Por Canuto  

El Departamento de Defensa de EE. UU. solicita USD $30,3 millones para desarrollar un polígrafo con inteligencia artificial que mida señales corporales a distancia. La iniciativa pretende apoyar evaluaciones de credibilidad y detectar amenazas internas, aunque especialistas advierten que un algoritmo no resuelve las dudas científicas que rodean a estas pruebas.
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  • La DCSA propone distribuir la inversión durante cinco años, con USD $6,42 millones solicitados para 2027; la solicitud presupuestaria aún requiere aprobación del Congreso.
  • El programa combinaría sensores remotos, aprendizaje automático y puntuación automatizada para examinar personal y buscar amenazas internas.
  • Expertos cuestionan que las señales fisiológicas permitan determinar con certeza si alguien miente y advierten sobre errores en una fuerza laboral de 2,8 millones de personas.

 

El Departamento de Defensa de Estados Unidos busca financiar un polígrafo con inteligencia artificial capaz de medir señales corporales sin colocar dispositivos sobre la persona examinada. La Agencia de Contrainteligencia y Seguridad de la Defensa (DCSA) solicita USD $30,3 millones para desarrollar el programa durante cinco años, una iniciativa que combinaría detección remota y evaluación automatizada de credibilidad.

El proyecto, denominado Polygraph+ o Polygraph Next, forma parte de la solicitud presupuestaria de 2027 de la DCSA, la agencia responsable de las verificaciones de antecedentes del gobierno federal. Según el reportaje de The Next Web, el plan busca modernizar las herramientas de polígrafo mientras persisten dudas sobre si las mediciones fisiológicas pueden establecer de manera confiable que una persona miente.

Un presupuesto escalonado y nuevos objetivos de vigilancia

La DCSA pide USD $6,42 millones para el año fiscal 2027 y proyecta asignaciones anuales de entre USD $5,65 millones y USD $6,45 millones hasta 2031. Estas cifras forman parte de una solicitud, no de fondos ya aprobados: el Congreso aún debe decidir si autoriza el gasto y en qué términos.

El documento presupuestario presenta Polygraph+ como un esfuerzo para «modernizar las tecnologías federales de polígrafo y evaluación de credibilidad». Entre sus componentes enumera la detección remota, la puntuación mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático, la calificación automatizada y herramientas de apoyo para la toma de decisiones.

La detección remota, también descrita como medición a distancia, permitiría registrar ciertas respuestas físicas sin conectar sensores directamente al cuerpo. La agencia contempla usar estas herramientas para examinar al personal y contribuir a la detección de amenazas internas, además de incorporar almacenamiento en la nube y análisis de datos para perfeccionar el software.

La propuesta se inscribe en un contexto de mayor interés del Pentágono por los polígrafos como instrumento para investigar filtraciones a la prensa. MIT Technology Review informó que, durante la gestión de Pete Hegseth, aumentó el uso de estas pruebas para buscar fuentes de filtraciones. The New York Times también reportó que se realizaron aproximadamente 50 pruebas de polígrafo a integrantes del Estado Mayor Conjunto.

Prototipos con cámaras y mediciones corporales

El Pentágono ya exploró sistemas que buscan inferir señales físicas mediante cámaras y otros sensores. En 2023, la Unidad de Innovación de Defensa seleccionó a dos empresas para construir prototipos, una etapa anterior que muestra que el interés por medir reacciones sin contacto no comenzó con la nueva solicitud presupuestaria.

Presage Technologies afirma que su tecnología puede medir la frecuencia cardíaca y respiratoria mediante cámaras ordinarias. En vez de colocar electrodos o sensores sobre la persona, el sistema intentaría extraer esas señales de la imagen, aunque la descripción de la empresa no demuestra por sí misma que tales mediciones permitan identificar engaños.

El prototipo de Altec Research sigue otros indicios: rastrea el movimiento de la cabeza, la temperatura de la piel del rostro y la actividad de los poros. Polygraph Next plantea combinar este tipo de señales con puntuaciones automatizadas, pero la incorporación de más mediciones no elimina automáticamente la necesidad de interpretar qué significan ni garantiza que reflejen una mentira.

La diferencia central con un polígrafo convencional sería la forma de recoger los datos, no una prueba directa de la veracidad de las respuestas. Un aparato puede registrar cambios físicos y un algoritmo puede ordenar esos datos en una puntuación; determinar si el resultado corresponde a engaño, nerviosismo u otra reacción sigue siendo una cuestión interpretativa.

La incertidumbre científica detrás de las puntuaciones

Un polígrafo no detecta mentiras de manera directa: registra respiración, pulso, presión arterial y sudor, y un examinador interpreta las variaciones durante la prueba. El Consejo Nacional de Investigación de Estados Unidos calificó en 2003 de «débiles, en el mejor de los casos» las pruebas disponibles sobre la precisión de estos exámenes.

La Asociación Estadounidense de Polígrafos sostiene que las pruebas alcanzan una precisión de entre 80% y 94%, pero incluso ese rango deja margen para resultados incorrectos. MIT Technology Review señaló que el Pentágono emplea a 2,8 millones de personas, una escala que vuelve relevante el riesgo de que un sistema de filtrado produzca errores al evaluar a grandes grupos.

Kyri Kotsoglou, jurista de la Universidad de Northumbria, en Reino Unido, considera que añadir inteligencia artificial al polígrafo podría reunir «lo peor de ambos mundos» y sumar incertidumbre sobre la validez de las conclusiones. Marion Oswald, profesora de derecho que ha escrito junto con Kotsoglou, planteó otra limitación: incluso con todos los registros de pruebas disponibles, no necesariamente sería posible saber si esas evaluaciones fueron correctas.

Sophie van der Zee, investigadora del engaño en la Universidad Erasmus de Róterdam, ve una posible ventaja en combinar varias mediciones en una puntuación más difícil de manipular. Sin embargo, también advirtió que «todavía no existe la nariz de Pinocho»: las señales corporales no ofrecen un indicador infalible que permita reconocer una mentira con certeza.

Antecedentes de herramientas que no perduraron

Los intentos anteriores de aplicar inteligencia artificial a la detección del engaño no se consolidaron, según MIT Technology Review. Entre ellos figura iBorderCtrl, un piloto fronterizo financiado por la Unión Europea que asignaba puntuaciones de engaño a partir de video, y AVATAR, un proyecto fronterizo de Estados Unidos que tampoco perduró.

Esos antecedentes no prueban que cualquier nueva herramienta vaya a fracasar, pero sí muestran que convertir expresiones o señales físicas en una evaluación confiable ha sido un desafío persistente. En el caso de Polygraph+, la DCSA también contempla almacenar datos en la nube y analizarlos para refinar el software, aunque la solicitud presupuestaria no detalla cómo validaría sus resultados.

Otras aplicaciones de inteligencia artificial ya analizan comportamientos en contextos distintos, como sistemas de análisis de voz en llamadas de prisiones estadounidenses, alertas de reconocimiento facial en tiendas del Reino Unido y búsquedas policiales con cámaras de IA en Estados Unidos. Esos usos no equivalen necesariamente a un polígrafo remoto, pero ilustran cómo las herramientas automatizadas para interpretar señales humanas aparecen en ámbitos de vigilancia y seguridad.

La DCSA no respondió a la solicitud de detalles de MIT Technology Review, por lo que la información pública disponible no aclara qué indicadores ponderaría el sistema ni cómo se comprobaría su precisión. Por ahora, Polygraph+ es una propuesta presupuestaria para desarrollar y refinar herramientas; su aprobación, implementación y capacidad para producir evaluaciones válidas siguen pendientes.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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