Искусственный интеллект в погоне за обманом

Многие из нас уверены, что способны очень точно оценивать ложь и обман со стороны соискателей. Человек уверен, что он способен распознать обман в интервью с точностью 80% (Roulin et al., 2014). На деле это не так — необученные интервьюеры распознают ложь с точностью 54%, а обученные — до 65% (Melchers, 2019). Но искусственный интеллект начинает менять и эту область (Forsyth, & Anglim, 2020).
Руководитель практики Digital Assessment ЭКОПСИ
Юрий Шатров
Программа LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) анализирует посты в Твиттере, автобиографические эссе, выступления политиков и даже предсмертные записки. Исследователи применили её к текстовым эссе соискателей. Они попросили кандидатов рассказать про значимое достижение и свои навыки межличностной коммуникации: сначала правдиво, а потом соврать. Затем они проанализировали честные и выдуманные ответы кандидатов с помощью LIWC и определили, какие слова и выражения могут указывать на обман.

Итог достаточно предсказуем: машину обмануть сложнее, чем человека. Приукрашенные тексты распознавались искусственным интеллектом с точностью в 71%. Напомним: обученный человек распознаёт обман с точностью в 65%.

Признаки, по которым можно определить обман в тексте:
1. Меньше личных местоимений. Возможно, это связано с тем, что кандидаты пытаются дистанцироваться от своей выдуманной истории.
2. Более скудное описание: больше глаголов действия и меньше союзов. Это связано с тем, что обман требует более высоких умственных нагрузок, от которых люди устают (Granhag et al.,2015).

Исследование: www.researchgate.net/publication/

Авторы
Юрий Шатров
Руководитель практики
Digital Assessment ЭКОПСИ