当地时间10月6日,美国《海军时报》发布独家深度特稿,披露美国五角大楼在AI智能测谎项目上的重大转向。一度被美军寄予厚望、耗资3100万美元打造的“AI智能可信度评估系统”,正式放弃超级人工智能主导测谎流程,宣告美军AI替代传统测谎仪的革新计划阶段性叫停。

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这一重磅表态,彻底暴露了当下美军装备革新的核心困境:人工智能技术前景广阔、效率更高、标准化更强,但存在准确率不足、偏见严重、不可预判、缺乏科学支撑的致命短板;而沿用数十年的传统人工测谎模式,虽然技术老旧、效率偏低、主观误差较大,却是目前唯一具备司法认可度、风险可控、后果可追溯的可靠方式。美军陷入先进不可用、老旧不够用的两难取舍局面。
据报道,自2019年起,美国空军、国防反间谍与安全局联合多所高校实验室,启动“可信度评估现代化”项目,也被称作“测谎+”升级计划。五角大楼原本规划,依托大语言模型、微表情分析、语音情绪识别、热成像生理监测、多模态数据比对五大AI技术,全面革新传统测谎体系。

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相比传统人工测谎仅能监测心率、血压、出汗、呼吸等基础生理数据,AI系统可以实时抓取文本语言、语音波动、面部微表情、血流变化等多维细节,实现全流程标准化、无人化、数据化研判。美军此前评估认为,这套AI体系能够规避人工审讯的性别偏见、文化偏见、主观情绪偏差,大幅提升涉密人员忠诚度审查、反间谍泄密排查的效率,是下一代安全审查的核心突破口。

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为打磨这套系统,美军投入专项经费,利用推特、红迪网海量公开文本数据训练深度学习模型,甚至设定75%的情绪识别准确率目标,试图用机器逻辑替代人工经验判断。今年8月,美军大规模开展涉密人员测谎排查,重点调查军火库存泄密事件,原本计划同步落地AI辅助测谎,强化人员忠诚度管控。
然而,经过多年实测论证、科学界复盘、法律界风险评估,这套看似先进的AI测谎体系,暴露出系统性、颠覆性缺陷,迫使五角大楼紧急踩下刹车。
五角大楼最新官方声明明确,当前“测谎现代化”研发项目,不再纳入生成式超级AI、大语言模型、面部情绪编码、微表情分析、语音智能研判四大核心技术。意味着原本计划由AI主导、机器定结论的新模式彻底作废,AI仅保留极有限的辅助参考功能,核心研判权彻底回归人工测谎师。
多方权威论证揭开了AI测谎的致命硬伤。首先是准确率形同抛硬币。多项对照实验显示,AI通过语音、面部、语言特征识别谎言的正确率仅50%,与人类随机判断持平,远达不到军方审查标准。更严重的是,AI存在固有思维偏见,会默认“被问询者即有嫌疑”,相比人工审查,更容易冤枉无辜人员、制造错判冤案。
其次,该技术完全缺乏科学理论支撑。数十年科研结论早已证实,不存在可以精准判定欺骗行为的微表情、语音、语言固定特征,热门影视传播的“微表情识谎”本身就是伪科学。AI算法只是机械拟合虚假规律,无法区分紧张、羞涩、性格内向、身体疾病与刻意撒谎的区别。
同时,AI测谎存在严重的群体歧视漏洞。系统无法识别残障人士、语言表达障碍者、情绪敏感人群的生理特征,极易将生理性异常误判为心理欺骗,造成合规优秀人员被错误取消安全许可。

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曾在奥巴马、特朗普政府时期处理大量国家安全涉密案件的知名国安律师马克·扎德警告:一旦人工智能向调查人员输出错误信息,就有可能毁掉军官的职业生涯,这个风险实在太大。
法律层面的风险更是让五角大楼不敢冒险。美国最高法院早在1998年就明确裁定,测谎结果不具备司法可靠性,禁止军事法庭采信。而AI自动研判的结论,无依据、不可解释、无法申诉、不能质证。一旦算法出错,会导致军官晋升冻结、外派资格取消、岗位受限,职业生涯遭遇毁灭性打击,且当事人无处维权。
反观传统人工测谎,虽然设备老旧、流程繁琐、效率低下、依赖考官经验,但优势极为突出。所有生理数据真实可查、变化可追溯,最终结论由专业人员综合场景、语境、情绪作出人工判断,具备完整的流程合规性与容错空间,是目前唯一被司法体系认可、风险可控的审查方式。
此次叫停AI主导测谎,折射出五角大楼深层次的技术取舍焦虑。在智能化军备全面升级的大背景下,美军迫切希望用AI替代传统人工体系,实现安全审查标准化、高效化、现代化,摆脱老旧设备的局限。但现实是,前沿AI技术先进性有余、稳定性不足、可靠性缺失,看似颠覆创新,实则隐患无穷。
目前五角大楼的折中方案十分明确:保留AI辅助监测,废除AI主导研判。未来AI仅作为数据采集、辅助参考工具,所有可信度判定、忠诚度评估、泄密风险定性,全部由持证专业人工完成。同时美军并未彻底放弃研发,将长期跟踪前沿技术,等待AI欺骗识别实现科学突破后,再重启升级计划。
业内分析指出,五角大楼此次退让,为全球军警智能化革新敲响警钟。人工智能并非万能替代者,在涉及司法定性、人员命运、国家安全的关键领域,技术先进性必须让位于可靠性、合规性、公正性。未来很长一段时间,美军仍将维持“老旧传统体系为主、智能新技术为辅”的过渡格局,AI全面接管涉密审查的时代,短期内难以到来。
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