ABD hükümeti Savunma Bakanlığı bütçe talebine göre önümüzdeki beş yıl içinde geliştirilmiş bir yalan dedektörü için 30,3 milyon dolar harcamak istiyor. “Polygraph+” ya da “Polygraph Next” adı verilen program, yapay zekâ ve makine öğrenmesi kullanan puanlama algoritmalarına ve “standoff sensing” olarak adlandırılan tekniğe odaklanacak. Bu teknik, deneğe cihaz takmadan fizyolojik ölçüm yapabilme yeteneğini ifade ediyor.
Bütçe belgesinin Inside Defense tarafından ilk kez aktarılan detaylarına göre proje, federal poligraf ve güvenilirlik değerlendirme teknolojilerini modernleştirerek doğruluk ve güvenilirliğini artırmayı hedefliyor. Ancak uzmanlara göre bu girişim, yalan tespiti için teknolojiyi kullanma çabalarının uzun süredir başarısız olan bir başka örneği olabilir. Northumbria Hukuk Okulu’nda poligraf kullanımını adalet sistemi içinde inceleyen profesör Kyri Kotsoglou, “Karmaşık olanı somut bir şeye indirgemeye yönelik yanlış yönlendirilmiş bir çaba” diye konuştu.
Bu adım, Savunma Bakanlığı içinde yüksek tansiyonun yaşandığı bir dönemde geldi. Savunma Bakanı Pete Hegseth yönetiminde Pentagon, basına sızdığı iddia edilen kaynakları bulmak için poligraf testlerine giderek daha fazla başvuruyor. New York Times Eylül ayında, İran’la savaşta ABD silah stoklarının tükendiğine dair haberlerin ardından Joint Staff’ta görevli yaklaşık 50 subaya poligraf testi yapıldığını bildirdi.
Polygraph+ programını federal hükümet için güvenlik soruşturmalarını yürüten Savunma Karşı İstihbarat ve Güvenlik Ajansı DCSA yürütecek. Kongre tarafından henüz onaylanmamış bütçe belgesine göre yeni teknoloji, potansiyel çalışanların taranması ve “içeriden tehdit tespiti” için kullanılacak. Hangi özel teknolojilerin kullanılacağı henüz net değil ve DCSA ek bilgi talebine yanıt vermedi.
Savunma Bakanlığı’ndaki diğer çalışmalar olası ipuçları sunuyor. 2023’te Bakanlığın Savunma İnovasyon Birimi DIU, aldatma tespiti için kullanılabilecek ürünlere sahip şirketleri bulmak üzere açık bir başvuru süreci yürüttü. Bir prototip geliştirmesi için iki şirket seçildi: Standart kameralarla kalp atış hızı ve solunum hızını ölçebildiğini iddia eden Presage Technologies ve temassız algılama teknolojilerine yönelen tıbbi sensör şirketi Altec Research. DIU tarafından yayımlanan Altec’in prototip teknolojisine ait bir ekran görüntüsü, baş hareketini, yüz derisi sıcaklığını ve gözenek aktivitesini takip ettiğini gösteriyor. Presage Technologies ve Altec Research yorum talebine yanıt vermezken DIU da yorum yapmaktan kaçındı.
Mevcut poligraf teknolojisi cihazın 1920’lerde icat edilmesinden bu yana neredeyse hiç değişmedi. İnceleyiciler, birinin yalan söyleyip söylemediğini belirlemek için kan basıncı, nabız, solunum ve ter ölçümlerine güveniyor. “Gökyüzü mavi mi?” gibi temel sorulara ve “Hiç suç işledin mi?” gibi hedef sorulara verilen yanıtlardaki fizyolojik tepkideki farklılıklara dayanarak yanıtların doğruluğu hakkında yargıda bulunuyorlar.
Federal hükümet çalışan taraması sırasında yılda on binlerce test yapıyor ancak poligraf defalarca çürütüldü ve sonuçları mahkemede nadiren kabul ediliyor. 1983’te Kongre’nin Teknoloji Değerlendirme Ofisi, poligrafın çalışan taraması için kullanılmasını destekleyen çok sınırlı kanıt olduğu sonucuna vardı ve 2003’te ABD Ulusal Araştırma Konseyi NRC, etkinliğine dair kanıtın “en iyi ihtimalle zayıf” olduğunu söyledi.
Araştırmalar, insanların teknik bir yardımsız olarak yalanı ancak biraz yarısından fazlası oranında tespit edebildiğini gösteriyor. Amerikan Poligraf Derneği poligrafın yüzde 80 ila 94 arasında doğru olduğunu iddia ediyor. Ancak 2003 NRC raporu, bu doğruluk düzeyine sahip bir tarama testinin bile çok sayıda hataya yol açabileceğini belirtti. Savunma Bakanlığı 2,8 milyon personel istihdam ediyor; bu ölçekte kusurlu bir sistem on binlerce kişinin haksız yere suçlanmasına neden olabilir.
Başka sorunlar da var. Poligraf yorumları çoğu zaman özneldir: farklı inceleyiciler çok farklı sonuçlar elde ediyor ve azınlık gruplarından insanlar aldatıcı olarak yargılanma olasılığı daha yüksek. Eğitimle, katılımcıların testi yenmelerine yardımcı olabilecek çeşitli karşı önlemler öğrenmesi mümkün; en yaygın olanı, ayakkabısının içinde gizli bir iğneye basarak temel sorulara verilen fizyolojik tepkiyi yapay olarak yükseltmek.
Erasmus Üniversitesi Rotterdam’da aldatmayı inceleyen yardımcı doçent Sophie van der Zee, “Nasıl çalıştığını biliyorsan yenebilirsin” dedi. Makinenin en büyük etkisinin caydırıcılık olduğunu belirtti; çoğu zaman katılımcılar test başlamadan itiraf ediyor. “Ama bu, insanların poligrafın işe yaradığını düşünmesi halinde ancak çalışır” diye ekledi.
On yıllar boyunca termal kameralardan göz bebeği takip cihazlarına ve beyin taramalarına kadar yeni yalan dedektörü türleri geliştirme girişimleri oldu. Hiçbiri laboratuvar dışında güvenilir sonuç vermedi. Sorun yapısal: Herkes için her zaman doğru olan tek bir yalan belirtisi yok. Van der Zee, “Hâlâ Pinokyo’nun burnu yok” dedi.
Yapay zekâ, inceleyicilerin göremediği verilerdeki kalıpları bulabilirse poligrafı teorik olarak iyileştirebilir. Yapay zekâ algoritmaları aynı zamanda birden fazla ölçümü birleştirerek oyun oynaması daha zor bir genel aldatma “skoru” oluşturmayı amaçlayan “çok modlu” aldatma tespiti için de daha olası kullanılıyor. Yalan tespiti üç şeye odaklanmaya çalışıyor: fizyolojik stres, bilişsel yük ve insanların yalan söylediklerini gizlemek için yaptıkları bilinçli çabalar. Mevcut poligraf teknolojisi bunlardan yalnızca birini ele alıyor.
Van der Zee, “Bu üç farklı açıdan yaklaşan birleştirilmiş yöntemleriniz ne kadar çok olursa o kadar başarılı olursunuz” dedi. Bu yeni bir kavram değil. 2000’lerde Manchester Metropolitan Üniversitesi araştırmacıları, video görüntülerinden aldatma skoru üreten ‘Silent Talker’ adlı bir sistem geliştirdi ve bu sistem daha sonra AB destekli bir pilot program olan iBorderCtrl’ye entegre edildi. ABD’de AVATAR projesi, sınır geçişlerinde kullanılmak üzere göz takibi, ses analizi ve vücut hareketi tespitini birleştirdi. Bu projelerin tümü sessizce ortadan kayboldu.
Kotsoglou, yapay zekâyı poligraf ile birleştirmenin “her ikisinin de en kötü yanı” olduğunu söyledi. Yapay zekâ veya makine öğrenmesi fizyolojik verilerde daha önce görülmemiş kalıpları tespit edebilse bile, yer doğruluğu eksikliği nedeniyle bunları güvenilir şekilde yalanla ilişkilendiremeyecek.
Poligraf kullanımını adalet sistemi içinde Kotsoglou ile birlikte yazan hukuk profesörü Marion Oswald, “Poligraf testlerinden dünyanın tüm kayıtlarına sahip olsan bile, o poligraf testlerinin doğru olup olmadığını bilmiyorsun” dedi. Yeni yalan tespit biçimlerinin de poligraf gibi daha çok psikolojik bir araç olarak kullanılmasından endişe duyduğunu belirtti.
Oswald, “Bu, mevcut yönetimin sızıntılara ve algılanan sadakatsizliğe duyduğu endişeye çok uygun bir tepki gibi görünüyor” diye vurguladı. “Yalan tespiti, gerçekte geçerli bilgi elde etmekten ziyade bir tehdit olarak kullanılıyor, insanları korkutmak ve itiraf etmeye zorlamak için.”
