能够判断一个人是否说谎是日常生活中很重要的一部分，这在法庭上更重要。人们可能会发誓说他们会说实话，但他们并不总是遵守承诺，对无辜或有罪的判决需要具有对谎言的识别能力。
由自动化研究中心（CfAR）主席拉里·戴维斯领导的UMD计算机科学研究团队描述了他们的测谎人工智能研究项目（仍需同行评议）。
研究人员还训练DARE如何寻找和分类人类的微表情，比如“嘴唇突出”或“皱眉”，以及分析声音频率，以揭示一个人是否在说谎。然后，测试人员使用一组训练录像来测试演员们是否撒谎或说出真相。
那么，DARE到底有多准确呢？
根据UMD研究员巴拉特辛格的说法，“准确”可能不是描述该系统的最佳词汇。
“一些新闻文章误解了‘准确’的含义”他说。AUC指的是，一个分类器在随机选择的一个积极的情况下，比随机选择的消极事件的概率要高。
最终，DARE在测谎任务上，表现得比一般人更好。辛格说：“一个有趣的发现是我们在视觉模块中使用的特征。”“值得注意的是，视觉AI系统在预测欺骗方面明显优于普通人。”
DARE的AUA得分是0.877，再加上人类对微表情的注释，这一成绩提高到了0.922分。辛格指出，普通民众的AUC是0.58。研究人员将在人工智能技术进步协会（AAAI）今年2月举行的人工智能2018大会上展示他们的研究成果。
说出真相
虽然一些现有的测谎技术可以产生相当可靠的结果，但它们在法庭上并不是特别有用。例如，Truth serums通常是非法的，而测谎仪在法庭上是不被允许的。DARE可被证明是规定的例外，但研究人员并不认为这一应用是法庭所限定的。
辛格说：“这个项目的目标不是只专注于法庭视频，而是在公开场合预测欺骗行为。”他指出，未来情报机构可能会使用这种手段。“我们在社交游戏中进行可控的实验，比如Mafia，其更容易收集到更多的数据，并对算法进行广泛的评估，”他说。“我们预计，在这些受控设置中开发的算法也可以适用于其他场景。”
据美国电气和电子工程师协会（IEEE）人工智能和自动化系统全球行动委员会执行委员会主席拉贾?查蒂拉（Raja Chatilla）说，我们应该谨慎使用。“如果这将被用于决定……人类的命运，那么它应该被认为是在它的局限和背景下帮助一个人——法官——做出一个决定，”查蒂拉表示，“高概率不是确定性”，并不是每个人的行为都是一样的。此外，用于训练人工智能的数据也有存在偏见的可能性。
Chatilla确实注意到图像和面部表情识别系统正在改进。根据辛格的说法，我们可能只需要3到4年的时间，就可以通过阅读人类表情背后的情感来发现欺骗。
