Science最新研究：AI通過追蹤游標移動，線上勘破騙局

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作者 | Matthew Hutson

編譯 | 萬如苑，張天健

通過跟蹤游標移動，謊言檢測成為了貓和老鼠的遊戲。

每年有數百萬人的身份被盜。 沒有一個簡單明了的方法來查出騙子們，但是幸虧有義大利研究人員們，調查人員可能很快就會有另一個工具可供選擇，只需點擊幾下滑鼠即可在線勘破騙局和查出騙子們。

傳統的測謊方法包括面對面訪談和測量心率及皮膚電導係數的測謊儀。 但是它們不能遠程完成，也不適合大規模實施。研究人員現在提出了基於計算機測量反應時間以反映真實或虛假個人信息的有效測試。 而為了測試成功，實驗者不得不事先知道真相。

為了擺脫這個障礙影響，義大利一個研究人員團隊提出了一種創新的方式來弄清楚事實。 他們要求20名志願者記住假身份的細節，並將其視為自己的身份。 然後，讓實驗對象像20位說真話的志願者一樣使用電腦來回答一組是或否的問。 問題包括：「你的名字是茱莉亞嗎？」和「你是出生於1995年？」研究人員記錄了每個答案，並測量了實驗對象的滑鼠游標如何從屏幕的底部中間移動到頂部兩個角落的「是」和「否」 按鈕。

因為說謊者可以把謊話說的和我們其他人說實話一樣好，研究人員在他們的實驗中給他們增添了一個困難。除了12個預期的問題外，他們根據志願者的新身份詢問了12個意想不到的問題。 例如，他們根據出生日期詢問一個人的星座。 他們詢問了該實驗對象假定地區的首府。 一個騙子可能記住了假的生日，但不知道相應的星座，又或者能夠足夠快地計算出來。 沒有參與研究的阿姆斯特丹大學法醫心理學家布魯諾·維奇埃（Bruno Verschuere）說：「我們發現，如果人們反覆練習說謊，說謊就像說實話一樣容易，除非你提出意想不到的問題」

研究人員訓練了一台計算機通過他們給出錯誤答案的數量來篩出說實話的人和騙子。 該團隊的四種機器學習演算法的精度範圍在77.5％到85％。 但是研究人員在上個月的PLOS ONE中報告說，當研究人員將滑鼠路徑特徵（例如偏離直線）包括在訓練材料中時，計算機能夠成功挑出90％至95％的騙子。

他們還是只使用說謊者可以「如」實回答的問題來訓練和測試演算法，例如他們是否是義大利人。 演算法仍然可以在77.5％至80％精度範圍內識別出說謊者。 科學家說，在說實話和說謊之間舉棋不定似乎對人們的行為有著廣泛的影響。 不得不說謊，這改變著人們說實話的方式。

但是，這樣的一種方法在現實世界中可行嗎？ 義大利帕多瓦大學法醫神經科學家，該論文的作者朱塞佩·薩爾托里（Giuseppe Sartori）說，它可以作為「初步篩選」，用於檢查人們在犯罪調查中的不在場證明，在線驗證身份，甚至在邊境檢查站里從難民中偵查出恐怖分子。儘管這可能不會有和實驗室中同樣的準確性，但他稱這項研究是一個很好的「理念證明」。

「這是一個聰明的想法，」英國普利茅斯大學認知神經科學家Giorgio Ganis說。 「但是並不能明顯說明這將會非常有用的。」Ganis指出，在現實世界中，欺詐者可能會花更多的時間研究他們的背景故事，使我們更難找到令他們驚訝的問題。他說：「我猜，最好不過的是你抓住了一些智商不夠的罪犯和恐怖分子，」薩托里補充說，儘管冒名頂替者們可能會學習他們偽裝身份的星座，但其他意想不到的問題實際上是無限的。他們知道他們所聲稱的家庭住址的十字路口嗎？ 他們知道他們所說他們罪案當晚所在餐廳的布局嗎？ 這項研究為這場貓和老鼠的遊戲帶來了一種全新的意義。

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