據南加利福尼亞大學心理學家Jerry Jellison研究統計，每個人平均一天要聽到200句謊言。大多數時候都是「善意的謊言」，但赫特福德大學心理學家Richard Wiseman表示，大部分人每天也會說2-3個真·謊言。
我們的身體在各個方面都會出賣我們，比如心率、汗液分泌和面部微表情等等，同時我們還會結巴、遲疑和不小心說漏嘴。弗洛伊德說過：「凡人皆無法保守秘密，就算口風嚴實也會在舉手投足間流露，每個毛孔都散發著背叛的氣息。」即使這樣，我們也很難分辨出謊言。通過206項科學研究統計，人們只能分辨出54%的謊言，這個機率比拋硬幣稍微好那麼一點。
因此千百年來，人們一直致力於識別謊言。而測謊，在一般情況下基本上指的就是測謊儀，它在電視節目和審訊程序中很受歡迎。在過去的幾十年裡，隨著計算能力、腦掃描技術和人工智慧的發展，催生了許多聲稱是新一代強力測謊工具的儀器。初創公司競相將這些進展商業化，並想要人們相信完美的測謊儀即將來臨。
例如，聯邦快遞和Uber分別在巴拿馬和墨西哥地區使用了一種叫做「眼檢測」的測謊技術，來篩選出有犯罪歷史的司機，這是一個基於眼睛運動和瞳孔大小的細微變化的測謊儀。同時信用評級機構益博睿使用它來測試其員工是否徇私舞弊，英國諾森比亞的警察使用它來評估性侵犯者的改善情況，阿富汗政府、麥當勞和數十家美國警局都在使用這項技術。
目前市面上的測謊技術一般運用五種類型的證據。
前兩種證據是語言以及人們說話的方式。斯坦福數字通信專家Jeff Hancock發現，在約會網站的檔案中撒謊的人更傾向於使用「I、me、my」。還有一種方法叫做語音壓力分析，通過檢測語音語調變化來識別謊言。審訊美國2012年槍殺案嫌疑犯George Zimmerman，和英國委員會在2007年到2010年期間打擊電信詐騙時，都使用了這種方法。
第三種證據是肢體語言。有些說謊者會有一種所謂「騙子的愉悅」的表現，當他們認為謊言沒有被發現時，臉上會有種歡快的表情一閃而過。而認知負荷會使人的行為變得不同，說謊者努力想要表現得自然一些，但結果往往適得其反。2015年劍橋大學的一項研究發現，通過緊身衣來測量受試者被質疑時肢體的煩躁和僵硬程度，來分辨謊言的成功率達到了70%以上。
第四種證據是生理性的。也就是常見的血壓、呼吸速率和汗液分泌情況。有一種陰莖體積描記法，通過使用特殊工具來測量陰莖的充盈量來評估性犯罪者的喚起水平。還有技術是使用紅外攝像機來分析面部溫度，當人們撒謊時血會湧向大腦，鼻子——和匹諾曹相反——會隨之稍微收縮。
第五種收集證據的途徑在20世紀90年代隨著新技術的發展而被開闢出來，那就是——大腦。在Netflix的紀錄片「製造殺人犯」第二集中，一名被判處終身監禁的殘酷殺人犯Steven Avery最終被名為「腦指紋」的檢測所識破。它的發明人Larry Farwell稱，「腦指紋」檢測可以通過嫌疑人對罪案相關的詞彙或圖片的神經反應，來檢測隱藏在犯罪嫌疑人大腦中的罪行。
911事件之後，美國政府通過美國國防高級研究計劃局（DARPA）來贊助各種基於腦科學的測謊研究。其中2006年，名為Cephos和 No Lie MRI的兩家公司發明出了一種基於fMRI（功能性磁共振成像）的測謊技術。這項技術可以追蹤大腦中涉及社會計算、回憶和衝動控制部分的血液流動情況。
另外，一個新的測謊前沿領域正在興起，那就是利用人工智慧將各種證據來源途徑結合在一起，成為一種測謊手段。機器學習通過在大量數據中發現之前看不出的數據模式，推動了測謊研究的發展。比如，馬蘭裡大學的科學家們就聲明他們發明出了通過分析法庭錄像來鑑別謊言的軟體，準確率可以達到88%。
但是從歷史來看，測謊儀在科學基礎上的瑕疵一直是籠罩在它頭頂的一片烏雲。甚至是測謊儀的發明者John Larson，也嫌棄他自己的創作。
1921年時值29歲Larson還是加利福尼亞州伯克利市的一名菜鳥警察，但他學習過生理學和犯罪學，於是他建造了一個裝置連續測量人的血壓和呼吸速率，並將結果記錄在滾動的紙上。此後測謊儀開始大面積流行。1951年，美國陸軍成立了第一所測謊學校，為南卡羅來納州傑克遜堡國家信用評估中心的情報機構培養審查官。
在上世紀的大部分時間裡，大約有四分之一的美國公司對員工進行了測謊檢查，以檢測包括吸毒史和盜竊史等問題，麥當勞也經常在員工身上使用測謊儀。到了20世紀80年代，美國有多達10000名受過培訓的測謊主考官，每年要做200萬次測試。
但唯一的問題是，測謊儀並沒有用。
早在1965年，也就是Larson去世那一年，美國政府行動委員會就測謊儀發表了裁決：「測謊儀只是一個欺騙人們的神話。」1988年，出於對測謊儀「誤用和濫用」的擔心，美國國會禁止僱主使用測謊儀。20世紀下旬開始，各種其他形式的測謊儀也開始被廢除，包括廢棄的國防部項目「擺動椅」，它在審訊過程中可以秘密地追蹤疑犯的活動和體溫，並通過瞄準嘴唇的紅外雷射來測量呼吸速率。2003年，美國國家科學院發表了一份令人沮喪的報告，報告指出有證據表明57項測謊研究中的準確率「遠不能令人滿意」。
在911恐怖襲擊後，美國開始尋找一個真正有效的測謊儀，情報部門和邊境服務部門都急切地需要一個這樣的儀器，政府主導的大量新資金流使測謊再次成為了一個熱門行業。
心理學家保羅·艾克曼用了幾十年的時間研究可以揭露隱藏真相的面部「微表情」，作品在心理學界有著很大的影響力，同時也是風靡一時的美劇「別對我說謊」的理論基礎。2006年這項理論第一次在真實世界中進行測試，艾克曼花了一個月的時間培訓美國移民官員如何通過微表情來識別護照管制中的欺騙行為。結果：在接下來的6年時間裡，至少有16名恐怖分子被準許進入美國境內。
2008年在布希總統的領導下，美軍花了70萬美元購置了94臺手持測謊儀，以應對伊拉克和阿富汗的狀況。
2014年，布加勒斯特機場採用一種叫做Avatar的虛擬邊境警衛，它具有電子護照掃描儀和指紋識別器，此外還擁有麥克風、紅外線眼部追蹤照相機和Xbox Kinect傳感器來測量肢體動作。它是第一代「多模態」測謊儀，包含了多個不同的數據來源。
將Avatar技術商業化的David Mackstaller稱，Avatar真正的秘密武器是其軟體系統，它使用了一種可以將所有類型的數據組合起來的算法。據稱，Avatar的準確可以達到83%到85%之間。
布加勒斯特的試驗得到了歐盟邊境機構Frontex的支持，該機構還資助了另一個名為 iBorderCtrl的系統，該系統基於「沉默的講話者」技術。該技術使用了一種AI模型，可以分析40種以上面部和頭部的細微特徵，只需要將攝像頭聯網就可以使用。理論上它可以在智慧型手機上運行，也可以在電視直播中使用，甚至有可能的話也可以在政治辯論中使用。研發方聲稱「沉默的講話者」在目前研究中的準確率為75%。
類似於Avatar這種新一代測謊儀所聲稱的80%-90%的準確率的確令人印象深刻，但在這些工具大規模地推廣使用之前，需要更清楚的證據來證明，它們在不同的文化中或者類似精神病患者的特殊人群中同樣是有效的，因為目前大多數研究都是針對美國和歐洲的白人進行的。數據偏見可能會在邊境問題上被放大，造成極大的社會恐慌。更重要的是，AI模型的黑盒不利於決策的透明化，因為它不能解釋自己的推理。
當然歷史表明，這些缺點並不能阻止這些新工具的應用。畢竟初代測謊儀的不科學性雖然已經被廣泛揭露，但美國每年仍會進行大概250萬次測謊檢查。
人工智慧測謊儀的出現，讓個人和政府更傾向於去相信科學本就應該有的「全知之眼」。它們可靠性越接近完美，就會變得越危險。因為測謊儀通常會瞄準社會中最脆弱的人：20世紀20年代的女性，60年代的不同政見者和同性戀者，以及21世紀的索賠受益人和今天尋求庇護的移民。
現實世界中，經過長期演練的說謊者還會使事情變得複雜。杜克大學著名行為心理學家丹·艾瑞裡說：「我們有相信自己謊言的巨大能力，一旦我們相信自己的謊言，我們自然不會表露出任何撒謊的信號。」
No Lie MRI背後的科學家Daniel Langleben表示，他接觸的一個政府機構對他的大腦測謊儀並不感興趣。因為功能磁共振成像機不能裝進手提箱或者帶進審訊室，審訊人員不能操縱測試結果以向不合作的嫌疑犯施加壓力，該機構只想知道它是否可以被用來訓練特工從而擊敗測謊儀。
「真相併不是一種實際的商品，沒有人想要它。」
source:https://www.damninteresting.com/the-eponymous-mr-ponzi