今日、人工知能はどこにでもあります-食品の写真（Yelpのようなサイト）にあるものを決定し、研究者がMRIプロセスを高速化するのを助け、人の声のうつ病の兆候を探すことさえできます。 しかし、多くの人が人工知能を嘘発見器として使用することを考えたことはまずありません。
新しいアイディア国境警備プロジェクト「iBorderCtrl」には「詐欺検出」に焦点を当てた技術が含まれているため、このアイデア-AI嘘発見器-がニュースになりました。 このイニシアチブには2ステップのプロセスが含まれ、「不正検出」を含むステップは自宅から直接機能します。 欧州委員会によると、プロトコルは事前選択から始まり、旅行者は「ウェブカメラを使用して、旅行者の性別、民族、言語に応じて選択された国境警備員のアニメーションの質問に答えます。 「詐欺を検出する」独自のアプローチは、旅行者の表情のわずかな変化を分析して、インタビュー対象者が嘘をついているかどうかを判断します。
これはすべてサイエンスフィクションのように聞こえますが、もちろんポリグラフの問題のある歴史を思い起こさせます。 しかし、そのような人工知能は非常に現実的です。 唯一の問題は、どれだけ正確かということです。
ミシガン大学のコンピューターサイエンスおよびエンジニアリングの教授であるRada Michalchaは、約10年間不正の検出に取り組んでいます。 したがって、1つのAI嘘発見器とその動作原理が構築されました。
人工知能と機械学習を扱う研究者が最初に必要とするのはデータです。 この場合、Rada Mikhalchaのチームは実際の裁判のビデオから始めました。 たとえば、彼が有罪判決を受けた裁判の被告は詐欺の例を提供するかもしれません。 証言は、真または偽の証言の例としても使用されました。 （もちろん、機械学習アルゴリズムは使用するデータに直接依存しているため、犯罪の有罪判決を受けた人は実際には無実である可能性があることを覚えておくことが重要です。）
その結果、121のビデオクリップとそれに対応する発言のトランスクリプトが使用されました（虚偽と真実の記述の比率は約1対1です）。 これらのデータにより、チームは機械学習用の分類器を構築でき、最終的には60〜75％の精度でした。
システムはどのパターンに気付きましたか？ 「代名詞の使用。 嘘をつく人はめったに「私」または「私たち」という代名詞を使用することはほとんどなく、一般的にそれらに関連することを言及します。 代わりに、彼らはしばしば代名詞「あなた」、「あなたのもの」、「彼（a）」、「彼ら」を使用します。」-ラダ・ミハルチャは説明します。
これが唯一の言語属性ではありません。 嘘をつく人は「自信を表現する」「強い言葉」を使う傾向があります、とラダ・ミハルチャは言います。 そのような単語の例は、「絶対に」や「非常に」などの単語です。反対に、真実を語る人は、「おそらく」や「おそらく」などの単語を使って答えを避けます。
「だまされやすい人は、より自信を持って見せようとすることで、嘘を補う可能性が高いと思います。」
表情に関しては、Mikhalcha Radaは、うそをついている人は、インタビューする人の目を直接見る可能性が高いことを強調しています。 ラダ・ミハルチの仮定によれば、彼らはより説得力があるように見えるため、これらの人々はまた、ジェスチャーのために片手ではなく両手を使うことが多い。 （もちろん、これらは単なるテンプレートです：誰かが話しながら両手であなたの目とジェスチャーを見る場合、これはこの人が嘘をついているという意味ではありません。）
これは、研究者が彼が協力して学び、学ぶことができる例を与えるとすぐにAIが気付くことができる注目すべきデータのリストです。 しかし、ラダ・ミハルチャ自身でさえ、彼女の仕事が「完璧ではない」ことを認めています。 「研究者として、75％の精度を達成できたことに非常に興奮していました。」 しかし、一方で、これはエラーの確率が4分の1であることを意味します。 「エラーの確率は最大25％であるため、このAIを実際に使用できるとは考えていません。」
最終的に、Rada Mikhalchaは、この技術が人々にとって非常に役立つと考えています。 たとえば、この技術は、彼女が誰かの声明で「異常な」何かに気づいたことを示すことができ、後でこの人は再び質問されるかもしれません。 このAIの使用は珍しくありません。人々ができることを拡張するテクノロジーです。