Le transhumanisme est une approche interdisciplinaire qui nous amène à comprendre et à évaluer les avenues qui nous permettrons de surmonter nos limites biologiques par les progrès technologiques.
DARE a appris à détecter et à classer les micro-expressions humaines, telles que les « lèvres saillantes » ou les « sourcils froncés », ainsi qu’à analyser la fréquence audio afin de déceler les motifs vocaux qui indiquent si une personne ment ou non. Il a ensuite été testé en utilisant un ensemble de vidéos d’entraînement dans lequel les acteurs ont été invités à mentir ou à dire la vérité.
Selon le chercheur de l’UMD, Bharat Singh, « précis » n’est peut-être pas le meilleur mot pour décrire le système. « Certains articles de presse ont mal interprété l’exactitude », a-t-il déclaré. L’AUC (Area Under Curve ou ASC) fait référence à la probabilité qu’un classificateur classe une instance positive choisie de manière aléatoire dans un rang supérieur à une instance négative choisie au hasard.
En fin de compte, DARE a obtenu de meilleurs résultats que la moyenne des personnes à la tâche pour repérer les mensonges. « Une découverte intéressante a été la représentation des caractéristiques que nous avons utilisées pour notre module de vision », a déclaré Singh. « Une observation remarquable était que le système d’IA visuelle était significativement meilleur que les gens ordinaires pour prédire la tromperie. » DARE a obtenu une AUC de 0,877 qui, combinée aux annotations humaines des micro-expressions, s’est améliorée pour atteindre 0,922. Les gens ordinaires ont une AUC de 0,58, a souligné Singh.
« Le but de ce projet n’est pas de se concentrer uniquement sur les vidéos des tribunaux, mais de prédire le mensonge dans un environnement ouvert », a dit Singh, en soulignant que DARE pourrait être utilisé par les agences de renseignement à l’avenir. « Nous effectuons des expériences contrôlées dans des jeux sociaux, comme Mafia, où il est plus facile de collecter davantage de données et d’évaluer les algorithmes de manière approfondie », a-t-il déclaré. « Nous nous attendons à ce que les algorithmes développés dans ces paramètres contrôlés puissent être généralisés à d’autres scénarios. »
« Si cela doit être utilisé pour décider du sort des humains, il doit être considéré dans ses limites et dans son contexte, pour aider un humain – le juge – à prendre une décision », a déclaré Chatilla, soulignant qu’une « probabilité élevée » n’est pas une certitude et que tout le monde ne se comporte pas de la même manière. De plus, il y a une chance de partialité basée sur les données utilisées pour entraîner l’IA.
Chatilla a remarqué que les systèmes de reconnaissance d’images et d’expressions faciales s’améliorent. Selon Singh, nous pourrions être à trois ou quatre ans d’une intelligence artificielle qui détecte parfaitement la tromperie en lisant les émotions qui se cachent derrière les expressions humaines.
Terrain glissant. Il y a des émotions ou des troubles psychologiques qui s’apparentent au mensonge ou que le sujet peux vivre comme tel, sans parler de la richesse gestuelle.
Je ne m’aventurerai pas à y faire confiance sans que le système ait fait ses preuves.
En tout cas on a besoin d’un article plus detaillé
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