Исследование Университета Шарджи (ОАЭ) подтвердило, что искусственный интеллект, в частности сверточные нейронные сети (CNN), значительно превосходят традиционные методы распознавания лжи — такие как полиграф — по точности и объективности. Методы машинного обучения способны анализировать невербальные сигналы, мимику, речь и текст, выявляя ложь с высокой точностью благодаря работе с большими массивами данных.

• В метаанализе были изучены 98 научных работ за 2012–2023 годы, и во всех случаях ИИ показывал лучшие результаты, чем люди или классические инструменты.
• Преимущества: анализ микросигналов (движения глаз, изменение тембра голоса), невозможность субъективного искажения результатов и потенциал применения в судах, безопасности, HR и страховании.
• Ключевая проблема — ограниченность обучающих выборок: большинство датасетов англоязычные и мужские, что снижает точность для других культур и женщин. AI пока не учитывает культурные, языковые и гендерные различия, что ограничивает универсальность решений.
• Эксперты подчеркивают, что для выхода на глобальный рынок необходима адаптация систем под разные популяции, а также создание более разнообразных и репрезентативных датасетов.
• Технология находится в начале пути: коммерческий потенциал высок, но для этичной и массовой интеграции в судебные и бизнес-процессы необходим дальнейший прогресс в области AI.