Stručnjaci izražavaju zabrinutost zbog detektora laži temeljenih na umjetnoj inteligenciji: Istraživači s njemačkih sveučilišta iznijeli su ozbiljne rezerve u vezi s korištenjem umjetne inteligencije za određivanje istinitosti u kritičnim primjenama, poput ispitivanja osumnjičenika u kriminalnim slučajevima i ispitivanja osoba koje traže ulazak na granicama EU.
Manjkavosti AI u procjeni istinitosti: Stručnjaci za psihologiju Kristina Suchotzki s Sveučilišta Marburg i Matthias Gamer s Sveučilišta Würzburg istaknuli su nekoliko problema s AI sustavima, uključujući njihovu “crnu kutiju” prirodu. Ta opačnost znači da AI procjene nisu transparentne ili verificirane izvana. Nadalje, bez čvrstog teorijskog temelja postoji povećan rizik od netočnih ishoda takve tehnologije.
Pretraživanje znakova prijevare ostaje nedovršeno: Premisa umjetne inteligencije primijenjene u otkrivanju laži pretpostavlja da postoje jasni pokazatelji prevare. Međutim, opsežna istraživanja nisu identificirala pouzdane znakove koji mogu razlikovati istinite tvrdnje od lažnih. To implicira da nijedni ponašajni pokazatelji nisu dovoljno valjani za donošenje zaključnih sudova o nečijoj istinitosti.
Mit o fiziološkom detektoru laži: U vezi s objavljenim istraživanjem, stručnjaci su istaknuli da ne postoji stvarni ekvivalent u stvarnom svijetu “Pinokijevog nosa”, aludirajući na činjenicu da fizički signali – poput krvnog tlaka, pulsa ili disanja – korišteni od strane konvencionalnih detektora laži ne mogu pouzdano potvrditi istinu. Zbog tih ograničenja, tradicionalni poligrafi široko su smatrani neznanstvenima među psiholozima.
Ograničenja fiziološki temeljenog AI detektora laži: Upotreba AI u detekciji laži često se oslanja na fiziološke pokazatelje i ponašajne obrasce za navodno otkrivanje prevare. Međutim, u znanstvenoj zajednici ne postoji suglasnost da postoje specifični, pouzdani znakovi laži. Tijelo reagira na mnoge čimbenike, poput stresa, straha ili pa čak nelagode, koji nisu nužno povezani s prijevarom. Nadalje, ponašajni znakovi su izrazito individualni i mogu se znatno razlikovati od osobe do osobe, što otežava generalizaciju nalaza.
Briga o strojnom učenju i prepoznavanju lica: Neki AI sustavi koriste strojno učenje i prepoznavanje lica za otkrivanje laži. Kritičari tvrde da takve tehnologije mogu biti pristrane, jer su algoritmi strojnog učenja jednako pristrani kao podaci na kojima su trenirani. Ako podaci nisu reprezentativni za cijelu populaciju, postoji rizik nerazmjernog kažnjavanja određenih demografskih skupina. Postoji također zabrinutost za povredu privatnosti prilikom korištenja tehnologije prepoznavanja lica.
Važnost ljudske prosudbe u detekciji laži: Važno je istaknuti da stručnjaci naglašavaju potrebu za ljudskom prosudbom u kombinaciji s bilo kakvom tehnološkom pomoći u detekciji laži. Ljudi mogu interpretirati kontekst i razumjeti nijanse u ponašanju i situaciji subjekta koje AI sustav možda ne bi sveobuhvatno obuhvatio. Oslanjanje isključivo na tehnologiju može dovesti do nepravde ako je alat pogrešan.
Prednosti i nedostaci AI u detekciji laži:
Prednosti:
– Konzistentnost: AI može pružiti dosljednu i nepristranu analizu, pretpostavljajući da su temeljni algoritmi ispravni i podaci nisu pristrani.
– Brzina: AI sustavi mogu obraditi informacije i pružiti procjene brže nego ljudski procjenitelji.
– Analiza podataka: Napredna AI ima sposobnost analiziranja velikih skupova podataka, potencijalno identificirajući obrasce koje ljudi mogu propustiti.
Nedostaci:
– Pouzdanost: Nije uspostavljeni definitivni fiziološki ili ponašajni znakovi prevare koje bi AI mogao detektirati, što izaziva pitanja pouzdanosti.
– Transparentnost: “Crna kutija” AI sustava otežava razumijevanje i povjerenje u temelje njegovih odluka.
– Etičnost i privatnost: Upotreba određenih AI tehnologija u otkrivanju laži postavlja etička pitanja u vezi s privatnošću i pristankom.
Ključni izazovi i kontroverze:
– Algoritamska pristranost: Mogućnost da AI algoritmi perpetuiraju postojeće pristranosti, dovodeći do nepravednog ciljanja određenih skupina.
– Pravne i etičke implikacije: Utvrđivanje dopuštenosti dokaza AI detekcije laži u sudu i rješavanje etičkih posljedica njezine upotrebe.
– Lažni pozitivci/negativci: Rizik od netočnih sudova AI sustava može imati ozbiljne posljedice, posebno u pravnim ili kontrolnim kontekstima granica.
Za daljnje čitanje o umjetnoj inteligenciji i raspravama oko njezine primjene i etičkih razmatranja, možete istražiti ugledne tehnološke i znanstvene web stranice. Sljedeći linkovi mogu pružiti dodatne informacije i perspektive:
– Nature
– Science Magazine
– American Civil Liberties Union
Molimo imajte na umu da su pruženi URL-ovi za glavne domene i ne sadrže podstranice. Oni su točni prema najboljim mogućnostima pomoćnika u trenutku pisanja.