重蹈偽科學歷史覆轍？
AI測謊面世近百年的測謊機（polygraph），測試結果不可靠已是不爭的事實，然而，背後的思路從未消失，近年更有科學家希望結合人工智能（AI），製造新一代甚至未來的 AI測謊 機器，有些更已於歐美國家邊境關口測試。
但是，這些看似複雜的新測謊工具即使混入了AI熱潮，並不代表它們一定有效，甚至可能跟幾十年前的測謊機一樣，沒有足夠科學根據。
測謊機量脈搏呼吸 口裏說謊身體很誠實
當你隱瞞一些事情而說謊時，有否感到心跳加速、身體冒汗？最早出現的測謊機雛形，要追溯至1870年。意大利心理學家Angelo Mosso發現人們在撒謊時，心跳和脈搏跳動次數會增加，其學生於是做了脈搏測量儀。1906年，心理學家James Mackenzie發表了測謊儀的論文，把這個脈搏測量儀命名為Polygraph，也就是現代測謊機的名稱。直至後來，在有「測謊機之父」之稱的心理學家William Marston推動下，測謊機在法庭等領域應用，及後他亦出版了《測謊機測試》一書，解釋測謊機的原理和應用。
撒謊比說真話更「用腦」
傳統的測謊機，記錄和量度血壓、心跳、流汗、呼吸頻率等生理反應，測謊專家藉此判斷受測者有否說謊。
1990年代，美國研發的電腦化聲紋（聲音頻率圖譜）測謊儀，根據受測者聲紋變化，來判斷說話的真確性。2006年美國賓州天普大學發表的腦波測謊技術聲稱最準確，研究的Feroze B. Mohamed教授曾表示：「人在說謊時腦部有14個區塊會被啟動，說實話時腦部只啟動7個區塊。」因為說謊的人，須先回想以往說過的話，才知道怎樣繼續撒謊，比說真話的人更耗腦力。
歐洲經驗
拉脫維亞、匈牙利和希臘則測試過另一套名為iBorderCtrl的系統。該系統使用英國曼徹斯特都會大學（MMU）在千禧年代開發的Silent Talker技術，以AI分析超過40種微表情。旅客到達機場前，先要登錄一個網站上載護照相片，網站會有一個虛擬關員問一些常見的海關檢查問題，旅客需要口頭回答，系統之後會給旅客一個二維碼（QR Code）。入境時，關員會以平板電腦掃描二維碼，採集指紋和核實容貌是否脗合上載照片。最後，電腦顯示一個以100為滿分的分數，令關員參考旅客的資料是否可信。
曾協助英國警察提升盤問技巧、專門研究騙案的英國德比大學（University of Derby）刑事偵查教授Ray Bull直言iBorderCtrl「不可靠」，因為根本沒有證據顯示監控人面的微表情是準確的測謊方法：「他們在欺騙自己相信這系統會極之有效，但其實只是浪費大量金錢。這技術從根本上誤解了人類在真誠和欺騙時的所作所為。」
AI測謊 準確性成疑
事實上，美國新聞網站The Intercept記者在7月報道了其率先測試iBorderCtrl的結果，記者如實回答了16條問題，卻被機器指有4條說謊，最終只有48分。難怪倫敦大學學院神經科學家Chris Frith質疑：「現有的測謊機極不可靠，但無人清楚為什麼AI會好過它們。所以我不相信它可以準確閱讀個人情感和偵測謊言。好的騙子是不會情緒化的。」
一些研究本身的設計也有漏洞。 佛羅里達州立大學訊息學教授Shuyuan Ho希望，測謊不限於執法用途。在今年2月的《人類行為中的計算機》（Computers in Human Behavior）期刊中，她與史丹福大學的科學家提出了所謂的「線上測謊機系統」，聲稱只要觀察二人的打字交談內容和速度就可測謊。他們找來40人參與研究，2人1組用Google Hangout互相問答。參與者被隱藏了真實身份，在每個回合對話開始前才知道自己要扮演的是每句都是真話的「聖人」，還是每句都說謊的「罪人」。這些交談記錄包括了每句回應花了多少時間，研究人員把部份數據用來訓練一個機器學習模型，再用其餘數據測試它可否分辨誰是聖人、誰是罪人。
Mircea Zloteanu指出，人有很多種講大話的方式。根本沒有木偶皮諾丘（Pinocchio）的鼻子，沒有一種我們知道的東西可以每次都可靠地預測大話。
紐約大學AI Now研究院創辦人Kate Crawford認為，線上對話測謊只是「偵測表現」而非謊言：「研究只是在看人們玩遊戲時的語言規律，這與他們現實生活中的說話方式很不同。」 Ho建議的未來應用，Crawford也只視為延續那段不光彩的測謊歷史：「銀行可能想要一個很便宜的方法來決定要不要批貸款，但我們到底想不想再次喚起這段方法備受質疑的實驗的歷史？」
專家的質疑
就如十六世紀法國哲學家蒙田（Michel de Montaigne）說，真相只有一面，但謊言「有十萬種形狀而無固定界限」。也正如英國提賽德大學（Teeside University）心理學講師Mircea Zloteanu對Avatar的批評：「人有很多種講大話的方式。根本沒有木偶皮諾丘（Pinocchio）的鼻子，沒有一種我們知道的東西可以每次都可靠地預測大話。」他又指，演算法不能量度或理解某個人行為的意圖或原因。
更甚的是，在實際使用上，被測試的人對這些理據和效果存疑的新測謊技術不明就裏。一方面，AI模型存有「黑箱」問題，即我們沒有辦法完全知道它的理性。就連Silent Talker創辨人James O’Shea也坦承：「我們不知道它如何運作，AI系統自己學習如何做到。」
另一方面，程序上亦同樣有欠透明。被iBorderCtrl列為危險的人可被禁止入境，但測試結果不會向旅客透露，故旅客無法知道是否因為這項測試而被拒入境。The Intercept的記者也只能按照歐洲私隱法例入紙申請，才能取得自己的數據複本。位於意大利米蘭的赫耳墨斯透明與數碼人權中心（Hermes Center for Transparency and Digital Human Rights）也曾按資訊自由法例取得這系統一些內部文件，但所得的數百頁紙內容早已大量被刪，有很多頁更被完全遮蔽。中心研究員Riccardo Coluccini批評：「以拒絕提供有關這些議題的文件來嘗試壓制爭論，實在令人恐懼。絕對有必要理解資助過程背後的理由。到底這些文件寫了什麼？那個聯盟有否充分理據使用這樣的偽科學技術？」
全新 Digital Marketing 體驗，請聯絡 Web 仔。
