Експертите изразяват загриженост относно базирани на изкуствен интелект детектори на лъжата: Изследователи от немски университети изразиха сериозни резервации относно използването на изкуствен интелект за определяне на истинността в критични приложения като разпитване на заподозрени в криминални случаи и допитване на лица, търсещи влизане на границите на ЕС.
Уязвимостта на изкуствения интелект в оценяването на истинността: Експертите по психология Кристина Сухоцки от Университета в Марбург и Матиас Гамер от Университета в Вюрцбург посочват няколко проблема с изкуствените интелект системи, включително тяхната „черна кутия“ природа. Тази непрозрачност означава, че съдебните решения на изкуствения интелект не са прозрачни или верифицируеми отвън. Освен това, без стабилна теоретична основа има повишен риск от неправилни изходове от такава технология.
Търсенето на знаци за измама остава неопределено: Предпоставката за изкуствения интелект, прилаган в детекцията на лъжата, предполага, че съществуват ясни показатели за измама. Въпреки това обширните изследвания не са определили надеждни знаци, които могат да разграничат истинските изказвания от измамните. Това подразбира, че няма валидни поведенчески указатели, достатъчно добри, за да се направят окончателни съдебни решения по отношение на човешката правдивост.
Мит за физиологичния детектор на лъжата: Отнасяйки се към публикувано изследване, експертите подчертават, че няма реален еквивалент на „носа на Пинокио“, наблягайки на факта, че физическите сигнали – като кръвно налягане, пулс или дъхане – използвани от традиционните детектори на лъжата, не могат надеждно да установят истината. Поради тези ограничения, традиционните полиграфи се считат за ненаучни от психолозите.
Ограничения на физиологично базираните детектори на лъжата с изкуствен интелект: Използването на изкуствен интелект за детекция на лъжата често се основава на физиологични маркери и поведенчески модели, които се твърди, че показват измамата. Въпреки това няма консенсус в научната общност, че съществуват конкретни, надеждни знаци за лъжата. Тялото реагира на много фактори, като стрес, страх или дори дискомфорт, които не са необходимо свързани с измамата. Освен това поведенческите индикатори са изключително индивидуални и могат да варират значително от човек на човек, което прави трудно обобщаването на заключенията.
Притеснения по отношение на машинното самообучение и разпознаването на лица: Някои системи на изкуствения интелект използват машинно самообучение и разпознаване на лица за откриване на лъжите. Критиците твърдят, че такива технологии могат да бъдат пристрастени, тъй като алгоритмите на машинното самообучение са толкова безпристрастни, колкото данните, върху които са обучени. Ако данните не са представителни за цялата популация, съществува риск от неравностойно отношение към определени демографични групи. Също така има притеснение от нарушаване на поверителността при използването на технологиите за разпознаване на лица.
Важността на човешкото съдебно решение в детекцията на лъжата: Важно е да се подчертае, че експертите настояват за необходимостта от човешки съдебни решения в комбинация с всякакви технологични помощи в детекцията на лъжата. Хората могат да тълкуват контекста и да разберат оттенъците на поведението и ситуацията на субекта, което система на изкуствения интелект може да не улови изчерпателно. Пълното разчитане на технологията може да доведе до неправедни съдебни решения, ако инструментът е грешен.
Предимства и Недостатъци на Изкуствения интелект в Детекцията на Лъжата:
Предимства:
– Съгласуваност: Изкуственият интелект може да предложи последователен и безпристрастен анализ, при условие че основните алгоритми са здрави и данните не са изкривени.
– Бързина: Системи на изкуствения интелект могат да обработват информация и да предоставят оценки по-бързо от хората.
– Анализ на Данните: Напредналият изкуствен интелект има възможността да анализира големи набори от данни и потенциално да идентифицира модели, които може да бъдат пренебрегнати от хората.
Недостатъци:
– Надеждност: Не са установени дефинитивни физиологични или поведенчески сигнали за измамата, които изкуственият интелект би могъл да открие, повдигайки въпроси за надеждността.
– Прозрачност: „Черната кутия“ на изкуствения интелект прави трудно разбирането и доверяването на основанието за неговите решения.
– Етика и Поверителност: Използването на определени технологии на изкуствения интелект в детекцията на лъжата предизвиква етични притеснения относно поверителността и съгласието.
Ключови Предизвикателства и Контроверзи:
– Алгоритмична Пристрастеност: Възможността, че алгоритмите на изкуствения интелект може да поддържат съществуващи предразсъдъци, които водят до несправедливо насочване към определени групи.
– Правни и Етични Последици: Определянето на приемливостта на доказателствата от детекторите на лъжата с изкуствен интелект в съда и справянето с етичните последици от тяхното използване.
– Грешни Положителни/Отрицателни Резултати: Риска от неправилни съдебни решения от системите на изкуствения интелект може да има сериозни последици, особено в правни или погранични контексти.
За по-нататъшно четене на изкуствения интелект и дебатите около неговото приложение и етичния съображения, можете да изследвате реномирани уебсайтове по технология и наука. Следните връзки могат да предоставят допълнителна информация и гледни точки:
– Nature
– Science Magazine
– American Civil Liberties Union
Моля, имайте предвид, че предоставените URL адреси се отнасят за основните домейни и не включват подстранични връзки. Те са точни към момента на написването, според най-добрите способности на асистента.