जब कोई व्यक्ति झूठ बोल रहा है तो एआई झूठ डिटेक्टर का पता लगा सकता है

नमस्कार, हेब्र! मैं आपके लिए रोब वर्जर द्वारा " यहां एक एआई झूठ डिटेक्टर जब आप बता रहे हैं कि यह कैसे बता सकता है " लेख का अनुवाद प्रस्तुत करता है।



आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता हर जगह है - यह निर्धारित करता है कि खाद्य तस्वीरों पर क्या है (येल्प जैसी साइटों पर), एमआरआई प्रक्रिया को तेज करने की कोशिश में शोधकर्ताओं की मदद करता है, और यहां तक ​​कि किसी व्यक्ति की आवाज में अवसाद के लक्षण भी देख सकता है। लेकिन यह संभावना नहीं है कि कई ने झूठे डिटेक्टर के रूप में कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करने के बारे में सोचा है।
यह विचार - एक एआई झूठ डिटेक्टर - अभी खबर पर है क्योंकि नई यूरोपीय सीमा सुरक्षा परियोजना "iBorderCtrl" में ऐसी तकनीक शामिल है जो "धोखाधड़ी का पता लगाने" पर केंद्रित है। इस पहल में दो-चरण की प्रक्रिया शामिल है, और घर से "धोखाधड़ी का पता लगाने" सहित एक कदम सही काम करता है। यूरोपीय आयोग के अनुसार, प्रोटोकॉल एक पूर्व-चयन के साथ शुरू होता है, जिसके दौरान यात्री "एक एनिमेटेड बॉर्डर गार्ड द्वारा पूछे गए प्रश्नों का उत्तर देने के लिए एक वेब कैमरा का उपयोग करते हैं जो यात्री के लिंग, जातीयता और भाषा के अनुसार चुना जाता है। "धोखाधड़ी का पता लगाने" के लिए एक अनूठा दृष्टिकोण साक्षात्कारकर्ता झूठ बोल रहा है यह निर्धारित करने के लिए यात्रियों के चेहरे के भावों में सबसे छोटे बदलावों का विश्लेषण करता है।



यह सब विज्ञान कथा की तरह लगता है, और निश्चित रूप से एक बहुभुज के समस्याग्रस्त इतिहास को याद करता है। लेकिन ऐसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता काफी वास्तविक है। एकमात्र सवाल यह है कि यह कितना सही हो सकता है।

मिशिगन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग के एक प्रोफेसर, रडा मिशलचा, लगभग दस वर्षों से धोखाधड़ी का पता लगाने पर काम कर रहे हैं। इस प्रकार, एक एआई झूठ डिटेक्टर और इसके संचालन के सिद्धांत का निर्माण किया गया था।

पहली बात यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग की जरूरत के साथ काम करने वाले शोधकर्ताओं का डेटा है। इस मामले में, रडा मिखालचा की टीम ने असली अदालती मामलों के वीडियो के साथ शुरुआत की। उदाहरण के लिए, एक परीक्षण में एक प्रतिवादी जिसमें उसे दोषी ठहराया गया था धोखाधड़ी का एक उदाहरण प्रदान कर सकता है; गवाह के बयानों को सही या गलत गवाही के उदाहरण के रूप में भी इस्तेमाल किया गया था। (बेशक, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सीधे उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा पर निर्भर होते हैं, इसलिए यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि किसी व्यक्ति को अपराध का दोषी पाया गया जो वास्तव में निर्दोष हो सकता है।)
नतीजतन, 121 वीडियो क्लिप और जो कहा गया था उसके संबंधित टेप (झूठे और सत्य बयानों का अनुपात लगभग एक से एक है)। इन आंकड़ों ने टीम को मशीन लर्निंग के लिए क्लासिफायर बनाने की अनुमति दी, जिसमें अंततः 60-75% की सटीकता थी।

सिस्टम ने किस पैटर्न पर ध्यान दिया? “सर्वनाम का उपयोग। जो लोग झूठ बोलने की कोशिश करते हैं, वे शायद ही कभी 'I' या 'हम' सर्वनामों का उपयोग करते हैं और आम तौर पर उनसे जुड़ी चीजों का उल्लेख करते हैं। इसके बजाय, वे अक्सर 'आप', 'तुम्हारा', 'वह' ('ए'), 'वे' का उच्चारण करते हैं। - राडा मिखालचा बताते हैं।

यह केवल भाषाई विशेषता नहीं है। झूठ बोलने वाले लोग "मजबूत शब्दों" का उपयोग करते हैं जो "विश्वास व्यक्त करते हैं," राडा मिहलचा कहते हैं। इस तरह के शब्दों के उदाहरण "बिल्कुल" और "बहुत" जैसे शब्द हैं, जब सच्चाई बताने वाले, इसके विपरीत, "शायद" या "शायद" जैसे शब्दों का उपयोग करते हुए जवाब से दूर भागते हैं।
"मेरा मानना ​​है कि धोखेबाज लोग अधिक आत्म विश्वास प्रकट करने की कोशिश करके अपने झूठ के लिए अधिक संभावना बनाते हैं।"

चेहरे के भावों के लिए, मिखालचा राडा इस बात पर जोर देता है कि जो लोग झूठ बोलते हैं, उनका साक्षात्कार करने वाले व्यक्ति की आंखों में सीधे देखने की संभावना अधिक होती है। ये लोग अक्सर एक के बजाय इशारे के लिए दो हाथों का उपयोग करते हैं, क्योंकि, राडा मिखालच की धारणा के अनुसार, वे इस प्रकार अधिक आश्वस्त होने की कोशिश कर रहे हैं। (बेशक, ये सिर्फ टेम्पलेट हैं: अगर कोई बात करते समय आपकी आंखों और हावभाव दोनों हाथों से देखता है, तो इसका मतलब यह नहीं है कि यह व्यक्ति झूठ बोल रहा है।)

यह उल्लेखनीय डेटा की एक सूची है जिसे एआई नोटिस करने में सक्षम है जैसे ही शोधकर्ता उसे उदाहरण देते हैं जिसके साथ वह काम कर सकता है और जिसके साथ वह सीख सकता है। लेकिन यहां तक ​​कि खुद रडा मिखालचा भी स्वीकार करता है कि उसका काम "सही नहीं है।" "शोधकर्ताओं के रूप में, हम बहुत उत्साहित थे कि हम 75% की सटीकता प्राप्त करने में सक्षम थे।" लेकिन दूसरी ओर, इसका मतलब है कि त्रुटि की संभावना चार में से एक है। "मुझे नहीं लगता कि इस एआई का उपयोग व्यवहार में किया जा सकता है, क्योंकि त्रुटि की संभावना 25% तक है।"

अंतत: राडा मिहलचा इस तकनीक को लोगों के लिए बहुत उपयोगी देखता है। उदाहरण के लिए, यह तकनीक दिखा सकती है कि उसने किसी के बयान में कुछ "असामान्य" देखा है, और बाद में इस व्यक्ति से फिर से पूछताछ की जा सकती है। एआई का यह प्रयोग असामान्य नहीं है: एक ऐसी तकनीक जो लोगों को बढ़ा सकती है।