Dự án máy phát hiện nói dối bằng AI của Lầu Năm Góc bị hoài nghi

Đầu tháng 9, thông tin khoảng 50 sĩ quan thuộc cơ quan tham mưu của Bộ Quốc phòng Mỹ bị kiểm tra bằng máy phát hiện nói dối đã gây chú ý lớn. Mục tiêu của cuộc kiểm tra là tìm nhân sự bị nghi ngờ rò rỉ thông tin cho báo chí, trong bối cảnh Washington đặc biệt quan tâm đến an ninh nội bộ. Vụ việc cũng khiến đề xuất ngân sách được Lầu Năm Góc đưa ra hồi tháng 4, liên quan công nghệ phát hiện nói dối thế hệ mới, được nhắc lại. Theo VnExpress, Bộ Quốc phòng Mỹ đề xuất dành 30,3 triệu USD trong vòng năm năm để phát triển thiết bị phát hiện nói dối có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. Chương trình mang tên Polygraph+ hoặc Polygraph Next, hướng tới xây dựng công nghệ “chấm điểm nói dối” dựa trên AI cùng các cảm biến từ xa. Những cảm biến này được kỳ vọng thu thập chỉ số sinh lý của người bị kiểm tra mà không cần gắn trực tiếp thiết bị lên cơ thể. Lầu Năm Góc mô tả dự án như một nỗ lực hiện đại hóa công nghệ, nhằm đánh giá độ đáng tin cậy của nhân sự trong chính phủ liên bang và phát hiện nguy cơ nội gián. Tuy nhiên, ý tưởng nhanh chóng vấp phải sự hoài nghi từ các chuyên gia nghiên cứu pháp luật, hành vi lừa dối và độ tin cậy của máy phát hiện nói dối. Kyri Kotsoglou, giáo sư tại Trường Luật Northumbria ở Anh, nhận định đây là hướng đi sai khi cố biến một vấn đề phức tạp thành một công cụ hữu hình, dễ đo lường. Theo chuyên gia này, việc bổ sung AI không tự động khắc phục được những điểm yếu vốn tồn tại trong phương pháp phát hiện nói dối truyền thống. Trái lại, AI có thể khiến một phương pháp đã thiếu nền tảng chắc chắn trở nên khó kiểm chứng và khó giải thích hơn. Nhận xét trên được Kyri Kotsoglou chia sẻ với Technology Review, trong bối cảnh chính phủ Mỹ muốn mở rộng đáng kể phạm vi sử dụng công nghệ. Theo Wired, các thiết bị phát hiện nói dối ngày nay về cơ bản vẫn dựa trên những nguyên lý hình thành từ thời điểm công nghệ này được phát minh vào những năm 1920. Máy thường ghi nhận huyết áp, nhịp tim, nhịp thở và mức độ tiết mồ hôi, sau đó đối chiếu những thay đổi sinh lý trong quá trình hỏi đáp. Người vận hành thường xen kẽ câu hỏi cơ bản, chẳng hạn bầu trời có màu xanh hay không, với câu hỏi liên quan vụ việc đang được điều tra. Technology Review dẫn nhiều báo cáo cho thấy phương pháp này từng nhiều lần bị bác bỏ về mặt khoa học, trong khi kết quả của nó hiếm khi được tòa án chấp nhận làm bằng chứng. Năm 1983, Văn phòng Đánh giá Công nghệ của Quốc hội Mỹ kết luận rằng có rất ít bằng chứng chứng minh máy phát hiện nói dối phù hợp để sàng lọc nhân viên. Đến năm 2003, Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia Mỹ, viết tắt NRC, đánh giá hiệu quả phương pháp này chỉ ở mức yếu. Hiệp hội Máy phát hiện nói dối Mỹ cho rằng thiết bị đạt độ chính xác khoảng 80 đến 94 phần trăm, nhưng NRC cảnh báo con số này vẫn tạo rủi ro nghiêm trọng khi áp dụng trên quy mô lớn. Nếu triển khai với hàng triệu nhân viên Bộ Quốc phòng, tỷ lệ sai nói trên có thể khiến hàng chục nghìn người bị kết luận sai. Không chỉ thiết bị gây tranh cãi, việc diễn giải dữ liệu cũng phụ thuộc vào người đánh giá, khiến những chuyên gia khác nhau có thể đưa ra kết luận không giống nhau. Rủi ro còn có thể tăng đối với người thuộc các nhóm thiểu số, bởi họ được cho là dễ bị xem đang nói dối hơn trong quá trình kiểm tra. Người bị kiểm tra cũng có thể học cách đối phó, chẳng hạn cố tình làm tăng phản ứng sinh lý trước những câu hỏi cơ bản để làm sai lệch sự so sánh. Những điểm yếu này khiến tham vọng dùng AI nhằm tìm ra một dấu hiệu nói dối phổ quát trở nên đặc biệt khó thuyết phục. Sophie van der Zee, phó giáo sư nghiên cứu hành vi lừa dối tại Đại học Erasmus Rotterdam ở Hà Lan, cho rằng AI không thể giải quyết vấn đề nền tảng của công nghệ phát hiện nói dối. Theo bà, không tồn tại một dấu hiệu chung xuất hiện ở mọi người trong mọi tình huống khi họ nói dối. Vì vậy, ngay cả khi AI phát hiện những mẫu hình mới trong dữ liệu sinh lý, hệ thống vẫn không thể chắc chắn rằng các mẫu hình đó bắt nguồn từ hành vi nói dối. Marion Oswald, giáo sư luật từng nghiên cứu việc sử dụng máy phát hiện nói dối trong hệ thống tư pháp, đưa ra một mối lo khác về hướng phát triển mới. Bà cho rằng các công nghệ tương lai có thể trở thành công cụ tạo áp lực tâm lý, khiến người bị kiểm tra buộc phải thú nhận thay vì cung cấp thông tin đáng tin cậy. Với những hoài nghi về cơ sở khoa học, nguy cơ kết luận sai và khả năng diễn giải chủ quan, dự án Polygraph+ đang đối mặt câu hỏi lớn về giá trị thực tế.