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来自维尔茨堡、杜伊斯堡、柏林和图卢兹的研究人员探讨了 AI 在检测谎言方面的有效性及其对人类行为的影响。这项研究的主要发现可以总结如下：
在基于文本的谎言检测中，AI 的准确性优于人类。
没有 AI 的支持，人们不愿指责他人撒谎。
在 AI 的支持下，人们更有可能表达对遇到谎言的怀疑。
只有大约三分之一的研究参与者会利用向 AI 询问评估的机会。然而，大多数人会遵循算法的建议。
在为这项研究做准备时，研究团队要求近 1000 人写下他们即将到来的周末计划。除了真实的陈述，他们还被要求写一篇关于他们计划的虚构陈述。为了使他们的虚构陈述“尽可能有说服力”，研究团队还向他们提供了酬金。经过质量检查，团队最终得到了一份包含 768 位作者 1536 篇陈述的数据集。
基于这个数据集，研究团队利用谷歌的开源语言模型 BERT 开发并训练了一个谎言检测算法。经过训练，该算法实际上识别了数据集中将近 81% 的谎言。
在主要研究中，团队随机抽取了 510 份陈述，并招募了另外 2040 名参与者。这些受试者被分成四组，要求他们评估收到的语句是真是假。
第一组：需要在没有 AI 支持的情况下评估陈述。
第二组：在做出判断之前，始终会看到算法的评估。
第三组 / 第四组：可主动请求 AI 的评估，但需要为此支付少量费用。
IT之家注：实际情况则是第三组没有主动请求 AI 提供建议，而第四组则向 AI 提出了评估要求，且有求必应。
实验结果如下：
第一组成员判断准确率为 46.5%（大致与随机猜测相当）。
第二组成员判断准确率为 60.1%。
人们通常不愿指责他人撒谎：第一组中，不到 20％的成员选择指出谎言；第二组成员自动收到 AI 的评估，指出谎言人数为 30％；第四组成员的“指责率”显著上升到约 58％。
只有大约三分之一的人要求谎言检测算法提供辅助。要求预测的人群非常倾向于遵循算法的建议，遵循率约为 88%。
在自动接受 AI 评估的人中，只有 57% 的人遵从其建议。
当 AI 判定一项陈述为“谎言”时，这种差异变得更加明显：85％请求 AI 评估的人同意 AI 作出的判断；而在自动收到 AI 评估的人中，只有 40％遵循 AI 的建议。
IT之家附论文地址：https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.110201.
