人工智能无处不在——它能识别像Yelp这样的网站上美食照片中的内容，帮助研究人员尝试加速MRI扫描，甚至还能通过语音检测抑郁症的迹象。但你可能没考虑过它的一个用途：测谎。
人工智能识破谎言的想法之所以成为新闻，是因为欧洲一个名为iBorderCtrl的边境安全项目，该项目涉及专注于“欺骗检测”的技术。该计划包含一个两步流程，而测谎部分在家进行。根据欧盟委员会的说法，该协议始于预筛查，在此过程中，旅客“使用网络摄像头回答一名电脑动画边境守卫的问题，该守卫会根据旅客的性别、种族和语言进行个性化设置。这种独特的‘欺骗检测’方法会分析旅客的微表情，以判断受访者是否在撒谎。”
这听起来像是科幻小说，当然，这也让人想起测谎仪令人不安的历史。但是，这样的人工智能系统是可行的。问题是：它能有多准确？
密歇根大学计算机科学与工程学教授Rada Mihalcea从事欺骗检测工作已有近十年。她将介绍他们如何构建一个AI欺骗检测器，以及它的工作原理。
人工智能和机器学习研究人员首先需要的是数据。就Mihalcea的研究而言，他们从真实庭审视频开始。例如，被判有罪的被告在审判中的陈述可以提供欺骗的例子；他们还使用了证人的证词，作为真实或欺骗性陈述的例子。（当然，机器学习算法的好坏取决于输入的数据，并且重要的是要记住，被判有罪的人实际上可能是无辜的。）
总而言之，他们使用了121个视频片段和对应的文字记录——大约一半代表欺骗性陈述，一半是真实的。他们利用这些数据构建了机器学习分类器，最终的准确率在60%到75%之间。
该系统注意到的一点是什么？Mihalcea解释说：“代词的使用——撒谎的人倾向于较少使用‘我’或‘我们’，或者与自身相关的词语。相反，撒谎的人更常使用‘你’、‘你的’、‘他’、‘他们’和‘她’。”
这并非唯一的语言信号：她说，撒谎的人会使用“更强烈的词语”来“反映确定性”。这些词语的例子包括“绝对”和“非常”，而有趣的是，说真话的人更倾向于含糊其辞，使用“也许”或“可能”这样的词语。
她说：“我认为，欺骗的人会试图弥补他们提出的谎言，因此他们试图让自己显得更有把握。”
至于手势，她指出，欺骗者更有可能直接看着提问者的眼睛。他们也倾向于用双手做手势，而不是只用一只手——她怀疑这同样是为了显得更有说服力。（当然，这些是她描述的模式：如果一个人在说话时看着你的眼睛并用双手做手势，这并不意味着他们在撒谎。）
这些都是人工智能在研究人员提供样本供其学习后开始注意到的有趣的小数据点。但Mihalcea承认她的工作“并不完美”。“作为一名研究人员，我们很高兴能够达到75%的准确率。”但换个角度看，这意味着有四分之一的错误率。“我认为它还没有准备好投入实际使用，因为有25%的错误率。”
最终，她认为这样的技术可以辅助人们——例如，它可以指出在说话者的陈述中注意到了“不寻常”的地方，然后也许会让人“进一步探究”。而这正是人工智能的一个常见用例：增强人类能力的科技。
