Ekspertar uttrykkjer bekymringar om AI-baserte løgnedetektorar: Forskarar frå tyske universitet har uttrykt alvorlege betenkingar om å nytte kunstig intelligens for å fastsetje sanning i kritiske bruksområde som å avhøyre mistenkte i kriminalsaker og å avhøyre enkeltpersonar som søkjer innreise ved EU-grensene.
Svakepunkta til AI i sannheitsvurdering: Psykologiekspertar Kristina Suchotzki frå Universitetet i Marburg og Matthias Gamer frå Universitetet i Würzburg peikar på fleire problem med AI-system, inkludert deira «svarte boks»-natur. Denne ugjennomsiktigheita betyr at AI-avgjerdene ikkje er transparente eller verifiserbare utanifrå. Vidare, utan ein solid teoretisk grunnlag, er det ei auka risiko for feilaktige resultat frå slik teknologi.
Uvisse rundt teikn på svik i testar: Føresetnaden for kunstig intelligens brukt i løgnedeteksjon er at det eksisterer tydelege indikatorar på svik. Likevel har omfattande forsking ikkje klart å peike ut på pålitelege teikn som kan skilje sannferdige påstandar frå svikefulle. Dette tyder på at ingen atferdsmessige ledetrådar er nok til å gjere avgjerande dømmingar om nokon si ærlegheit.
Myten om den fysiologiske løgnedetektoren: Med referanse til ein publisert studie understreka ekspertane at det ikkje eksisterer ein ekvivalent i den verkelege verda til «Pinocchios nase», som peikar på det faktum at fysiske signal – som blodtrykk, puls eller pusting – brukt av konvensjonelle løgnedetektorar ikkje på ein påliteleg måte kan fastslå sanninga. På grunn av desse avgrensingane, vert tradisjonelle polygrafer i stor grad vurderte som ikkje-vitskaplege blant psykologar.
Begrensingane til fysiologibasert AI-løgnedeteksjon: Bruken av AI i løgnedeteksjon stolar oftast på fysiologiske markørar og atferdsmønster som hevdar å indikere svik. Likevel er det ingen konsensus i det vitskaplege miljøet om at spesifikke, pålitelege teikn på løgn eksisterer. Kroppen reagerer på mange faktorar, som stress, frykt, eller til og med ubehage, som ikkje nødvendigvis er relatert til svik. Vidare er atferdsmessige ledetrådar sterkt individuelle og kan variere stort frå person til person, noko som gjer det vanskeleg å generalisere funn.
Problematikk med maskinlæring og ansiktsgjenkjenning: Nokre AI-system nyttar maskinlæring og ansiktsgjenkjenning for å oppdage løgnar. Kritikarar argumenterer for at slike teknologiar kan vere skjeve, sidan maskinlæringsalgoritmar berre er like upartiske som datamengda dei vert trente på. Viss data ikkje representerer heile befolkninga, er det ein risiko for at visse demografiske grupper vert ueinsemdig dømde. Det er òg bekymring for personvernet ved bruk av ansiktsgjenkjenningsteknologi.
Viktigheita av menneskeleg dømmekraft i løgnedeteksjon: Ekspertane understrekar viktigheita av menneskeleg dømmekraft saman med teknologiske hjelpemiddel i løgnedeteksjon. Menneske kan tolke kontekst og forstå nyansane i ei subjekts oppførsel og situasjon, noko ein AI-system kanskje ikkje fullt ut kan fange opp. Å stole heilt på teknologi kan føre til justismord om verktøyet tek feil.
Fordelar og Ulemper med AI i Løgnedeteksjon:
Fordelar:
– Konsekvens: AI kan tilby konsistent og upartisk analyse, forutsatt at dei underliggjande algoritmene er solide og data ikkje er skjev.
– Fart: AI-system kan behandle informasjon og gi vurderingar raskare enn menneskelege vurderarar.
– Dataanalyse: Avansert AI har evna til å analysere store datasett, og potensielt identifisere mønster som kan bli oversett av menneske.
Ulemper:
– Relevans: Ingen definitive fysiologiske eller atferdsmessige teikn på svik er etablert som AI kan oppdage, noko som reiser spørsmål om pålitelegheit.
– Transparens: AI sin «svarte boks»-natur gjer det vanskeleg å forstå og stole på grunnlaget for avgjerdene.
– Etikk og Personvern: Bruken av visse AI-teknologiar i løgnedeteksjon reiser etiske spørsmål knytt til personvern og samtykke.
Viktige utfordringar og kontroversar:
– Algoritmisk skjevhet: Moglegheita for at AI-algoritmar kan oppretthalde eksisterande skjevheter, og føre til urettvise angrep på visse grupper.
– Juridiske og Etiske Implikasjonar: Å fastsetje admissibiliteten til bevis frå AI-løgnedeteksjon i retten og å adresse de etiske implikasjonene ved bruken.
– Falske Positivar/Negativar: Risikoen for feilaktige dømmingar frå AI-system kan ha alvorlege konsekvensar, særleg i rettslege eller grensekontrollområde.
For meir lesing om kunstig intelligens og debattane rundt applikasjonen og etiske omsyn, kan du utforske anerkjente teknologi- og vitskapsnettstader. Dei følgjande lenkene kan gi tilleggsinformasjon og perspektiv:
– Nature
– Science Magazine
– American Civil Liberties Union
Ver merksam på at URL-ane som er oppgjevne er for hovuddomena og inneheld ikkje lenker til undersider. Dei er nøyaktige på tidspunktet for skriving så langt assistenten kan fastslå.