Многочисленные «эксперты» по всему миру обучают правоохранительные органы распознавать ложь по невербальным сигналам: мимике, движениям глаз, жестам. Однако научные исследования показывают, что эти методы не работают. Ученые из Амстердамского университета пришли к выводу, что попытки выявить ложь по множеству поведенческих признаков обречены на провал, и предложили простой и эффективный способ: анализировать уровень детализации рассказа.
Идея состоит в том, что честные рассказчики обычно предоставляют больше подробностей, поскольку опираются на реальный опыт. Лжецы же, пытаясь выдумать детали, рискуют запутаться в своих вымыслах или выдать несостыковку, которую легко разоблачить. В серии экспериментов, где участники должны были отличить правду от лжи в различных форматах (тексты, видео, устные рассказы), этот метод показал впечатляющие результаты, достигая точности от 59% до 79%.
Традиционные же методы, основанные на анализе мимики и жестов, показали точность, не превышающую случайный выбор. Это означает, что попытки выявить лжеца по таким признакам, как нервозность или отведение взгляда, не имеют под собой научной основы. Более того, подобные методики не просто бесполезны, но могут привести к несправедливым обвинениям.
Исследователи предполагают, что их метод может быть успешно адаптирован для использования в алгоритмах искусственного интеллекта. В будущем возможно соревнование между людьми и компьютерами в способности распознавать обман, что позволит определить, сможет ли ИИ превзойти человека в этой области.
Изображение носит иллюстративный характер
Идея состоит в том, что честные рассказчики обычно предоставляют больше подробностей, поскольку опираются на реальный опыт. Лжецы же, пытаясь выдумать детали, рискуют запутаться в своих вымыслах или выдать несостыковку, которую легко разоблачить. В серии экспериментов, где участники должны были отличить правду от лжи в различных форматах (тексты, видео, устные рассказы), этот метод показал впечатляющие результаты, достигая точности от 59% до 79%.
Традиционные же методы, основанные на анализе мимики и жестов, показали точность, не превышающую случайный выбор. Это означает, что попытки выявить лжеца по таким признакам, как нервозность или отведение взгляда, не имеют под собой научной основы. Более того, подобные методики не просто бесполезны, но могут привести к несправедливым обвинениям.
Исследователи предполагают, что их метод может быть успешно адаптирован для использования в алгоритмах искусственного интеллекта. В будущем возможно соревнование между людьми и компьютерами в способности распознавать обман, что позволит определить, сможет ли ИИ превзойти человека в этой области.
