Zamislite budućnost u kojoj elektronsku razmenu poruka prati inteligentni algoritam koji može da prepozna šta je istina, a šta laž. Nova studija koju su objavila dva stručnjaka u Sjedinjenim Državama nagoveštava da je takva vrsta poligrafa sasvim moguća. Eksperimenti su pokazali da algoritmi mašinskog učenja mogu da odvoje istine od laži na osnovu tekstualnih signala u 85% slučajeva. „Mislim da nam je sasvim lako da donesemo određene zaključke o ljudima sa kojima se lično srećemo, ali pitanje je možemo li iste takve precizne zaključke doneti i o nepoznatima koje srećemo na mreži i to veoma brzo“, kaže Šujuan Ho, stručnjak sa Državnog univerziteta na Floridi, koji je jedan od autora studije. „Naše istraživanje je veoma značajno jer može odrediti još jednu referentnu tačku koja bi nam omogućila veću bezbednost.“
Da bi analizirali da li se istine mogu razlikovati od laži u jednostavnoj pisanoj komunikaciji, naučnici su napravili igricu na mreži koja nasumično dodeljuje igračima ulogu „Sveca“ или „Grešnika“. Četrdeset učesnika u eksperimentu odigralo je 80 pojedinačnih partija dok je sistem mašinskog učenja bio obučavan da traži razlike između istinoljubivih Svetaca i lažljivih Grešnika.
Mnogobrojni i raznovrsni jezički signali odvojili su lažljivce od onih koji su govorili istinu. Lažljivci su uvek brže odgovarali i koristili reči kao što su „uvek“ i „nikad“ da bi pojačali verodostojnost svojih laži. Oni koji su govorili istinu, s druge strane, mnogo duže su razmišljali pre nego što bi dali odgovor i koristili su reči kao što su „pretpostavljam“ i „možda“ i uvek im je trebalo više vremena da daju odgovor.
„Oni koji govore istinu mnogo češće koriste reč „ne“ jer žele da objasne i naglase svoje razloge. Ako ih pitate da li je nešto istina, uglavnom odgovaraju odrično jer postoji još jedan pravi razlog“, kaže Ho. Izuzetno kratke pauze između odgovora – i između reči pri njihovom unošenju – zadivljujuće su vredni signali koje je sistem mašinskog učenja uočio, a na šta ljudi uopšte nisu obratili pažnju. Oni koji su govorili istinu kucali su sporije i davali mnogo promišljenije odgovore od onih koji su lagali.
Konačno, sistem mašinskog učenja je pokazao zapanjujuću sposobnost da identifikuje prevare i laži sa preciznošću između 85 i 100 procenata, dok su ljudi u istom slučaju uspeli da prepoznaju laži u oko 50 odsto slučajeva. Naučnici su odmah istakli da je projekat u ranoj fazi razvoja i da je uzorak koji su koristili mali, ali da je važnost statističkih podataka koje su dobili pokazala da projekat ima neverovatan potencijal za vrstu tehnologije koja se bavi efikasnim razdvajanjem istina od laži u pisanoj komunikaciji. Ho namerava da razvije tehnologiju u sistem koji bi bio široko primenjivan, iako bi trebalo proveriti da li bi opšta javnost bila zainteresovana da ima kompjuterizovani poligraf dodat aplikacijama za razmenu poruka kao što su WhatsApp i Messenger.
„Osnovna verzija nudi veliki potencijal za razvoj poligrafskog sistema na mreži koji bi pomogao u zaštiti naše komunikacije na internetu“, kaže Ho. „Želim da svojim istraživanjem privučem pažnju ljudi širom sveta da bismo mogli od njega da napravimo komercijalni proizvod koji bi mogao da se doda svim vrstama društvenih foruma na mreži.“