El gobie o de EE. UU. pretende destinar 30,3 millones de dólares durante los próximos cinco años a una forma mejorada de detector de mentiras, según una petición presupuestaria del Departamento de Defensa. El programa, denominado "Polygraph+" o "Polygraph Next", se centrará en algoritmos de puntuación que utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático, y en una técnica llamada «detección remota», que se refiere a la capacidad de tomar lecturas fisiológicas de un sujeto sin adjuntar un dispositivo a su persona.
Según los detalles del documento presupuestario, publicados por primera vez por Inside Defense, el proyecto «mode izará las tecnologías federales de polígrafo y evaluación de credibilidad» para mejorar su precisión y fiabilidad. Pero el proyecto podría ser solo el último de una larga serie de intentos fallidos de usar la tecnología para detectar mentiras. «Es un esfuerzo equivocado para reducir lo complejo a algo tangible», afirma Kyri Kotsoglou, profesor de la Facultad de Derecho de Northumbria en el Reino Unido, quien estudia el uso de polígrafos en el sistema de justicia.
La medida llega en un momento de alta tensión dentro del Departamento de Defensa. Bajo el secretario de Defensa Pete Hegseth, el Pentágono ha recurrido cada vez más a las pruebas de polígrafo en un intento de encontrar las fuentes de supuestas filtraciones a la prensa. En septiembre, el New York Times informó de que alrededor de 50 oficiales del Estado Mayor Conjunto habían sido sometidos a pruebas de polígrafo después de que la cobertura de prensa informara sobre el agotamiento de las reservas de armas estadounidenses en la guerra con Irán.
Polygraph+ estará a cargo de la Defense Counterintelligence and Security Agency (DCSA), que realiza verificaciones de antecedentes para el gobie o federal. Según el documento presupuestario, que aún no ha sido aprobado por el Congreso, la nueva tecnología se utilizará para la selección de futuros empleados y para la «detección de amenazas inte as». Aún no está claro qué tecnologías específicas se utilizarán, y la DCSA no respondió a una solicitud de más información.
Pero otros esfuerzos en el Departamento de Defensa ofrecen posibles pistas. En 2023, la Unidad de Innovación de Defensa (DIU) de la agencia lanzó un proceso de convocatoria abierta para encontrar empresas con productos que pudieran utilizarse para la detección de engaños.
Seleccionó a dos empresas para construir prototipos: Presage Technologies, que afirma poder medir la frecuencia cardíaca y la frecuencia respiratoria utilizando cámaras estándar, y Altec Research, una empresa de sensores médicos que ahora se está diversificando hacia tecnologías de detección sin contacto. Una captura de pantalla de la tecnología prototipo de Altec, publicada por la DIU, muestra que rastrea el movimiento de la cabeza, la temperatura de la piel facial y la actividad de los poros. Presage Technologies y Altec Research no respondieron a las solicitudes de comentarios. La DIU declinó hacer comentarios.
La tecnología actual del polígrafo apenas ha cambiado desde que el dispositivo fue inventado en la década de 1920. Los examinadores se basan en mediciones de presión arterial, pulso, respiración y sudor para determinar si alguien miente. Emiten juicios sobre la veracidad de las respuestas de un interrogado basándose en las diferencias en su respuesta fisiológica a preguntas de referencia como «¿Es azul el cielo?» y preguntas objetivo como «¿Ha cometido alguna vez un delito?».
El gobie o federal realiza decenas de miles de estas pruebas al año mientras selecciona personal, pero el polígrafo ha sido desacreditado repetidamente —y sus resultados rara vez son admisibles en los tribunales. En 1983, la Oficina de Evaluación Tecnológica del Congreso concluyó que había muy poca evidencia que respaldara el uso del polígrafo para la selección de personal, y en 2003, el Consejo Nacional de Investigación de EE. UU. (NRC) afirmó que la evidencia sobre su eficacia era «débil en el mejor de los casos».
Estudios sugieren que los humanos pueden detectar una mentira poco más de la mitad de las veces sin asistencia técnica alguna. La Asociación Americana del Polígrafo afirma que el polígrafo tiene una precisión de entre el 80 y el 94%. Pero el informe del NRC de 2003 señaló que una prueba de cribado con este nivel de precisión aún podría dar lugar a muchos errores. El Departamento de Defensa emplea a 2,8 millones de personas; un sistema imperfecto aplicado a esa escala podría acabar acusando falsamente a decenas de miles de personas.
También existen otros problemas. Las interpretaciones del polígrafo a menudo son subjetivas: diferentes examinadores obtienen resultados muy dispares, y las personas de grupos minoritarios tienen más probabilidades de ser juzgadas como engañosas. Es más, con entrenamiento, es posible que los entrevistados aprendan una variedad de contramedidas que pueden ayudar a superar la prueba; lo más común es que eleven artificialmente la respuesta fisiológica de su cuerpo a las preguntas de referencia, por ejemplo, pisando un alfiler oculto en su zapato.
“Si sabes cómo funciona, puedes superarlo”, afirma Sophie van der Zee, profesora asociada que estudia el engaño en la Universidad Erasmus de Róterdam. Según ella, el mayor efecto de la máquina es la disuasión; a menudo, los sujetos confiesan incluso antes de que empiece. “Pero eso solo funciona si la gente cree que un polígrafo funciona.”
Se han realizado varios intentos para construir nuevos tipos de detectores de mentiras a lo largo de las décadas, que van desde cámaras térmicas hasta sistemas de seguimiento pupilar y escáneres cerebrales. Ninguno de ellos ha arrojado resultados fiables fuera del laboratorio. El problema es de índole estructural: no existe un único signo revelador de la mentira que sea cierto para todo el mundo en todo momento. “Todavía no existe una nariz de Pinocho”, afirma van der Zee.
La IA podría teóricamente mejorar los polígrafos si pudiera encontrar patrones en los datos que los examinadores no pueden. Los algoritmos de IA también son más propensos a ser utilizados para la detección de engaños "multimodal", que busca combinar múltiples mediciones para crear una "puntuación" de engaño general que es más difícil de manipular para las personas. Hay tres cosas que suceden bajo la superficie en las que la detección de mentiras intenta centrarse, dice van der Zee: el estrés fisiológico, la carga cognitiva y los esfuerzos conscientes que las personas hacen para ocultar el hecho de que están mintiendo. La tecnología de polígrafo actual solo aborda uno.
«Cuantos más métodos combinados se puedan tener que lo aborden desde estos tres ángulos diferentes, más éxito se tendrá», dice van der Zee. Este no es un concepto nuevo: en la década de 2000, investigadores de la Manchester Metropolitan University desarrollaron un sistema llamado ‘Silent Talker’ que generaba una puntuación de engaño a partir de grabaciones de vídeo, y que más tarde se incorporó a iBorderCtrl, un programa piloto financiado por la UE. En EE. UU., un proyecto llamado AVATAR combinó el seguimiento ocular, el análisis de voz y la detección de movimientos corporales para su uso en los pasos fronterizos. Todos estos proyectos han desaparecido discretamente.
Kotsoglou afirma que combinar la IA y el polígrafo es «lo peor de ambos mundos», porque añade incertidumbre a la invalidez. Aunque la IA o el aprendizaje automático puedan detectar patrones nunca antes vistos en datos fisiológicos, no podrán vincularlos de forma fiable con la mentira debido a la falta de una verdad fundamental.
«Aunque tengas todos los registros del mundo de las pruebas de polígrafo, no sabes si esas pruebas de polígrafo son correctas o no», afirma Marion Oswald, catedrática de Derecho que ha escrito junto a Kotsoglou sobre el uso de polígrafos en el sistema judicial. Ella teme que las nuevas formas de detección de mentiras, al igual que el polígrafo, se utilicen más como un apoyo psicológico que como una herramienta científica.
“Parece una respuesta muy directa a la preocupación de la administración actual por las filtraciones y la percibida falta de lealtad”, dice Oswald. “[La detección de mentiras] está siendo utilizada como una amenaza, para intimidar y forzar a la gente a confesar cosas, en lugar de como algo que realmente obtenga información válida.”