़्टवेयर संदिग्ध नौकरी चाहने वालों के रूप में नोट करता है जो निर्दोष हो सकते हैं, और इस जानकारी का उपयोग अपने विवेक से करना संभव बनाता है। कंपनी के एक प्रतिनिधि ने मुझे बताया कि “कोई 100% सटीक व्यवहार विश्लेषण नहीं है। "हम अनुशंसा करते हैं कि आप इन परिणामों का उपयोग आवेदकों के बारे में अन्य जानकारी के साथ मिलकर बेहतर निर्णय लेने और अधिक प्रभावी ढंग से धोखेबाजों को पकड़ने के लिए करते हैं।"20-30 के स्कोर धोखाधड़ी के जोखिम से जुड़े थे। कंपनी मानती है कि सॉफ्टवेयर संदिग्ध नौकरी चाहने वालों के रूप में नोट करता है जो निर्दोष हो सकते हैं, और इस जानकारी का उपयोग अपने विवेक से करना संभव बनाता है। कंपनी के एक प्रतिनिधि ने मुझे बताया कि “कोई 100% सटीक व्यवहार विश्लेषण नहीं है। "हम अनुशंसा करते हैं कि आप इन परिणामों का उपयोग आवेदकों के बारे में अन्य जानकारी के साथ मिलकर बेहतर निर्णय लेने और अधिक प्रभावी ढंग से धोखेबाजों को पकड़ने के लिए करते हैं।"20-30 के स्कोर धोखाधड़ी के जोखिम से जुड़े थे। कंपनी मानती है कि सॉफ्टवेयर संदिग्ध नौकरी चाहने वालों के रूप में नोट करता है जो निर्दोष हो सकते हैं, और इस जानकारी का उपयोग अपने विवेक से करना संभव बनाता है। कंपनी के एक प्रतिनिधि ने मुझे बताया कि “कोई 100% सटीक व्यवहार विश्लेषण नहीं है। "हम अनुशंसा करते हैं कि आप इन परिणामों का उपयोग आवेदकों के बारे में अन्य जानकारी के साथ मिलकर बेहतर निर्णय लेने और अधिक प्रभावी ढंग से धोखेबाजों को पकड़ने के लिए करते हैं।""हम अनुशंसा करते हैं कि आप बेहतर निर्णय लेने और अधिक प्रभावी ढंग से धोखेबाजों को पकड़ने के लिए आवेदकों के बारे में अन्य जानकारी के साथ संयोजन के रूप में इन परिणामों का उपयोग करें।""हम अनुशंसा करते हैं कि आप बेहतर निर्णय लेने और अधिक प्रभावी ढंग से धोखेबाजों को पकड़ने के लिए आवेदकों के बारे में अन्य जानकारी के साथ संयोजन के रूप में इन परिणामों का उपयोग करें।"

यूटा स्टार्ट-अप कॉनवेरस आईडेटेट नामक सॉफ्टवेयर बेचता है, जो संज्ञानात्मक लोडिंग का पता लगाने के लिए साक्षात्कार के दौरान पुतली संकुचन को मापता है। साइलेंट टॉकर की तरह, यह उपकरण इस धारणा पर काम करता है कि झूठ बोलने के लिए सच्चाई से अधिक प्रयास की आवश्यकता होती है। 2018 वायर्ड लेख के अनुसार, साल्ट लेक सिटी और कोलंबस में पुलिस स्टेशन, जॉर्जिया ने नौकरी के उम्मीदवारों का मूल्यांकन करने के लिए आईडिकेट का इस्तेमाल किया। कंवरस ने वायर्ड को यह भी बताया कि मैकडॉनल्ड्स, बेस्ट वेस्टर्न, शेरेटन, आईएचओपी और फेडेक्स ने पनामा और ग्वाटेमाला में अपने सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल इस तरह से किया है जो अमेरिका में गैरकानूनी होगा।

कंपनी ने मुझे कई अध्ययनों का हवाला देते हुए एक बयान दिया, जिसमें बताया गया कि कार्यक्रम ने झूठे लोगों की पहचान करने में 85% सटीकता हासिल की और जो 150 लोगों के नमूनों में सच्चाई बता रहे हैं। कंपनी के अध्यक्ष टॉड मिकेलसन का कहना है कि फर्म के एल्गोरिदम को सैकड़ों हजारों साक्षात्कारों में प्रशिक्षित किया गया है। हालांकि, बोइस स्थित इडाहो विश्वविद्यालय के मनोविज्ञान के प्रोफेसर चार्ल्स होन्स, जो कंपनी के सलाहकार बोर्ड में कार्य करते हैं, ने कहा कि इन निष्कर्षों से यह साबित नहीं होता है कि आईडैक्ट को एक साक्षात्कार के दौरान भरोसा किया जा सकता है। उन्होंने कहा, "मुझे आईडेक्टक्ट सिस्टम बहुत दिलचस्प लगता है, लेकिन मैं खुद इसका इस्तेमाल नहीं करता।" "मुझे लगता है कि उसके पास अभी भी एक छोटा डेटाबेस है, और डेटा आता है, अधिकांश भाग के लिए, एक प्रयोगशाला से।" जब तक आधार का विस्तार नहीं होता है और अन्य लोग परिणामों को पुन: पेश करते हैं, तब तक मैं वास्तविक परिस्थितियों में इसका उपयोग करने से बचना चाहूंगा। ”

एरिज़ोना विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने जो AVATAR विकसित किया था, ने अपनी खुद की झूठ मान्यता प्रौद्योगिकी का विज्ञापन करने के लिए, एक निजी तौर पर आयोजित कंपनी डिसर्न साइंस की स्थापना की। पिछले साल लॉन्च किया गया, डिस्कर्न मूल अवतार के समान 1.8-मीटर-उच्च मशीन बेचता है। फाइनेंशियल टाइम्स के एक लेख के अनुसार, कंपनी ने इन उपकरणों को हवाई अड्डों तक पहुंचाने के लिए "विमानन उद्योग में एक साझेदार के साथ एक संयुक्त उद्यम" का आयोजन किया। विज्ञापन सामग्री में लिखे अनुसार चेहरे की मांसपेशियों की गति और आवाज में तनाव की उपस्थिति को "सामान्य बातचीत की दूरी पर किसी व्यक्ति के बारे में सावधानीपूर्वक जानकारी एकत्रित करने" के लिए किया जाता है। डिसेंट, साइलेंट टॉकर और कॉनवेरस की तरह, आश्वासन देता है कि तकनीक मज़बूती से 85% झूठों को पहचान सकती है, लेकिन इसके परिणामों को स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किया गया है। तंत्र द्वारा उपयोग किए जाने वाले चैनल प्राप्त करने वाले सूचनाओं में से कम से कम एक,बार-बार अविश्वसनीय माना जाता था। होन्स ने यह भी उल्लेख किया कि चेहरे की मांसपेशियों के आंदोलन के विश्लेषण में "वास्तव में कोई सबूत नहीं है" - उन्होंने कहा कि "प्रयोग के परिणामों को पुन: पेश करने के प्रयासों में बहुत अधिक विफलताएं थीं।"

कंपनी की मशीन की वैज्ञानिक पृष्ठभूमि के बारे में सवालों के जवाब देते हुए, शोधकर्ता शोधकर्ता जूडी बरगुन ने इस बात पर जोर दिया कि सिस्टम केवल एक आकलन प्रदान करता है, न कि सच्चाई और झूठ के बारे में सटीक निष्कर्ष। AVATAR और साइलेंट टॉकर जैसे सिस्टम, उनके शब्दों में, "सीधे धोखाधड़ी को माप नहीं सकते हैं," और "कोई भी व्यक्ति जो असंदिग्ध रूप से काम करने वाले झूठ डिटेक्टर का विज्ञापन करता है वह एक नीम हकीम है।" लेकिन एक ही समय में, विपणन सामग्रियों में, डिस्कर्न अपना टूल एक विश्वसनीय झूठ डिटेक्टर के रूप में प्रस्तुत करता है: वेबसाइट का कहना है कि यह "गुप्त योजनाओं को प्रकट करने में मदद कर सकता है" और "यह वैज्ञानिक रूप से सिद्ध था कि इसके एल्गोरिदम धोखाधड़ी को किसी भी विकल्प की तुलना में तेजी से और अधिक विश्वसनीय पहचानते हैं।" ।

कोर्ट ऑफ अपील ने 2011 में इमैनुएल मर्विलस की सजा को पलट दिया, उसे जेल से रिहा कर दिया और मामले की समीक्षा का आदेश दिया; उन्होंने तीन साल से अधिक की सजा काट ली। 2013 में दूसरे मुकदमे में, जूरी ने उसे बरी करने से केवल 40 मिनट पहले मामले पर चर्चा की। यदि यह पॉलीग्राफ के लिए नहीं था और इसकी सटीकता में दृढ़ विश्वास नहीं था, तो वह कभी भी गोदी में नहीं जा सकता था। मर्विलस ने गिरफ्तार करने और पूछताछ करने वाली पुलिस की निंदा की, उन्होंने दावा किया कि उन्होंने कानूनी प्रक्रियाओं का संचालन करने के अपने अधिकार का उल्लंघन किया, जिसका इस्तेमाल वे जानते थे कि कमियों को साबित करने के लिए पॉलीग्राफ टेस्ट का उपयोग कर रहे थे।

और यहां तक ​​कि अगर साइलेंट टॉकर और इसी तरह की प्रणालियों के व्यापक उपयोग से निर्दोषों की सजा की संख्या में वृद्धि नहीं होती है, जैसा कि मर्विलस के साथ हुआ था, यह अभी भी एक नई तरह की बाधा पैदा कर सकता है जो लोगों को एक "विश्वसनीयता मूल्यांकन" से गुजरने के लिए मजबूर करता है जब भी वे एक कार किराए पर लेना चाहते हैं। ऋण लें।

"कोर्ट में, आपको बालों या रक्त के रूप में भौतिक साक्ष्य प्रदान करने की आवश्यकता होती है," वाइल्ड कहते हैं। "लेकिन आपके पास चुप रहने और अपने खिलाफ गवाही न देने का भी अधिकार है।" मर्विलस ने एक पॉलीग्राफ टेस्ट लेने का फैसला किया, जिसमें सुझाव दिया गया कि डीएनए टेस्ट की तरह, वह अपनी मासूमियत का प्रदर्शन करेगा। और यद्यपि उपकरण सही ढंग से काम नहीं करता था, लेकिन यह कार नहीं थी जिसने उसे जेल भेजा था। यह सभी जूरी के विश्वास के बारे में है कि परीक्षण के परिणाम मामले के तथ्यों की तुलना में अधिक विश्वसनीय हैं।

झूठ की एआई मान्यता अंतर्निहित धारणा यह है कि झूठ को सही उपकरण के साथ देखा जा सकता है। मनोवैज्ञानिक अभी भी इस कथन की शुद्धता के बारे में आश्वस्त नहीं हैं, लेकिन अभी के लिए, इसकी शुद्धता में एक साधारण विश्वास काम या क्रेडिट के लिए योग्य उम्मीदवारों को अस्वीकार करने और निर्दोष लोगों को राज्य की सीमा पार करने से रोकने के लिए पर्याप्त हो सकता है। अन्य लोगों की आत्मा में एक खिड़की खोलने का वादा इनकार करने के लिए बहुत लुभावना है, भले ही किसी को यकीन न हो कि यह खिड़की साफ है।

वाइल्ड कहते हैं, "यह पढ़ने का वादा करने जैसा है।" "जाहिर है, यह बकवास है, लेकिन वे बिल्कुल वही बेच रहे हैं।"