据美国国防部的一份预算申请，美国政府计划在未来五年投入 3030 万美元，研发一种改进版测谎技术。该项目名为“测谎仪+”（Polygraph+），又称“下一代测谎仪”（Polygraph Next），包括利用人工智能和机器学习的评分算法，以及一种名为“非接触式感测”的技术。后者可以在不将设备连接到受测者身体上的情况下，读取其生理数据。
据Inside Defense报道，这份预算文件称，项目旨在“使联邦政府的测谎和可信度评估技术现代化”，提高其准确性和可靠性。但它也可能只是又一次试图借助技术识别谎言的失败尝试。英国诺森比亚大学法律学者基里·科措格鲁（Kyri Kotsoglou）在研究司法系统中测谎仪使用情况。他说：“这是在错误地试图把复杂的问题简化成某种可以测量的东西。”
这项计划出台之际，美国国防部内部正处于高度紧张的状态。在国防部长皮特·赫格塞思（Pete Hegseth）任内，五角大楼越来越频繁地使用测谎测试，试图查出涉嫌向媒体泄密的人。今年 9 月，《纽约时报》报道称，在媒体报道美国对伊朗战争导致武器库存消耗后，参谋长联席会议所属机构约有 50 名军官接受了测谎测试。
“测谎仪+”项目将由国防反情报与安全局（DCSA）负责。该机构承担联邦政府的背景调查工作。根据这份尚未获得国会批准的预算文件，新技术将用于审查潜在雇员，以及“内部威胁检测”。目前尚不清楚项目具体会采用哪些技术，DCSA也未回应提供更多信息的请求。
不过，五角大楼的其他项目提供了一些线索。2023 年，国防部下属的国防创新部门（DIU）公开征集可用于识别欺骗行为的企业产品
最终，有两家公司入选并获邀开发原型：Presage Technologies 声称可以通过普通摄像头测量心率和呼吸频率；Altec Research 原本是一家医疗传感器公司，如今也开始涉足非接触式感测技术。DIU 公布的一张Altec原型技术截图显示，该系统会追踪头部运动、面部皮肤温度和毛孔活动。Presage Technologies 与Altec Research 均未回应置评请求。DIU 拒绝置评。
自 20 世纪 20 年代测谎仪问世以来，测谎技术几乎没有发生根本变化。测谎人员依据血压、脉搏、呼吸和出汗情况判断一个人是否在说谎。他们比较受测者回答基准问题（例如“天空是蓝色的吗？”）和目标问题（例如“你是否曾经犯罪？”）时的生理反应，再据此判断回答是否真实。
联邦政府每年在雇员审查中进行数万次此类测试，但这项技术的可靠性屡遭质疑，其结果也很少被法庭采纳。1983 年，美国国会技术评估办公室认定，支持将测谎仪用于雇员审查的证据非常有限。2003 年，美国国家研究委员会（NRC）则表示，证明其有效性的证据“充其量也很薄弱”。
研究表明，在没有技术辅助的情况下，人类识别谎言的准确率只比随机猜测略高。美国测谎协会宣称，测谎仪的准确率在 80 %至 94 %之间。但NRC在 2003 年的报告中指出，即便筛查测试能达到这一准确率，仍可能造成大量错误。美国国防部雇用 280 万人；如果在如此大的群体中使用一套并不完美的系统，最终可能有数万人被错误指控。
此外还有其他问题。测谎结果的解读往往带有主观性：不同测谎人员可能得出截然不同的结论，少数群体成员也更容易被判断为具有欺骗性。受测者经过训练，还可能学会多种干扰测试的方法。例如，他们可以踩踏藏在鞋里的针，故意增强自己回答基准问题时的生理反应。
“只要知道它如何运作，就能骗过它。”研究欺骗行为的鹿特丹伊拉斯姆斯大学副教授索菲·范德泽（Sophie van der Zee）说。她认为，测谎仪最大的作用是威慑，受测者往往在测试开始前就招供了。“但这只有在人们相信测谎仪有效时才管用。”她指出。
几十年来，人们尝试过各种新的测谎方法，使用的技术从热成像摄像头、瞳孔追踪设备到脑部扫描，不一而足。但没有一种方法能在实验室之外产生可靠的结果。问题在于，并不存在一种对所有人、在任何时候都适用的说谎征兆。“我们至今仍没有找到‘匹诺曹的鼻子’。”范德泽说。
理论上，如果人工智能能够发现测谎人员无法识别的数据模式，就可能改进测谎技术。人工智能算法也更可能用于“多模态”欺骗检测：将多种测量结果综合成一个更难被受测者操纵的“欺骗评分”。范德泽说，测谎试图捕捉的是三类潜在变化：生理压力、认知负荷，以及说谎者有意识地掩饰谎言所付出的努力。现有测谎技术只涉及其中一类。
“如果能将从这三个不同角度切入的方法结合起来，成功的机会就会更大。”范德泽说。这并非新想法。21 世纪头十年，英国曼彻斯特城市大学的研究人员开发了“ Silent Talker ”系统，可根据视频画面生成欺骗评分。后来，这套系统被纳入欧盟资助的试点项目iBorderCtrl。在美国，名为 AVATAR 的项目则把眼动追踪、声音分析和身体动作检测结合起来，开发供边境口岸使用的工具。这些项目最终都悄然淡出了视野。
科措格鲁认为，把人工智能与测谎仪结合起来，是“把两者最糟糕的部分凑到了一起”。在本就缺乏效度的技术之上，又增加了一层不确定性。即便人工智能或机器学习能够在生理数据中发现过去未被注意到的模式，也无法可靠地将这些模式与说谎联系起来，因为并不存在可供核对的可靠真实答案。
“即便你掌握了全世界所有的测谎记录，也不知道那些测谎结果到底对不对。”法律学教授玛丽昂·奥斯瓦尔德（Marion Oswald）说。她曾与科措格鲁共同撰文，研究司法系统中的测谎仪使用情况。她担心，新的测谎形式会像传统测谎仪一样，更多地充当心理威慑工具，而非科学工具。
“这看起来很大程度上是在回应现任政府对泄密和所谓缺乏忠诚的担忧。”奥斯瓦尔德说。““测谎”被用来威胁、恐吓人们，迫使他们承认某些事情，而不是获取真正可靠的信息。”
https://www.technologyreview.com/2026/09/25/1145144/pentagon-ai-lie-detector/
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