五角大楼拟斥资3030万美元研发AI测谎仪

驱动中国9月25日消息，据MIT Technology Review报道，美国国防部（Department of Defense）近日提交了一项预算申请，计划在未来五年内投入3030万美元，用于研发一种基于人工智能的增强型测谎系统。这一项目被称为“Polygraph+”或“Polygraph Next”，旨在通过引入AI评分算法和非接触式传感技术，试图解决传统测谎仪长期存在的准确性与可靠性争议。然而，这一举措在科技与伦理界引发了广泛担忧，专家警告称，将AI应用于测谎可能不仅无法提升可信度，反而会将现有的技术缺陷与算法偏见叠加，形成“最糟糕的双重困境”。

根据预算文件披露的细节，该项目的核心研发方向主要集中在两个方面：一是开发基于人工智能和机器学习的评分算法，二是应用所谓的“ standoff sensing”（非接触式遥测）技术。传统的多导睡眠图（即俗称的测谎仪）依赖于在受测者身上连接传感器，以监测心率、血压、呼吸和皮肤电反应等生理指标。而“Polygraph+”项目试图通过非接触式传感手段，在不直接佩戴设备的情况下获取受测者的生理读数。军方希望借此减少受测者因设备佩戴产生的心理干扰，同时利用AI模型处理海量数据，以期提高判读的一致性。

尽管技术愿景看似先进，但AI测谎在科学界一直饱受质疑。传统测谎技术本身在心理学和生理学领域就缺乏坚实的实证支持，其原理基于“说谎会导致特定的生理唤醒反应”这一假设，但大量研究表明，焦虑、恐惧甚至愤怒等非欺骗性情绪也会产生类似的生理波动，导致极高的误报率。引入AI算法后，这种不确定性并未消除，反而可能因“黑箱”效应而加剧。机器学习模型通常依赖于训练数据，如果历史测谎数据本身存在偏差（例如对特定种族或群体的系统性误判），AI算法不仅会继承这些偏差，还可能以看似客观、科学化的方式将其放大。

参与评估该项目的专家对MIT Technology Review指出，AI驱动的测谎技术可能会让决策者产生一种虚假的安全感。在传统测谎中，操作员至少可以意识到结果的主观性和不确定性；而当算法输出一个带有概率值的“说谎”判定，并披上“人工智能”和“大数据”的外衣时，这种判定往往被赋予过高的权威。这种现象被称为“自动化偏见”（automation bias），即人类倾向于过度信任计算机生成的建议，即便这些建议缺乏充分的逻辑或科学依据。对于涉及国家安全、人员审查等高风险场景，这种误判可能导致严重的后果，包括错误地排除合格人员或错误地指控无辜者。

此外，非接触式传感技术在实际应用中也面临严峻挑战。虽然远程监测生理信号在实验室环境下可行，但在复杂的现实场景中，环境噪声、受测者的体位变化、甚至光线条件的改变，都可能严重干扰传感器的读数。AI模型需要在极其不稳定的输入数据中进行判断，这进一步增加了算法出错的风险。批评者认为，五角大楼的这一投资可能是在重复过去几十年的错误——试图用更复杂的技术手段来解决一个本质上无法通过生理指标精确界定的问题。

这一项目的推进也折射出当前全球范围内AI伦理治理的滞后。尽管各国都在制定AI监管框架，但在具体应用场景，尤其是涉及人权、司法公正和国家安全的高敏感领域，技术的部署往往快于伦理评估和公众讨论。美国国防部此次预算申请显示，军方正积极寻求将前沿AI技术整合进其情报与人员审查流程中，但如何确保这些技术的透明度、可解释性以及公平性，目前仍缺乏有效的监管机制。

“Polygraph+”项目目前仍处于预算申请和早期研发阶段，其最终能否落地以及实际效果如何，尚待观察。但无论结果如何，这一案例再次提醒科技界与政策制定者：技术并非万能药，尤其是在涉及人类行为判断的复杂领域，盲目迷信算法的“客观性”可能带来比传统方法更隐蔽、更难以纠正的系统性风险。在追求技术突破的同时，建立严格的科学验证标准和伦理审查机制，显得尤为迫切。