美剧《谎言终结者》（Lie to Me）男主 Cal Lightman 堪称「人肉测谎器」。透过观察人的脸部表情，就能看出对方是否说谎或有所隐瞒。
Lightman 的厉害不仅在可辨别分析不同表情的含义，还有捕捉「微表情」的速度之快。有资料指出，人类一般表情会维持 0.5~4 秒，但能让专家「洞察天机」的「微表情」维持时间通常少于 0.5 秒。
不过，现在 Lightman 博士有「劲敌」了。
越来越多研究人员开始将人工智慧融入测谎器，以人类可能永远都无法到达的速度检察「微表情」和肢体语言，甚至自动搜寻新的测谎方法。
AI 会成为更强的测谎器吗？
现代测谎器：从增速到搜寻新模式
早在 2013 年，亚利桑那大学开始在美国多座机场测试名为 Embodied Avatar 的自助入境机。研究团队声称这款机器可透过「非入侵式可信度测试」，将涉嫌提供假资讯的入境旅客揪出来。
▲ Embodied Avatar。
简单来说，这台机器会问旅客「你是美国公民吗？」「你是否曾被拘捕？」等问题，并藉助机器的高画质镜头和麦克风撷取旅客的表情、肢体语言和语气，即时演算法分析，找寻可疑之处。
据研究团队成员之一 Aaron Elkins 介绍，Embodied Avatar 的辨识準确率为 60%~75%，有时候也会高至 80%，高于人类判断的 54%~60% 準确度。
美国国土安全部有资助此研究计画，但测试评估后放弃。有内部人员说是因为当时技术不够成熟，而另一知情人士则说问题在于速度：「我们得在几秒内就查完旅客，无法耗费几分钟在上面。」
无论 Embodied Avatar 还是威猛男主角 Lightman 博士，其实都基于心理学家 Paul Ekman 的理论。
▲《别对我说谎》主角原型就是 Paul Ekman。
Ekman 是情绪研究的先锋，他整合的「情绪集」包含上万种不同人类表情。他认为特定情绪会触发难以控制的非自愿微表情。他长期担任美国政府部门顾问，并以安全保密为由，拒绝公开部分研究资料。
Silent Talker 的人工智慧虽然也会追蹤脸部表情，但抛弃 Ekman 的研究，直接用人工智慧得到新理论（虽然演算法无法解释理论让人听懂）。
心理学家经常说得找到系统执行的某种模型，但没有一个可行的模型，且我们也不需要。让 AI 去想就好了。
Silent Talker 研究人员 O’Shea 说。
据他介绍，Silent Talker 演算法会同时监控接受试者 40 个身体「频道」，包含眨眼速度到头部移动角度等各细节。
透过分析学习训练资料，他们声称 Silent Talker 找到的不是普通「说谎时会做什幺动作」这类规律，而更像「规律的规律」──找寻说谎者不同动作和情绪的关联，官方声称準确率可达 85%。
和 Silent Talk 的「广布网」相比，美国犹他州新创公司 Converus 则关注人的眼睛。
他们销售名为 EyeDetect 的软体，用演算法观察求职者面试时瞳孔扩张的程度，以判定对方是否说谎或隐瞒事实，準确率也声称可达 85%。
▲ EyeDetect。
Converus 接受《Wired》採访时透露，麦当劳、喜来登和联邦快递等大企业会在招聘时使用他们的软体，但出于法律原因，只限巴拿马和瓜地马拉分公司。
此外，也有公司会将类似测谎器的机器用于借贷审核、保险索赔审查等业务。
虽然都披着高科技外衣，但这些技术追根究柢，可信度都和传统测谎器差不多，都基于不坚实的理论基础。
生命力顽强的传统测谎器
传统测谎器的确是个神奇的存在。
▲ 美国发明家 Leonarde Keeler（后）改善原始测谎器成为现代测谎器雏型。
虽然 19 世纪诞生以来，原理就备受争议，甚至被「破解」，但直到今天，测谎器应用仍比想像多。
据统计，一年内美国使用测谎器约 250 万次，甚至是警方和相关安全部门面试时的必要项目。2014~2019 年间，也是英国审查性犯罪者时使用的工具。
就和美剧看到的一样，测谎器主要透过监测记录受测者的血压、脉搏、呼吸和皮肤电流等生理反应，判断受测者是否说谎。
因为以前没有演算法钻研模型，经过培训的测谎器操作员通常先问几个平常问题，如受测者的名字、年龄、职业等有固定答案的问题，并以受测者回答这些问题时展现的体徵为基本资料。
随后，操作员会开始提问主要想知道的问题，如经典的「你有没有杀了 ×××？」如果这时受测者的体徵异常，就会推断他很可能在说谎。
问题是，测谎器的準确率一直都很不稳定，甚至不可信──当你成功骗过测谎器，会主动告诉操作员你在说谎吗？如果你没通过测谎，但坚持自己没说谎，对方会相信吗？
除此以外，更明显指出测谎器无效的是网路一抓一大把的「骗过测谎器教程」。
曾因没通过测谎器测试而被判杀人罪的 Floyd Fay，坐牢时花了很长时间研究测谎器的破绽，并找到骗过它的方法。
他将这套方法教给其他狱友，只要 15 分钟指导，27 人有 23 人都成功通过测谎器的考验。在狱中，他曾多次以测谎器準确度不稳为自己辩护，然而，最后还是真正杀手的母亲证词，Fay 才得以沉冤得雪。
直至今天，学界仍未找到确凿证据证明人说谎和各种体徵变化有关係，说谎和脸部表情、语言特徵和肢体语言的关係同样模糊。
对什幺表情和说谎有关这个议题，学界仍没有共识。事实上，对连表情和说谎到底有没有关联，全世界都没有共识。
马斯特里赫特大学心理学教授 Ewout Meijer 说。
那些宣称自己 AI 测谎器準确率很高的公司，通常都是基于实验室环境资料，且规模都很小，无法複製，并不可靠。
谈及美国政府部门使用测谎器时，专门研究欺骗行为的心理学家 Charles Honts 坦言：
他们只是想买硬体（对理解说谎背后的原理并不感兴趣）。这就像不理解原子的情况下尝试製造原子弹。
既然基础理论都站不稳，为什幺那幺多人还想在摇摇欲坠的地基上用人工智慧发展更不可靠的技术？连早就证明无用的传统测谎器也广泛应用？
测谎器，目的也许不是为了测谎
「测谎器」名称虽然是指「测试是否说谎」，但背后代表的却是人们对确定性的渴求。
人们想相信世界是公平的。而在公平的世界里，说谎的人不会侥倖逃过惩罚。
我和一些测谎器操作员聊天时发现，他们真的相信自己做的事是正确的。
布兰代斯大学心理学家 Leonard Saxe 说。
而在充斥假消息的网路时代，用「同世代」的人工智慧让测谎器更强大，似乎是让人更安心的解决方案。
现在还有演算法会透过分析打字的用语习惯和打字间隔等行为，推测人是否说谎，这可是「真‧线上」测谎器了。
此外，它还是「施压」工具。对警方来说，测谎器準不準不要紧，只要仪器在场，被讯问的人也相信，就够施加压力了。
也有人当成「表演真相」工具。控诉川普的成人影片女星 Stormy Daniels 的律师 Michael Avenatti 就向 CNN 提交 Daniels 做测谎的结果──指出她说谎的机率只有 1%。
被指控性骚扰女性的美国演员 Jeremy Piven 为自己辩护时，也拿出通过测谎的结果当作第一样「证据」。
甚至连娱乐节目都会用测谎器增加戏剧和娱乐效果。《浮华世界》杂誌固定影片单元之一就是邀请不同明星做测谎器採访。当然，不会明显提及这种工具的不準确性。
虽然大部分法庭都不接受测谎结果当证据，但太信任测谎器这种不稳定技术，可能会引起更多隐性问题。
《谎言终结者》播出后，有人曾做了一场小实验，想看看从影剧「学」了这套识谎技术的人，辨别谎言是否比没看过的人厉害。
结果大家都猜得到，当然是没有啦。
不过研究人员也发现，看过《谎言终结者》的参与者普遍更不相信别人没有说谎。
从某个角度来看，测谎器就跟「吐真药」一样，虽然效果不完全可信，却以「真相」身分搅动人心。到底準不準，你说不清，但就算测谎器显示某人没有说谎，也难免会他的信用度打点折扣。
