Pentágono destina US$30,3 millones a detector de mentiras con IA

El gobierno de Estados Unidos quiere gastar US$30,3 millones en los próximos cinco años para desarrollar un detector de mentiras mejorado, según una solicitud de presupuesto del Departamento de Defensa. El programa, bautizado como “Polygraph+” o “Polygraph Next”, incluirá algoritmos de puntuación basados en inteligencia artificial (IA) y machine learning, junto con una técnica llamada standoff sensing, que permite tomar lecturas fisiológicas de una persona sin necesidad de conectarle ningún dispositivo al cuerpo.

Según el documento presupuestario, cuyo contenido fue reportado primero por Inside Defense, el proyecto busca “modernizar las tecnologías federales de polígrafo y evaluación de credibilidad” para mejorar su precisión y confiabilidad. La iniciativa será ejecutada por la Agencia de Contrainteligencia y Seguridad de la Defensa (DCSA), la entidad encargada de hacer las verificaciones de antecedentes para el gobierno federal.

Un intento más en una larga lista de fracasos

El proyecto llega en un momento de alta tensión dentro del Pentágono. Bajo la dirección del secretario de Defensa, Pete Hegseth, el Pentágono ha recurrido cada vez más a los exámenes de polígrafo para encontrar las fuentes de supuestas filtraciones a la prensa. En septiembre, The New York Times informó que unos 50 oficiales del Estado Mayor Conjunto habían sido sometidos a esas pruebas después de que se publicaran reportajes sobre la disminución de existencias de armas estadounidenses en la guerra con Irán.

Pero los expertos dudan de que la tecnología pueda ser un avance real. “Es un esfuerzo equivocado para reducir algo complejo a algo tangible”, dice Kyri Kotsoglou, profesor de la Facultad de Derecho de Northumbria, en Reino Unido, que estudia el uso del polígrafo en el sistema judicial. La tecnología actual del polígrafo apenas ha cambiado desde que se inventó en la década de 1920. Los examinadores usan la presión arterial, el pulso, la respiración y la sudoración para determinar si alguien miente, comparando reacciones fisiológicas ante preguntas de referencia y preguntas específicas.

En 1983, la Oficina de Evaluación Tecnológica del Congreso estadounidense concluyó que había evidencia muy limitada para justificar el uso del polígrafo en la selección de empleados. En 2003, el Consejo Nacional de Investigación de Estados Unidos calificó la evidencia sobre su eficacia como “débil en el mejor de los casos”. Además, las interpretaciones son subjetivas: diferentes examinadores obtienen resultados muy distintos y las personas de grupos minoritarios tienen más probabilidades de ser juzgadas como engañosas. Con entrenamiento, también es posible usar contramedidas, como esconder un alfiler en el zapato para alterar las respuestas fisiológicas.

Dónde están los prototipos

El documento presupuestario no detalla qué tecnologías específicas se usarán, pero hay pistas en esfuerzos anteriores. En 2023, la Unidad de Innovación de Defensa (DIU) seleccionó a dos empresas para construir prototipos de detección de engaños: Presage Technologies, que dice medir la frecuencia cardíaca y respiratoria con cámaras estándar, y Altec Research, que desarrolla sensores médicos sin contacto. Una captura de pantalla del prototipo de Altec muestra que rastrea movimientos de cabeza, temperatura de la piel facial y actividad de poros.

Sophie van der Zee, profesora de la Universidad Erasmus de Rotterdam que investiga el engaño, sostiene que la IA teóricamente podría mejorar los polígrafos si encuentra patrones que los examinadores no pueden ver. La ventaja sería combinar métodos para medir estrés fisiológico, carga cognitiva y esfuerzos conscientes por ocultar la mentira. “Si sabes cómo funciona, puedes vencerlo”, advierte. “Pero eso solo funciona si la gente cree que el polígrafo sirve. Todavía no hay nariz de Pinocho”.

Para Chile, el tema es sobre todo de referencia: no hay indicios de que este sistema llegue pronto a nuestro país, pero el debate sobre la confiabilidad de la IA para decidir sobre la honestidad de las personas es una conversación que conviene seguir de cerca.

Con información de MIT Technology Review