來源：愛范兒 作者：方嘉文
美劇《別對我說謊（Lie to Me）》男主 Cal Lightman 堪稱「人肉測謊儀」。通過觀察人的面部表情，就能看出對方是否在說謊或是有所隱瞞。
Lightman 的厲害不僅在于他可以辨別分析不同表情背后的含義，還在于他捕捉「微表情」的速度之快。有數據指出，人類一般的表情會維持 0.5-4 秒，但那些被認為能讓專家「洞察天機」的「微表情」維持的時間通常則少于 0.5 秒。
不過，現在 Lightman 博士有「勁敵」了。
越來越多研究人員開始將人工智能融入測謊儀中，以人類可能永遠都無法達到的速度偵察「微表情」和肢體語言，甚至自主尋找新的識謊方法。
它們會成為更強的測謊儀嗎？
現代測謊儀：從提速到尋找新模式
早在 2013 年，亞利桑那大學開始在美國多個機場測試一款名為 Embodied Avatar 的自助入境機器。研究團隊聲稱這款機器可通過「非入侵式可信度測試」，將涉嫌提供虛假信息的入境旅客挑出來。
▲ Embodied Avatar，圖片來自《連線》
簡單來說，這臺機器會向旅客提出「你是美國公民嗎？」「你是否曾被拘捕？」等問題，并借助機器上的高清攝像頭和麥克風獲取旅客的表情、肢體語言和語氣信息，實時用算法分析，尋找可疑之處。
據研究團隊成員人之一的 Aaron Elkins 介紹，Embodied Avatar 的識別準確率在 60%-75% 之間，有時候也會高至 80%，高于人類評判的 54%-60% 準確度。
美國國土安全部資助了這個研究項目，但在測試評估后，他們放棄了它。有內部人員說是因為當時研究的技術不夠成熟，而另一個知情人士則說問題在于速度：「我們得在幾秒內就篩完，我們沒法耗幾分鐘來做這個」。
無論是 Embodied Avatar 還是美劇男主 Lightman 博士，它們基于的其實都是心理學家 Paul Ekman 的理論。
▲ 《別對我說謊》主角的原型就是 Paul Ekman，圖片來自維基百科
Ekman 是情緒研究的先鋒，他整合的「情緒集」里包含了上萬種不同的人類表情。他認為特定情緒會觸發難以控制的非自愿微表情。多年來，他長期擔任美國政府部門的顧問，并以安全保密為由，拒絕公開部分研究數據。
Silent Talker 的人工智能雖然也會追蹤面部表情，但它則拋開了 Ekman 的研究，直接用人工智能做出一套新理論（雖然算法并不能向你解釋理論是啥）。
心理學家經常說我們得找到系統運行的某種模型，但我們沒有一個可行的模型，而且我們也不需要。我們讓 AI 來想就好了。
Silent Talker 的研究人員 O ’ Shea 說。
據他介紹，Silent Talker 這套算法，會同時監控接受測試者 40 個身體「頻道」，包含從眨眼速度到頭部移動的角度等各種細節。
▲ 圖片來自 The Intercept
通過對訓練數據的分析學習，他們聲稱 Silent Talker 找到的不是普通「說謊時會做什么動作」這類規律，而更像是「規律的規律」—— 尋找說謊者不同動作和情緒之間的多方面聯系，官方聲稱準確率可達到 85%。
和 Silent Talk 的「廣布網」相比，美國猶他州的創業公司 Converus 則將關注集中在人的眼睛上。
他們銷售一套名為 EyeDetect 的軟件，用算法觀察求職者在面試過程中瞳孔擴張的情況以判定對方是否在撒謊或隱瞞一些事實，準確率也聲稱可達 85% 左右。
▲ EyeDetect，圖片來自 Converus
Converus 在接受《連線》的采訪時透露，麥當勞、喜來登和聯邦快遞等大企業會在招聘時使用他們的軟件，但出于法律原因，只限于巴拿馬和危地馬拉的分公司。
此外，也有公司會將類似測謊儀應用于借貸審核、保險索賠審查等業務上。
雖然都披著光鮮的高科技外衣，但這些技術歸根到底，可信度都和傳統的測謊儀差不多，因為它們都是基于不堅實的理論基礎。
生命力頑強的傳統測謊儀
▲ 圖片來自《衛報》
傳統的測謊儀的確是個神奇的存在。
它雖然自從于 19 世紀誕生以來，工作原理就備受爭議，甚至被「破解」，但直到今天，它的應用仍比我們想象中更多。
據統計，現在一年下來，美國境內進行的測謊儀測試大約有 250 萬次。它甚至還是警方和相關安全部門時面試時的必要項目。在 2014-2019 年間，它也是英國在審查性犯罪者時使用的工具。
就和我們在美劇里看的一樣，測謊儀主要通過監測記錄受測者的血壓、脈搏、呼吸和皮膚導電等生理反應，來判斷受測者是否有說謊。
▲ 圖片來自 Jamaica Observer
因為以前沒有人工算法來鉆研模型，經培訓的測謊儀操作人員通常先問幾個尋常問題，譬如受測者的名字、年齡、職業等答案確定的問題，并以受測者回答這些問題時展現出來的體征作為基本參考數據。
隨后，詢問員會開始提出這次測謊測試主要想搞清楚的問題，譬如經典的「你有沒有殺了 XXX？」如果這時受測者的體征數據出現異常，那測試者就會推斷他們很可能在說謊。
問題是，測謊儀的準確率一直都很不穩定，甚至不可信 —— 當你成功騙過測謊儀，你會主動告訴測試者你在說謊嗎？如果你沒通過測謊儀，但堅持說自己沒說謊，對方會相信嗎？
除此以外，更明顯指出測謊儀無效的是一搜一大把的「擊敗測謊儀教程」。
曾因沒通過測謊儀測試而被誤判殺人的 Floyd Fay，在坐牢的時候，花了很長時間去研究測謊儀的問題，并找到了一套欺瞞它的方法。
他開始將這套方法教給其他獄友，只需要 15 分鐘左右的指導，27 人里面有 23 人都成功通過了測謊儀的測試。
在獄中，他曾多次以測謊儀準確度不穩定來為自己辯護，然而，最后得是在真正殺手母親的證詞支持下，Fay 才得以沉冤得雪。
直至今天，學界仍未能找到確鑿證據指明人說謊和各種體征變化間有明確的關系，說謊和面部表情、語言特征和肢體語言之間的關系同樣模糊。
對于什么表情和說謊有關聯這個議題，學界仍沒有共識。事實上，對于連表情和說謊之間到底有沒有關聯，我們都沒有共識。
馬斯特里赫特大學心理學教授 Ewout Meijer 說。
那些宣稱自己家 AI 測謊儀準確率很高的公司，通常都是基于實驗室環境數據，而且規模都很小，無法復制，并不可靠。
在談及美國政府部門對測謊儀的應用時，專門研究欺騙行為的心理學家 Charles Honts 坦言：
他們只是想買硬件（對理解撒謊背后的原理并不感興趣）。這就像是在不理解原子的情況下去嘗試造原子彈。
既然基礎理論都站不穩，為什么那么多人還想在搖搖欲墜的地基上用人工智能發展出不可靠的技術？連早已被證明無用的傳統測謊儀也仍被廣泛應用？
測謊儀，目的也許不是為了測謊
「測謊儀」名字里說的雖然是「測試看有沒有說謊」，但它背后代表的卻是人們對確定性的渴求。
人們想相信世界是公平的。而在一個公平的世界里，那些說謊的不會僥幸逃過懲罰。
我和一些職業測謊儀操作員聊天時發現，他們真的相信自己在做的事情是正確的。
布蘭代斯大學心理學家 Leonard Saxe 說道。
而在一個充斥著假消息的互聯網時代里，用「同一世代」的人工智能來讓測謊儀更強大，似乎是能讓人更心安理得的解決方案。
事實上，現在還有算法會通過分析人打字的用語習慣和打字間隔等行為來推測人是否在說謊，這可是「真 · 線上」測謊儀了。
此外，它還是一種「施壓」的工具。
而對于警務人員來說，測謊儀準不準沒關系，只要儀器在場，被審問的人也相信，這就足以向其施壓。
也有人用它們做「表演真相」工具。
控訴特朗普的成人片女星 Stormy Daniels 的律師 Michael Avenatti 就向 CNN 提交了一份 Daniels 做測謊儀測試的結果表——指出她說謊的幾率只有 1%。
▲ Stormy Daniels，圖片來自 Business Insider
被指控性騷擾女性的美國演員 Jeremy Piven 在向公眾為自己辯護時，也拿出通過測謊儀測試的結果來作為自己向公眾辯護的第一樣「證據」。
甚至連娛樂節目都會用測謊儀來增加戲劇和娛樂效果。《名利場》雜志的其中一個固定視頻欄目就是邀請不同明星來連著測謊儀做采訪。當然，他們可不會在節目提及這種工具的不準確性。
雖然大部分法庭都不接受測謊儀舉證，但對測謊儀這種不穩定技術的過分信任，可能還會引起更多隱性問題。
在《別對我說謊》播出后，有人曾組織了一場小實驗，想看看從電視里「學習」了這一套識謊技術的人是否在辨別謊言上比沒看過的人厲害。
結果大家都猜到，當然是沒有的啦。
不過，研究人員也發現，看過《別對我說謊》的參與者普遍更不愿意相信別人沒在說謊。
從某個角度來看，測謊儀就跟《被光抓走的人》里那道「檢驗真愛之光」一樣，雖然理據不明確，但卻以「真相」的身份攪動著人心。它到底準不準，你說不清，但如果它說不是，你再想去相信，似乎也會因此很難釋懷。
