Polygraph+ enfrenta a la ciencia: IA para detectar mentiras frente a décadas de dudas

El Departamento de Defensa de EE. UU. ha solicitado $30,3 millones para crear Polygraph+, un detector de mentiras que combina algoritmos de IA y sensores sin contacto.

El Departamento de Defensa de EE. UU. solicitó $30,3 millones para los próximos cinco años con el objetivo de crear “Polygraph+”, un sistema de detección de mentiras que combina algoritmos de inteligencia artificial con técnicas de “standoff sensing”, es decir, la captura de señales fisiológicas sin contacto directo.

Arquitectura del nuevo detector

Según el documento presupuestario, el programa se centrará en dos pilares: algoritmos de puntuación impulsados por IA que analizan patrones de ritmo cardíaco, respiración y micro‑movimientos faciales, y la tecnología de standoff_sensing, que emplea cámaras de alta resolución y sensores térmicos para extraer datos sin colocar electrodos en la piel. La DCSA, agencia encargada de los controles de seguridad, supervisará el desarrollo y la integración del sistema en procesos de selección de personal y detección de amenazas internas.

Antecedentes y críticas al polígrafo tradicional

El polígrafo, inventado en la década de 1920, mide presión arterial, pulso, respiración y conductancia de la piel. Su fiabilidad ha sido cuestionada desde hace décadas; el informe de la Oficina de Evaluación Tecnológica del Congreso de 1983 concluyó que había “poca evidencia” que justificara su uso para la selección de empleados. En 2003, el National Research Council reiteró que los resultados carecían de validez científica suficiente para ser admitidos en tribunales.

«Es un esfuerzo equivocado reducir lo complejo a algo tangible», dijo Kyri Kotsoglou, académico de la Universidad de Northumbria.

Prototipos y participación del sector privado

El programa se apoya en dos empresas seleccionadas en 2023 por la Defense Innovation Unit (DIU):

• Presage Technologies: asegura que sus cámaras pueden medir frecuencia cardíaca y ritmo respiratorio a distancia.
• Altec Research: muestra un prototipo que rastrea movimiento de cabeza, temperatura cutánea y actividad de los poros mediante sensores sin contacto.

Ambas compañías no respondieron a solicitudes de comentarios y la DIU se mantuvo al margen de proporcionar más detalles.

Implicaciones para América Latina y España

El anuncio llega en un momento en que gobiernos de la región exploran herramientas de IA para reforzar la seguridad interna. En Brasil, el Ministerio de Defensa está evaluando sistemas de reconocimiento facial basados en aprendizaje profundo para controlar el acceso a instalaciones militares. España, por su parte, ha financiado proyectos de IA para la detección de fraudes en la administración pública, aunque aún no ha anunciado iniciativas de detección de mentiras con IA.

Si el Pentágono logra validar un modelo que mejore la precisión del polígrafo tradicional, podría sentar un precedente que motive a otras naciones a invertir en tecnologías similares, generando una carrera por la “verificación automática” de la veracidad en entornos de alta seguridad.

Desafíos técnicos y éticos

Los principales retos del proyecto son, por un lado, la capacidad de los algoritmos para distinguir entre estrés legítimo y engaño deliberado, y, por otro, la protección de datos biométricos sensibles. La recopilación de señales fisiológicas a distancia plantea preguntas sobre la privacidad de los sujetos, sobre todo si la tecnología se extiende a entornos civiles.

Expertos en ética de IA advierten que la confianza excesiva en sistemas de detección automática podría erosionar los derechos laborales y generar discriminación. Además, la falta de estándares internacionales para validar la precisión de estos sistemas dificulta su aceptación legal.

Qué significa para los desarrolladores y el mercado

Para los proveedores de hardware, el proyecto podría abrir un nicho de mercado para cámaras térmicas de alta frecuencia y plataformas de análisis en tiempo real. Los desarrolladores de software tendrán que diseñar pipelines de datos que integren AI_scoring con sistemas de gestión de identidades, cumpliendo con normativas de protección de datos como el GDPR en Europa y la Ley de Protección de Datos Personales en América Latina.

En última instancia, el éxito de Polygraph+ dependerá de la evidencia empírica que demuestre una mejora sustancial frente a los polígrafo convencionales. Hasta que se publiquen resultados de pruebas controladas, la iniciativa permanecerá bajo el escrutinio de la comunidad científica y de los defensores de los derechos civiles.