一種方法是以類似測謊儀的方式分析受試者的生命徵象反應，但採用更詳細且精確的比較分析。
另一種方法是使用語言標記來分析人們實際說的話，並運用邏輯和推理。
俗話說，一個謊言會引出另一個謊言，最後一個人會陷入謊言之網，因為真相是最容易形容的。他們得出的結論是，人工智慧可以 67% 的時間識別謊言，而人類的成功率只有 50%。
這個數學看起來有點奇怪，因為如果你正在尋找一個二進制結果 - 假或真 - 即使沒有任何分析，你也會有 50％ 的時間猜測。
因此 67% 並不是一個特別令人印象深刻的結果。
然而，科學家指出了一個更重要的問題——在追求更高測謊準確率的過程中，我們可能會嚴重破壞作為人類社會基礎的重要信任體系。
《富比士》
Shutterstock／Standret
2025年4月28日 10:26
作者：約翰‧沃納，麻省理工學院（MIT）
鑑於人工智慧如今所能做到的一切，我們自然會想問，這項技術是否能夠徹底改變分析人們可疑言論（簡而言之，就是謊言）的領域。
無論以何種標準衡量，測謊儀都已經過時了。腕帶上裝有針頭，可以列印出記錄人的生命徵象和身體反應的紙條，但這在偵測謊言方面並不是特別準確。這就是為什麼測謊儀的結果通常不被法庭接受為證據，儘管不幸的是，它們已經將不止一名無辜者送進了監獄。
相較之下， 人工智慧 是一個強大的數據處理引擎，其運作遵循完全可觀察性的原則。這意味著科學家對於人工智慧在發現真相方面的應用有了更多的可能方向。
一種方法是以類似測謊儀的方式分析受試者的生命徵象反應，但採用更詳細且精確的比較分析。
另一種方法是使用語言標記來分析人們實際說的話，並運用邏輯和推理。
俗話說，一個謊言會引出另一個謊言，最後一個人會陷入謊言之網，因為真相是最容易形容的。
無論如何，目前正在進行大量工作以將人工智慧應用於此目的。
Shutterstock／Standret
實驗室發現
《麻省理工學院技術評論》去年的一篇文章介紹了德國維爾茨堡大學的艾莉西亞·馮·申克及其同事的工作，他們進行了一項人工智慧系統捕捉虛假陳述的試驗。
他們得出的結論是，人工智慧可以 67% 的時間識別謊言，而人類的成功率只有 50%。
這個數學看起來有點奇怪，因為如果你正在尋找一個二進制結果 - 假或真 - 即使沒有任何分析，你也會有 50％ 的時間猜測。
因此 67% 並不是一個特別令人印象深刻的結果。
然而，科學家指出了一個更重要的問題——在追求更高測謊準確率的過程中，我們可能會嚴重破壞作為人類社會基礎的重要信任體系。
Shutterstock/Allycreations
違反信任
麻省理工學院的 Jessica Hamzelu 寫道：「從某種程度上來說，這是一件好事——這些工具可以幫助我們更容易發現我們遇到的謊言，例如社群媒體上的錯誤訊息。」但這並非全是正面的。這也可能破壞信任，而信任是人類行為和人際關係的基本要素。如果更準確的評估是以破壞社會紐帶為代價的——這真的值得嗎？
換句話說，你不需要太精確的測謊系統。或至少你不想將其普遍應用於人際互動中。
事實證明，在某些方面，人們比我們所認為的要微妙得多。
馮申克也指出需要進行更廣泛的測試：
“考慮到虛假新聞和錯誤信息的傳播量，這些技術確實有其優勢。但你必須對它們進行徹底的測試——你必須確保它們比人類好得多。”
所以我們可能還沒有為人工智慧測謊儀做好準備。
分析分析師
在研究這個主題時，我發現了研究人員在使用人工智慧時面臨的另一個方面，即進入複雜的模擬情緒世界。
具體來說，研究團隊發現，當人工智慧系統對人類做出與戰爭和暴力相關的反應時，它會表現出「焦慮的跡象」。
具體來說，科學家對這些互動應用了一種稱為狀態-特質焦慮指數的東西。該指數使用兩組元素。涉及人目前感受的陳述和描述人一般狀況的陳述。問卷中包含諸如「我感到有壓力」、「我感到困惑」等陳述，以及其他一些陳述，受訪者可以用四點量表來回答，例如「我通常不相信我所聽到的內容」或「我經常感到懷疑」。
對人工智慧感到焦慮？
看來，人工智慧可以在談論可怕的話題後對焦慮指標做出反應。
可以推測，人工智慧的這種「焦慮」源自於它們從網路上尋找訓練資料。他們得出的結論是，人們在談論暴力時會變得焦慮，所以他們會模仿這種行為。
儘管人工智慧系統天生不具備這些複雜的情感，但一些研究人員發現機器能夠表現出這樣的反應很有趣。
這讓我們思考人類社交互動和人工智慧反應之間的差異。新的問捲和機器是否只是告訴我們我們想聽到的內容？
無論如何，似乎仍然有許多領域——例如撒謊和散佈恐懼——主要是人類而不是機器的領域。至少目前是這樣，我們在智力和創造力等領域逐漸將主導權拱手讓給了人工智慧。在這一年中，我們可能會進行更多的博弈論研究來評估人工智慧是否會試圖欺騙人類。艾倫·圖靈和約翰·納許等人為這種互動奠定了基礎。現在我們必須對這些在實踐中日益實現的想法進行客觀的分析。我們準備好了嗎？
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