El Pentágono pide 30 millones de dólares para crear un detector de mentiras potenciado por IA

El Departamento de Defensa de Estados Unidos ha solicitado 30,3 millones de dólares a lo largo de cinco años para desarrollar una versión mejorada del detector de mentiras, según una solicitud presupuestaria conocida primero a través del medio Inside Defense. El programa, bautizado como Polygraph+ o Polygraph Next, se centrará en dos frentes: algoritmos de puntuación basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático, y una técnica llamada 'standoff sensing', que permite tomar lecturas fisiológicas sin necesidad de conectar ningún dispositivo al cuerpo de la persona examinada. Según el documento presupuestario, el objetivo declarado es 'modernizar las tecnologías federales de polígrafo y evaluación de credibilidad' para mejorar su precisión y fiabilidad.

El proyecto llega en un momento de fuerte tensión interna en el Pentágono. Bajo el mandato del secretario de Defensa Pete Hegseth, el departamento ha recurrido cada vez más a las pruebas de polígrafo para intentar identificar el origen de filtraciones a la prensa. En septiembre, el New York Times informó de que alrededor de 50 oficiales del Estado Mayor Conjunto fueron sometidos a pruebas de polígrafo después de que se publicara información sobre el agotamiento de las reservas de armamento estadounidense durante la guerra con Irán.

Polygraph+ estará gestionado por la Agencia de Contrainteligencia y Seguridad de Defensa (DCSA, por sus siglas en inglés), responsable de realizar las comprobaciones de antecedentes para el gobierno federal. De acuerdo con el documento, que aún no ha sido aprobado por el Congreso, la nueva tecnología se usaría tanto para la evaluación de futuros empleados como para la 'detección de amenazas internas'. Todavía no está claro qué tecnologías concretas se emplearán, y la DCSA no respondió a una solicitud de información adicional.

Otros proyectos previos del Pentágono ofrecen pistas sobre el tipo de herramientas que podrían incorporarse. En 2023, la Unidad de Innovación de Defensa (DIU) lanzó un proceso de convocatoria abierta para encontrar empresas con productos aplicables a la detección de engaños, y seleccionó a dos para construir prototipos: Presage Technologies, que afirma poder medir el ritmo cardíaco y la frecuencia respiratoria mediante cámaras convencionales, y Altec Research, una empresa de sensores médicos que ahora se adentra en tecnologías de detección sin contacto. Una captura de pantalla del prototipo de Altec difundida por la DIU muestra que la herramienta rastrea el movimiento de la cabeza, la temperatura de la piel del rostro y la actividad de los poros. Ni Presage Technologies ni Altec Research respondieron a las solicitudes de comentarios, y la DIU declinó pronunciarse.

La tecnología actual de detección de mentiras apenas ha cambiado desde que se inventó el polígrafo en la década de 1920. Los examinadores se basan en mediciones de presión arterial, pulso, respiración y sudoración, comparando la respuesta fisiológica ante preguntas de referencia (como '¿el cielo es azul?') con preguntas objetivo (como '¿alguna vez ha cometido un delito?'). El gobierno federal realiza decenas de miles de estas pruebas cada año para la selección de personal, pero su fiabilidad ha sido cuestionada reiteradamente y sus resultados rara vez son admisibles en un tribunal. En 1983, la Oficina de Evaluación Tecnológica del Congreso concluyó que existía muy poca evidencia que respaldara el uso del polígrafo para la selección de empleados, y en 2003 el Consejo Nacional de Investigación de Estados Unidos (NRC) calificó la evidencia de su eficacia como 'débil, en el mejor de los casos'. Diversas investigaciones sugieren que los seres humanos, sin ayuda técnica, son capaces de detectar una mentira poco más de la mitad de las veces.

La Asociación Americana de Polígrafo sostiene que la prueba tiene una precisión de entre el 80% y el 94%. Sin embargo, el informe del NRC de 2003 advertía de que incluso ese nivel de precisión, aplicado a gran escala, podría generar numerosos errores: el Departamento de Defensa emplea a 2,8 millones de personas, por lo que un sistema imperfecto aplicado a esa escala podría acabar acusando falsamente a decenas de miles de personas. A esto se suman otros problemas conocidos: las interpretaciones del polígrafo son a menudo subjetivas, distintos examinadores obtienen resultados muy diferentes, y las personas pertenecientes a minorías tienen más probabilidades de ser juzgadas como engañosas. Además, con cierto entrenamiento es posible aprender contramedidas para burlar la prueba; por ejemplo, intensificar artificialmente la respuesta fisiológica ante las preguntas de referencia pisando una chincheta escondida en el zapato.

Sophie van der Zee, profesora asociada que estudia el engaño en la Universidad Erasmus de Róterdam, señala que 'si conoces cómo funciona, puedes vencerlo'. Según explica, el principal efecto de la máquina es disuasorio: muchas veces los sujetos confiesan antes incluso de que comience la prueba, aunque eso 'solo funciona si la gente cree que el polígrafo funciona'. A lo largo de las décadas se han ensayado otras estrategias de detección de mentiras, desde cámaras térmicas hasta rastreadores de pupilas o escáneres cerebrales, sin que ninguna haya producido resultados fiables fuera del laboratorio. En palabras de van der Zee, 'todavía no existe la nariz de Pinocho'.

La inteligencia artificial podría, en teoría, mejorar los polígrafos si fuera capaz de encontrar patrones en los datos que los examinadores humanos no detectan. Según van der Zee, hay tres fenómenos subyacentes que la detección de mentiras intenta identificar: el estrés fisiológico, la carga cognitiva y los esfuerzos conscientes por ocultar que se está mintiendo. La tecnología actual del polígrafo solo aborda uno de ellos, por lo que combinar varios métodos que aborden estos tres ángulos distintos aumentaría, en teoría, las probabilidades de éxito. Esta idea no es nueva: en la década de 2000, investigadores de la Universidad Metropolitana de Mánchester (Reino Unido) desarrollaron un sistema llamado Silent Talker, que generaba una puntuación de engaño a partir de grabaciones de vídeo, posteriormente incorporado al proyecto iBorderCtrl financiado por la Unión Europea. En Estados Unidos, un proyecto llamado AVATAR combinó seguimiento ocular, análisis de voz y detección de movimientos corporales para su uso en cruces fronterizos. Todos estos proyectos han ido desapareciendo discretamente con el tiempo.

Los expertos consultados se muestran escépticos ante la nueva iniciativa del Pentágono. Kyri Kotsoglou, especialista en derecho de la Universidad de Northumbria (Reino Unido) que estudia el uso de polígrafos en el sistema de justicia, califica el proyecto como 'un esfuerzo equivocado por reducir lo complejo a algo tangible', y advierte de que combinar inteligencia artificial con el polígrafo representa 'lo peor de ambos mundos', porque añade incertidumbre a una técnica que ya carece de validez. Marion Oswald, profesora de derecho que ha escrito junto a Kotsoglou sobre el uso de polígrafos en la justicia, subraya que, aunque se dispusiera de todos los registros de pruebas de polígrafo del mundo, no habría forma de saber si esas pruebas fueron correctas, ya que no existe una verdad de referencia contra la que contrastarlas.

Oswald teme que estas nuevas formas de detección de mentiras se utilicen, como el propio polígrafo, más como un recurso psicológico de presión que como una herramienta científica. A su juicio, la iniciativa 'parece responder sobre todo a la preocupación de la actual administración por las filtraciones y la supuesta falta de lealtad', y advierte de que la detección de mentiras 'se está usando como una amenaza, para intimidar y forzar confesiones, más que como un medio para obtener información realmente válida'.