Pentagon Yapay Zeka Destekli Yalan Dedektörü İçin 30 Milyon Dolar İstiyor

Pentagon'dan Yeni Nesil Yalan Dedektörü Projesi

ABD Savunma Bakanlığı (Department of Defense), önümüzdeki beş yıl içinde yapay zeka destekli gelişmiş bir yalan dedektörü geliştirmek için 30,3 milyon dolar harcamayı planlıyor. "Polygraph+" veya "Polygraph Next" adı verilen program, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (machine learning) kullanan puanlama algoritmalarına ve "temassız algılama" (standoff sensing) adı verilen bir tekniğe odaklanacak. Bu teknik, kişiye herhangi bir cihaz bağlamadan fizyolojik okumalar yapabilme yeteneğini ifade ediyor.

İlk olarak Inside Defense tarafından bildirilen bütçe belgesine göre proje, federal poligraf ve güvenilirlik değerlendirme teknolojilerini modernize ederek doğruluk ve güvenilirliği artırmayı amaçlıyor. Ancak bu girişim, teknolojiyi yalan tespiti için kullanma yönündeki uzun ve başarısız girişimler zincirinin son halkası olabilir.

Yalan Dedektörünün Tarihi ve Bilimsel Eleştiriler

Mevcut poligraf teknolojisi, 1920'lerde icat edilmesinden bu yana neredeyse hiç değişmedi. Sınavcılar, bir kişinin yalan söyleyip söylemediğini belirlemek için kan basıncı, nabız, solunum ve terleme ölçümlerine güveniyor. "Gökyüzü mavi mi?" gibi temel sorulara verilen fizyolojik tepkiler ile "Hiç suç işlediniz mi?" gibi hedef sorulara verilen tepkiler arasındaki farklara dayanarak yargıda bulunuyorlar.

Federal hükümet, çalışanları taramak için yılda on binlerce test yapıyor, ancak poligraf defalarca çürütüldü ve sonuçları mahkemede nadiren kabul ediliyor. 1983'te Kongre'nin Teknoloji Değerlendirme Ofisi, poligrafın çalışan taraması için kullanımını destekleyen kanıtların çok sınırlı olduğu sonucuna vardı. 2003'te ise ABD Ulusal Araştırma Konseyi (NRC), etkinliğine dair kanıtların "en iyi ihtimalle zayıf" olduğunu belirtti.

Araştırmalar, insanların teknik yardım olmadan bir yalanı yalnızca yarıdan biraz fazla tespit edebildiğini gösteriyor. Amerikan Poligraf Derneği, poligrafın %80 ila %94 doğru olduğunu iddia ediyor. Ancak 2003 NRC raporu, bu doğruluk seviyesindeki bir tarama testinin yine de çok sayıda hataya yol açabileceğine dikkat çekti. Savunma Bakanlığı 2,8 milyon personel istihdam ediyor; bu ölçekte kusurlu bir sistem on binlerce kişiyi yanlış suçlayabilir.

Başka sorunlar da var. Poligraf yorumları genellikle özneldir: farklı sınavcılar çok farklı sonuçlar alabilir ve azınlık gruplarından insanların aldatıcı olarak yargılanma olasılığı daha yüksektir. Dahası, eğitimle görüşülen kişiler testi geçmek için çeşitli karşı önlemler öğrenebilir; en yaygın olarak, ayakkabılarına gizledikleri bir iğneye basarak temel sorulara verdikleri fizyolojik tepkiyi yapay olarak yükseltirler. Rotterdam Erasmus Üniversitesi'nde aldatma üzerine çalışan doçent Sophie van der Zee, "Nasıl çalıştığını biliyorsanız, onu yenebilirsiniz" diyor. Ona göre makinenin en büyük etkisi caydırıcılık; çoğu zaman denekler test başlamadan itiraf ediyor. "Ama bu yalnızca insanlar poligrafın işe yaradığını düşünürse işe yarar."

Yapay Zeka ve Temassız Sensörler

Yeni proje kapsamında hangi teknolojilerin kullanılacağı henüz net değil. Savunma Bakanlığı'nın diğer çabaları ipucu veriyor. 2023'te Savunma İnovasyon Birimi (DIU), aldatma tespiti için kullanılabilecek ürünlere sahip şirketleri bulmak için açık bir başvuru süreci yürüttü. İki şirketi prototip geliştirmek üzere seçti: standart kameralarla kalp atış hızını ve solunum hızını ölçebildiğini iddia eden Presage Technologies ve tıbbi sensör şirketi Altec Research. Altec'in DIU tarafından yayınlanan prototip ekran görüntüsü, baş hareketini, yüz cilt sıcaklığını ve gözenek aktivitesini izlediğini gösteriyor.

Yapay zeka, teorik olarak, sınavcıların göremediği veri kalıplarını bulabilirse poligrafları iyileştirebilir. AI algoritmalarının ayrıca, birden fazla ölçümü birleştirerek genel bir aldatma "puanı" oluşturan ve insanların oyun oynamasını zorlaştıran "çok modlu" (multi-modal) aldatma tespiti için kullanılma olasılığı daha yüksektir. Van der Zee'ye göre, yalan tespitinin odaklanmaya çalıştığı yüzeyin altında üç şey oluyor: fizyolojik stres, bilişsel yük ve insanların yalan söylediklerini gizlemek için bilinçli çabaları. Mevcut poligraf teknolojisi yalnızca birini ele alıyor. "Bu üç farklı açıdan yaklaşan birleşik yöntemlere ne kadar sahip olursanız, o kadar başarılı olursunuz" diyor.

Bu yeni bir kavram değil. 2000'lerde Manchester Metropolitan Üniversitesi araştırmacıları, video görüntülerinden bir aldatma puanı üreten ve daha sonra AB tarafından finanse edilen bir pilot program olan iBorderCtrl'e dahil edilen 'Silent Talker' adlı bir sistem geliştirdi. ABD'de AVATAR adlı bir proje, sınır geçişlerinde kullanılmak üzere göz izleme, ses analizi ve vücut hareketi tespitini birleştirdi. Tüm bu projeler sessizce ortadan kayboldu.

Uzmanlar: Yapay Zeka ve Poligraf En Kötüsü

Northumbria Hukuk Fakültesi'nden ve adalet sisteminde poligraf kullanımını inceleyen profesör Kyri Kotsoglou, yapay zeka ile poligrafı birleştirmenin "her ikisinin de en kötüsü" olduğunu söylüyor; çünkü geçersizliğin üzerine belirsizlik ekliyor. AI veya makine öğrenimi fizyolojik verilerde daha önce görülmemiş kalıpları tespit edebilse bile, gerçek bir referans (ground truth) olmadığı için bunları güvenilir bir şekilde yalanla ilişkilendiremeyeceğini belirtiyor. Hukuk profesörü Marion Oswald, "Dünyadaki tüm poligraf test kayıtlarına sahip olsanız bile, bu testlerin doğru olup olmadığını bilemezsiniz" diyor. Oswald, yeni yalan tespit biçimlerinin de poligraf gibi bilimsel bir araçtan çok psikolojik bir destek olarak kullanılacağından korkuyor. "Bu, mevcut yönetimin sızıntılara ve algılanan sadakatsizliğe yanıtı gibi görünüyor. Yalan tespiti, geçerli bilgi elde etmek yerine bir tehdit olarak, insanları korkutmak ve bir şeyleri itiraf etmeye zorlamak için kullanılıyor."

Neden Önemli?

Pentagon'un yapay zeka destekli yalan dedektörü projesi, teknolojinin etik ve bilimsel sınırlarını bir kez daha gündeme getiriyor. Özellikle Savunma Bakanı Pete Hegseth döneminde Pentagon'un basına sızıntıları bulmak için poligraf testlerine daha fazla başvurduğu bir dönemde, bu tür bir teknolojinin baskı aracı olarak kullanılma riski büyük. Türkiye'de de güvenlik ve istihdam süreçlerinde benzer teknolojilere ilgi artabilir; ancak uzmanlar, bilimsel geçerliliği kanıtlanmamış yöntemlerin adalet ve güven ortamına zarar verebileceği konusunda uyarıyor. Yapay zeka destekli yalan tespiti, veri gizliliği ve bireysel haklar açısından da ciddi soru işaretleri barındırıyor. Bu proje, teknolojinin sınırlarını ve etik sorumlulukları yeniden düşünmek için önemli bir fırsat sunuyor.