Как искусственный интеллект определяет ложь

Как искусственный интеллект определяет ложь

Михаил Баев

Руководитель проектов компании F2FGroup, сертифицированный специалист по Facial Action Coding System, эксперт в области эмоций и невербальной коммуникации

Алексей Гусев

Заведующий лабораторией исследования поведения F2FGroup, профессор кафедры психологии личности факультета психологии МГУ имени М. В. Ломоносова, доктор психологических наук

Елена Женина:

Доброе утро! В эфире программа «Завтрак Жениной», с вами я, Елена Женина. А гости моей сегодняшней программы Алексей Гусев. Здравствуйте, Алексей!

Алексей Гусев:

Доброе утро!

Елена Женина:

Заведующий лабораторией исследования поведения F2FGroup. И Михаил Баев, руководитель проектов компании F2FGroup.

Михаил Баев:

Доброе утро.

Елена Женина:

И говорить мы сегодня будем о том, как с помощью искусственного интеллекта определить ложь. Что это за программа, как она работает, кому она нужна, и как её можно использовать в повседневной жизни. Рассказывайте!

Алексей Гусев:

Лена, говорить то, что мы создаем какие-то системы искусственного интеллекта, наверное, в строгом смысле нельзя, но естественно, мы стремимся и в этих рамках работаем. То есть в каких рамках. Стараемся создавать программное обеспечение, не это, конечно, ключевое слово, а технологии современные психологические, которые основаны на уподоблении компьютерной программы опытному эксперту: психологу, психиатру, судебно-психологическому эксперту. Вот чем мы занимаемся. Основная наша задача и как учёных, и как прикладников, это же чисто прикладные исследования, конечно, ориентированные на практику, состоит в том, чтобы по поведению человека, которое мы можем объективно зарегистрировать, оценить недостоверность, неискренность его при ответе на вопросы, при обсуждении темы, при приёме на работу в контровом интервью. Когда он хочет, вольно или невольно, очень часто невольно, что-то скрыть, когда проявляются моменты эмоционального напряжения, стресса информационного. Мои коллеги, психологи, я чистый психолог, создают разного рода тесты, опросники, но они не берут эту задачу вовсе. Потому что социальная желательность очень высокая, и никакой человек о себе плохо рассказывать не будет.

Елена Женина:

А какова вероятность ошибки при таком тесте?

Алексей Гусев:

Конечно, каждый тест имеет свои области допустимых применений и, наверное, самый строгий сейчас тест, технология, если мы хотим оценить человека на предмет лжи, это конечно полиграф. Но только нужно не забывать, полиграф с очень квалифицированным полиграфологом, которых мало во всех странах, и в нашей, и в других.

Елена Женина:

Но я читала, извините, что я вас перебиваю, что его вполне можно обмануть, и существуют определенные техники, с помощью которых можно натренироваться и обойти вот эти, и психолога, и сам аппарат.

Алексей Гусев:

Абсолютно точно. Конечно же, эти методы рассчитаны на обычных людей, и всегда можно создать антитехнологию, и мои коллеги, психофизиологи говорят, что 8-10 сеансов, и lie-детектор не заметит ничего. Это правда. Обычный lie-детектор. Но когда мы говорим об обычных людях, секторе массовых задач, когда нужно отобрать 10 человек из 100 возможных. Когда нужно детально проанализировать видеозапись в рамках судебно-психологической экспертизы. Эти задачи сейчас очень актуальны, помочь следствию. Задача состоит в следовании обычных людей, а обычные люди, как правило, не имеют таких навыков манипулирования голосом, манипулирования лицом, управления своими психо-физиологическими функциями: давление кожно-гальваническая реакция, частота сердечных сокращений. Обычно мы все прокалываемся на естественной реакции нашей нервной системы. Так вот, наш подход, он очень интересный. Во-первых, он новый. Мы с нашими израильскими коллегами, это компания Nemesysco, они давно, уже лет 20 работают в разных странах. Ну, конечно, как всегда, такие технологии родом из спецслужб, они разработали уникальную технологию анализа голоса человека. И голоса, имеется в виду не речи, а вокальных характеристик живого голоса в живом общении.

Елена Женина:

Это то, что я у вас проходила. В то время, я когда отвечаю на какие-то вопросы, я на них отвечаю, а компьютер говорит, насколько это верно.

Алексей Гусев:

Да, совершенно верно. Не то, что верно, а насколько выражены у вас элементы эмоциональной активации, эмоционального стресса и умственного напряжения. Насколько вы продумываете каждое слово, отвечая на вопрос, делая невозмутимое лицо. И логика здесь очень простая. Наверное, любой человек, кто слушает, сейчас меня поймёт. Что такое голос? Это активация, реализации своих функций голосового аппарата. То есть голосовых мышц. А теперь надо задать вопрос, а кто регулирует голосовые мышцы?

Елена Женина:

Мозг, естественно.

Алексей Гусев:

Мозг и всё наше сознание. И наша психология, и наш предыдущий опыт. Поэтому мы приходим к тому, что у нас многоуровневая, многослойная регуляция. От тонических характеристик голоса до смыслового влияния того контента, который хочет человек передать своему собеседнику. Оказалось, что за 20 лет наши коллеги много чего набрали и доказали, что есть информативные параметры голоса, которые на слух не чувствует никакой эксперт. Это очень маленькие промежутки времени, 3-5-7 мс, то есть тысячные секунды. Человек не реагирует на это, а компьютер реагирует. И вот набирая статистику, проводя экспериментальные исследования на полиграфе, в клинике, в спецслужбах, в обычной жизни, анализируя телефонные разговоры, психологи и айтишники разработали такую технологию, которая не чувствительна к языку, не чувствительна к той ситуации, в которой человек говорит, но она чувствительна к состоянию человека.

Елена Женина:

К вибрациям голоса.

Алексей Гусев:

К вибрации голоса, напряжению, расслаблению, замедлению. На самом деле таких параметров много было, особенно в авиационной и космической медицине, и психологи, они достигли такого уровня, когда научились выявлять напряжение эмоциональное, интеллектуальное, и очень чётко фиксировать ложь. Причём с вероятностью, приближённой к хорошему полиграфическому исследованию. Но это автоматическая, полностью автоматическая технология. И она не требует, только в редких случаях, скажем так, требует квалифицированного психолога, или HR специалиста, или медика. Хорошо берутся какие состояния, вот я несколько образно скажу. Когда человек знает, что он обманывает, он хочет обмануть, и у него есть мотив. Например, сказать что-то о своем образовании и жизненном опыте при приёме на работу, чего не было, скрыть что-то.

Елена Женина:

Чтобы приукрасить себя.

Алексей Гусев:

Приукрасить, наоборот, скрыть, например, отсутствие каких-то коммуникативных способностей, мелкие кражи, проблемы с алкоголем в прошлом и настоящем, кражи, элементы сговора на прошлой работе, контрабанда, наркотики и дальше по списку. В реальной жизни, когда мы принимаем обычных людей, которые не алкоголики, не наркоманы.

Елена Женина:

Которым нечего скрывать.

Алексей Гусев:

Да, это напряжение по поводу некоторых, скажем, профессионально важных компетенций. Проблемы с общением, проблемы с лояльностью компании, мелкая ложь по мелочам и повсеместно в жизни, мелкое воровство на рабочем месте. Вот такие штучки. Этот метод очень хорош.

Елена Женина:

Алексей, у меня такой вопрос. Поскольку эта программа реагирует на голос, на интонацию голоса, она может среагировать на то, в чем человек не уверен. Не уверен он может быть по причине не того, что у него недостаточно каких-то компетенций в той области, в который он хочет работать, а не уверен просто сам по себе, по жизни. Бывают такие сомневающиеся люди?

Алексей Гусев:

Абсолютно точно, поэтому здесь метафора может быть воронки похожая. Мы отсеиваем с помощью этого теста людей, у которых есть какие-то знаковые проблемы, сомнения. А дальше, естественно, специалист кадровой службы, медик, сотрудник службы безопасности, он должен разбираться.

Елена Женина:

Всё равно без человеческого фактора не обойтись, в любом случае человек, это конечное звено, который определяет.

Алексей Гусев:

Да, безусловно, конечно, качественный анализ здесь нужен. Но мы, если нам зададите вопрос о каких-то кейсах, очень хорошо рассказывать на каких-то примерах. Что берётся и что не берётся.

Елена Женина:

Мы сейчас об этом обязательно расскажем.

Алексей Гусев:

Смотря на Мишу, почему вы очень важный вопрос задали. Когда технология не работает. Никакая технология 100 % не работает, такой технологии создать даже великие учёные не могут.

Елена Женина:

Я думаю, да.

Алексей Гусев:

Но если мы будем работать по принципу дополнительности, изучать поведение человека всесторонне, ведь экспрессивные поведение человека не только в голосе и не столько в голосе. Например, эмоциональная экспрессия. И тогда мы в в сомнительных случаях включаем следующую нашу технологию, автоматический анализ эмоций на лице человека. насколько они истинные и ложные, насколько они интенсивные, насколько человек склонен к маньеризмам. И вот тогда мы сможем уже приближаться к 95 – 98 %. И третий уровень, чтобы все знали, чем мы занимаемся. Мы ещё занимаемся, как и профайлеры опытные, анализом поведения человека, движения выразительные: голова, губы, глаза, руки, ноги, позы, жесты. Это очень важные параметры поведения человека, поскольку мы привыкли вести себя привычным образом в характерных ситуациях. И тогда вот эти поглаживания, жесты-иллюстраторы, жесты успокаивающие, сглатывания, попытка потянутся к несуществующему стакану с водой, они очень характерны.

Елена Женина:

Выдаёт какое-то волнение.

Алексей Гусев:

Да. Это третий уровень наших разработок, третье направление наших исследований. То есть голос, лицо и поведение.

Елена Женина:

Поведенческий фактор. А определяет это программа или психолог уже?

Алексей Гусев:

Первое и второе мы уже научились делать. Если первое полностью автоматическая дистанционная процедура, это можно делать даже через интернет. С эмоциями мы закончили первые два этапа. Очень надёжно анализируем страх, гнев и где-то, наверное, к концу апреля мы закончим с другими эмоциями. Но об этом, наверное, лучше Миша расскажет, поскольку он единственный в нашей стране фейскодер сертифицированный. Человек, который умеет своими глазами по методике известного нашего учителя, Пола Экмана определять эмоции по лицу. С пантомимикой мы надеемся разобраться в течение года, полутора, это более сложный вопрос, это нужно контакт с судебно-психологическими экспертами, поскольку основные потребители, конечно, это они.

Елена Женина:

Михаил, расскажите, пожалуйста, о второй части вашей программы. Как она работает?

Михаил Баев:

Вторая часть нашей программы работает, как Алексей Николаевич сказал, онлайн пока мы её через интернет сделать не можем, но мы работаем частью в автоматизированном режиме, с использованием имеющегося у нас программного обеспечения VicarVision. Мы ведём разработки собственного программного обеспечения, которые, скажем так, более точно определяют эмоции именно в аспекте детекции лжи. Дело в том, что те имеющиеся технологии, который у нас есть, позволяют великолепно работать в нейромаркетинге. То есть мы можем взять группу респондентов, мы можем предъявить им определённые стимулы, мы можем сравнить реакцию и абсолютно точно увидеть.

Елена Женина:

И получить обратную связь.

Михаил Баев:

Где, как то, что в лабораториям показывал.

Елена Женина:

Да, я помню, это было очень интересно. Но для этого необходим видеоконтент.

Михаил Баев:

Для этого необходим контент. Если в ситуации использования анализа выражения лица в детекции лжи нам нужно определять более точно. Поэтому, как Алексей Николаевич сказал, мы используем своеобразную такую прокладку. Мы используем то, что разработал наш учитель, учитель всех, Пол Экман, Facial Action Coding System, система кодирования движений лица. Изначально кодируя лицо в двигательных единицах FACS, то есть объективно его описывая, и далее потом делая на этом основании выводы. Что это было, эмоция это была, сознательно она возникла, неосознанно это эмоция возникла, просто человек создал эмблему эмоций, чтобы показать нам какие-то…

Алексей Гусев:

Усилить какую-то свою фразу.

Михаил Баев:

Да, усилить какую-то свою фразу. Почему мы стали этим заниматься? Чисто научная проблема, проблема изначально которая появилась, проблема упрощения. То есть когда Экман разрабатывал свою систему кодирования движений лица, он, наверное, тут я скажу, он не думал, насколько обыватель упростит его учение. То есть есть семь базовых эмоций и всё, и мы в этом дискурсе оперируем. На самом деле, всё гораздо сложнее. Любую эмоцию мы должны оценить, насколько она является естественной, насколько она является неестественной, насколько она связана с речевым высказыванием человека. И это представляет собой сложную и программную, и научную, и экспертную задачу.

Елена Женина:

Как вы учились оценивать это?

Михаил Баев:

Я этим занимаюсь уже, я по образованию психиатр, анализом эмоций, объективным анализом выражений лица я занимаюсь более 10 лет. То есть я сам обучался системе кодирования движений лица, потом проходил дополнительные семинары в Ekman Group, и у Эрики Розенберг, которую Экман оставил, скажем так, главной наблюдающей за наследием FACS. Сейчас мы занимаемся научно-исследовательской и экспертной работой в Face2Face Group, в нашей компании.

Алексей Гусев:

То есть это такой многолетний опыт, как у всех терапевтов, освоение кодирования, освоение интерпретации, тесты на быстроту, на точность оценки. Я попробовал проходить, но я там вообще в 20 % правильных ответов пока не попадаю. То есть такая тяжёлая работа через интернет, а потом ты ездишь, сдаёшь экзамен. Если бы это было просто, наверное, фейс кодеров у нас тоже было бы много. К сожалению, не все доходят до конца, хотя есть очень опытные люди, которые хорошо считывают эмоции.

Елена Женина:

Фэйс кодер, это опыт, это знания?

Михаил Баев:

Это знания и опыт.

Елена Женина:

Но его всё равно нужно нарабатывать, в любом случае.

Михаил Баев:

Абсолютно точно.

Алексей Гусев:

Мне очень сначала не понравилось, как вы назвали передачу, а потом подумал, надо же, по сути это правильно. Ведь чем мы занимаемся. Мы хотим создать информационную компьютерную систему, которая моделирует деятельность Михаила Степановича Баева. Да, его восприятие. Я не скрываю, что у нас, как образец фейс кодера, поскольку он представляет, что такое культура оценки эмоции в современной мировой психологии. Я, как психолог в этом не очень хорошо разбираюсь, хотя, конечно, по сравнению с не специалистами в достаточной степени. Михаил очень глубокий специалист, и мы взяли его, как объект, относительно которого мы будем обучать нашу компьютерную программу. Вот так именно.

Елена Женина:

Исходя из того, что я увидела в вашей лаборатории, как раз у меня и возникла идея назвать программу именно так. Потому что все, что вы делаете, несмотря на то, что это разные направления, для разных служб это необходимо, в основе лежит одно - правду говорит человек или неправду, подходит он к той деятельности, на которую рассматривается или не подходит.

Алексей Гусев:

Да, Елена, совершенно верно. То, что ваш вклад в нашу работу, он очевиден для меня стал, я думаю, а дальше мы будем чем. Нет, я не блефую, не красуюсь, то есть это вы подали идею, которую подспудно была. А дальше что? А дальше толковых коллег с ВМК, с мехмата МГУ пригласим, наверное, через год к сотрудничеству, может быть, из Питерского политеха, мы уже нашли референтную группу. И они будут создавать систему искусственного интеллекта, когда мы соберём соответствующий контент уже оцененный.

Елена Женина:

То есть я вам ещё и направление задала.

Алексей Гусев:

Да, абсолютно верно.

Михаил Баев:

Спасибо вам.

Алексей Гусев:

В этом направлении надо двигаться, потому что мы не можем Михаила Степановича клонировать, значит будем создавать компьютерную систему.

Елена Женина:

Для кого вы создаёте эту компьютерную систему, кто будет являться основным потребителем?

Алексей Гусев:

По факту, по массе, по валу, как говорят, это конечно, HR службы. Потому что у них очень большая проблема, особенно в крупных городах: Москва, Питер, Нью-Йорк, Мехико. В Китае очень востребованные технологии, они книжку уже такую выпустили про эти технологии. Большое количество людей хотят устроиться, у них отбор даже есть 1:1000 на массовые профессии. Кассир-контролёр, водитель-экспедитор, то есть в очень больших странах массовый отбор. А у нас это, я пример приведу, не называя сеть, крупные торговые сети, проблемы есть, воруют, поступают нечестно, и с этим большая текучка. Поэтому у них проблема, отбирают людей приличных, более-менее приличных, имеющих хоть какой-то опыт и соответствующие качества человеческие.

Елена Женина:

То есть это некий способ верификации человека, подходит или не подходит.

Алексей Гусев:

Да, верификация человека при приёме на работу. Второе, это конечно, нейромаркетинг, это сейчас особенно у нас Сколтех позиционирует, я не знаю, что они ещё разработали, никогда не видел, но то, что они хотят этим заниматься, я слышал на конференциях. Многие, и в МГУ, и в Вышке этим делом занимаются, создавать психофизиологические комплексы, которые оценивают реакцию человека на какую-то продукцию. Это очень выгодно,

не фокус-группы по 5-10 человек.

Елена Женина:

Это уже расставляется по торговому залу.

Алексей Гусев:

Да, совершенно верно. Или вы оцениваете интернет-магазин, вы смотрите, двигаетесь по залам, по полкам, со временем анализируется выражение вашего лица, и вы ещё вживую комментируете, репортаж даёте. Так делается. Третье, конечно, службы безопасности. Потому что во всех крупных, как мне объяснили мои коллеги, я стал уже ходить на эти выставки последние годы, они узнают, естественно, как преподавателя меня бывшего. Я говорю: что вы делаете в службе безопасности? Занимаемся психологическим сопровождением оценивания персонала. Оказывается, раз в полгода во всех крупных сетях торговых, во всех крупных организациях, банковских структурах человек проходит assessment. И естественно, за кем-то явные грешки, особенно сейчас всех интересует связь с коррупционными схемами, откаты, сговор. На системах транспортной безопасности я услышал старые слова «контрабанда». Я думал, что с этим давно покончено, но говорят: вы что. Теперь моменты транспортной безопасности. Это психофизиологическое оценивание сотрудников транспортной безопасности. Есть соответствующий приказ Минтранса, и мы соответствующей структуре, у нас компания такая есть айтишная в Москве, мы предложили, давайте кроме стандартных психологических тестов, которые моя группа разработала, и все аэропорты нашей страны проходят по нашим тестам. Я говорю: давайте всё-таки более объективную оценку, наша жизнь и здоровье зависит от этого. Они сейчас думают, просто надо приказа менять. Конечно, безопасники во всех организациях. И последние годы во всем мире уже несколько конференций, это судебно-психологическая экспертиза видео, аудиозаписей. Потому что нужны дополнительные доказательства, и делается это очень тяжело.

Елена Женина:

А у нас это регламентировано как-то законом?

Алексей Гусев:

К сожалению, не очень. В основном на конференциях что я увидел: ругань, зависть по принципу «а ты кто такой». «Ты кто такой», - говорят психологи психиатрам. «Ты кто такой», - психиатры говорят следователям. А мы, психологи, психофизиологии говорим: «А вы в чем понимаете, вы вообще механизмами не занимаетесь». Поэтому у нас постоянно такие сборки, разборки профессиональные идут, кто лучше оценивает, поскольку это деньги, и лучше любому психиатру положить буквально на месяц, два, три человека на психиатрическую экспертизу и дать заключение на одну страничку. Как хорошо бюджету любой психиатрической больницы крупной. Но это я так, это конечно, высшего класса специалисты, у нас этот институт Сербского, ведущая организация. Но мы не можем их клонировать. На местах, в Красноярске, в Казани, в Рязани должны быть люди, следователи, психологи, которые делают это оперативно. Вот последний случай, даже не буду называть ни город, ни ведомство. 20 лет со времени убийства прошло двойного. А оно не раскрыто. Михаил Степанович там много, что увидел. По лицу мы увидели резкое изменение эмоций у человека, который вообще не эмоционален. Вообще ни одной эмоции.

Елена Женина:

Это в тот момент, когда вы накладываете маску на лицо. Я просто хочу, чтобы Михаил немножко подробнее рассказал, как это выглядит. Потому что мы с вами знаем, а зрители и слушатели об этом не знают.

Алексей Гусев:

Мы анализировали трёхчасовую беседу. Это не допрос, он сам пришёл, его попросили, он пришёл и начал вспоминать. И вот когда дошли до некоторого эпизода, у него изменилось лицо. А по лицу мы оценили частоту сердечных сокращений. В полтора раза у профессионального спортсмена возросла частота сердечных сокращений. Это не случайно. Что они будут с этим делать? Мы дали им возможность коллегам...

Елена Женина:

Обратить на это внимание.

Алексей Гусев:

Да, следователям, дознавателям, это следователи конечно. Посмотрите, пожалуйста, это не случайно. Говорят: мы понимаем, не случайно, но нужны объективные показатели.

Елена Женина:

Как это выглядит, Михаил, расскажите.

Михаил Баев:

Я, наверное, продолжу немножко Алексея Николаевича, буквально два слова об экспертизе. Дело в том, что ситуация сложилась достаточно парадоксальная. У нас нет, фактически, нет единого дискурса, в котором мы говорим об анализе лица в аспекте судебной экспертизы. То есть все пишут, кто, как, кому как нравится. В итоге один не понимает другого, никто не понимает, о чём один пишет, как трактует.

Елена Женина:

Нет стандарта.

Михаил Баев:

Нет стандарта.

Вот мы сейчас немножко начали разработку нашего стандарта, то есть общего, который, я надеюсь, будет принят.

Алексей Гусев:

Это задача, конечно, следственных органов и координация с медиками и психологами. Это тяжело даётся во всех странах. Потому что судья не будет смотреть на наши бумажки и домыслы. Они задают вопрос, вот как мне коллеги из следственного комитета, высококвалифицированнейшие мои коллеги, удивляюсь, откуда там такая группа чудесные набралась, в экспертном управлении. Они говорят, судья говорит: ну и что лицо, откуда, нейросеть у вас что ли это опознала? А мы теперь скажем: нет, у нас двигательные единицы 14, 1 и 17, а это означает, что мышцы сокращаются. Она скажет: ну и что, мышцы сокращаются. А 50 лет работы лаборатории Пола Экмана, когда я был на 3 курсе, он уже был Полом Экманом. Это во всём мире признано. А это уже факт. Это уже факт, что были такие-то эмоции или была, например, эмоция неискренности. Михаил Степанович продолжит.

Михаил Баев:

Как это работает. Мы загружаем, мы используем видео, мы его загружаем в нашу программу, то, что мы смотрели в лаборатории. Программа выделяет лицо в видео потоке, накладывает на него определённую группу точек, и на основании этих точек выделяет определённые двигательные единицы системы кодирования движений лица и даёт нам раскладку этих двигателей единиц во времени. Ещё кроме этого она даёт нам раскладку по эмоциям. То есть мы можем сравнивать реакцию человека на предъявленный стимул, то есть мы абсолютно точно знаем, когда был предъявлен стимул, когда был задан тот или иной вопрос, и мы смотрим на реакцию. Программа нам показывает. То есть она не только подтверждает, это своеобразная такая квинтэссенция профессионального опыта, которая вшита в программное обеспечение. И что интересно, она показывает нам ещё достаточно много параметров: изменение направления взгляда, и как говорил Алексей Николаевич, показывает нам пульс человека. То есть мы можем достаточно точно зафиксировать частоту сердечных сокращений.

Алексей Гусев:

По изменению цвета кожи.

Михаил Баев:

Да, вообще не подключая к человеку ни одного датчика.

Елена Женина:

То, что человеческому глазу, по сути, не заметно.

Михаил Баев:

Нет.

Алексей Гусев:

Да, только очень опытный психотерапевт это заметит.

Елена Женина:

Но очень опытный психотерапевт наверняка не разглядит, изменился пульс или нет.

Алексей Гусев:

Конечно.

Михаил Баев:

Конечно нет, это посчитать невозможно, это может сделать только компьютер. И мы можем увидеть, фактически, мы получаем раскладку на таймлайн по сочетанию изменений реакции на предъявленный стимул.

Елена Женина:

Как компьютер определяет пульс?

Михаил Баев:

Так называемое усиление по RGB каналам. То есть есть алгоритм специальной, по которому он определяет.

Алексей Гусев:

Кожа раскладывается на R, красное, зелёное и синее. Что такое учащение пульса. Это означает, что сосуды начинают интенсивно сокращаться. И на лице выделяются зоны, где сосуды наиболее близко подходят к коже, компьютер выделяет эту зону, делает фильтрацию в цветовом диапазоне, очень чётко увидит, как пульсирует кожа. Мы тоже научились это делать с помощью нашего программиста в рамках нашего проекта. Мы видим, как меняется пульс на руке, по взгляду это не определишь, а компьютер определяет.

Михаил Баев:

Где угодно.

Елена Женина:

И за кем в итоге остаётся последнее слово, за компьютером или за человеком?

Михаил Баев:

Последнее слово всегда за человеком. Анализируем ли мы голос, анализируем ли мы лицо. Естественно, искусственный интеллект искусственным интеллектом, но решает всё-таки человек.

Алексей Гусев:

Пример, может быть...

Михаил Баев:

Заключение пишет человек.

Алексей Гусев:

Наши коллеги, психо-физиологи, один безопасник одного из самых крупных оборонных заводов в нашей стране, он на слуху, сказали: может быть, мы внедрим, всё-таки у нас режимное предприятие, нам тоже важно, как ведут себя сотрудники некоторой службы, которые осуществляют безопасность в смысле прохода на предприятие. Мы их обучили, семинар провели, и все вахтёры, по-старому, прошли проверку. Смотрим, у одной женщины есть проблема. Высокий уровень риска, общий показатель. Конечно, мы не можем об этом ничего сказать. Но мы видим, что это высоко достоверный показатель. Начали беседовать. Рассказывала ли кому? Да нет, никому не рассказывала. Может только мужу и соседям? Выпиваете? Конечно, никогда не выпиваем. Но иногда день рождения когда, ночью же отмечаем, когда народа нет.

Елена Женина:

На рабочем месте.

Алексей Гусев:

На работе, да, на рабочем месте. И всё. Вот это мы и поймали. Она об этом не хотела говорить. У неё даже не было желания солгать, просто непроизвольно сказала: да нет, конечно, ни алкоголя нет, с алкоголем нет проблем, с доносительство третьим лицам о том, что происходит на работе. А оказалось, потихонечку, потихонечку беседа профайлеровская, специально спланированая, показала, что есть такие случаи. Её предупредили, она, в принципе, осталась довольна, что никаких мер не приняли.

Елена Женина:

По каким критериям составляется этот опросник для каждого индивидуально?

Алексей Гусев:

Можно делать индивидуальный опросник. Делается это очень редко. Это не полиграфия, всё-таки это технология для массовых обследований. Там есть топики: алкоголь, подделка документов, частная жизнь, прошлый опыт, наркотики, связь с преступными группировками, образование, проблемы с коллегами, лояльность к руководству, (я просто основные топики) желание и возможность выполнять указания начальства, с которыми ты не согласен, но надо сделать, такой есть моменты. Мелкие кражи, ложь во благо психического здоровья коллег и коллектива, ложь во вред другим. Вот из таких топиков, из таких тем отдельных мы делаем опросники специальные. Например, для кассира-контролёра это прошлый опыт, где работал, где не работал, уволился или тебя уволили, проблемы с алкоголем, с кражей, с наркотиками, в семье, вокруг тебя, вот такие. Там может быть вопросов 10-12. Такой серьёзный тест, который раз в полгода проводится для оценки персонала, он уже где-то минут на 35, на 40, там 2-3 десятка вопросов самых разных. И об образовании, и о лидерских качествах, и обычно, если человек робкий, работает продажником на выезде, конечно, у него комплексы эти манифестируются в голосе. И тогда, естественно, кадровик ему говорит: давайте, мы вас всё-таки на тренинг, у нас хорошие показатели, что же вам за счет здоровья своего постоянно перемогаться. Посылают на тренинг обычно таких людей.

Елена Женина:

Помогает?

Алексей Гусев:

Да, конечно.

Елена Женина:

То есть всё-таки немножечко человека можно изменить и раскрепостить.

Алексей Гусев:

Безусловно. А вот ещё хороший случай, он такой, описан нашим израильским коллегой. Безупречный сотрудник в Бразилии был в полиции. Они всю бразильскую полицию исследовали. Но наркотики, на вопрос про наркотики прямо знаки. Человек безупречный. Брат лечился долго, вылечился, но проблемы. Вот то, как эмоциональный комплекс, скрытые и скрываемые знания. По анкете все знают, что у него было, но он никак не замешан ни в какие дело с наркотиками.

Елена Женина:

Но тем не менее, эмоционально на этот вопрос среагировал.

Алексей Гусев:

Он переживал, он поддерживал, семью, детей поддерживал, это очень важно. В этом смысле нужен качественный анализ. А при массовом подборе персонала, я бы сказал, отсеивании кандидатов. Вот как нам коллеги HR говорят: мы же не можем 200 человек в день проверить, а вы можете, и отсеять случаи сомнительные. Мы говорим: да. Тогда нам нужна ваша технология.

Елена Женина:

Она экономит время, она экономит средства, она позволяет более точно и детально подойти к выбору кандидата.

Алексей Гусев:

Да.

Михаил Баев:

Более того, она позволяет не приглашать даже кандидата в офис. То есть система может сама позвонить человеку по телефону.

Елена Женина:

Вот эти видео опросы.

Михаил Баев:

Не только видео опросы, аудио опросы. Система может позвонить человеку по телефону, попросить его пройти.

Алексей Гусев:

Так называемый IVR.

Елена Женина:

У меня сейчас сын проходил так, он поступал в школу, в компьютерную школу 21, которую Герман Греф открыл, и у него второй тур как раз был вот этот опрос по телефонной связи. Ему задавали вопросы, он на них отвечал.

Алексей Гусев:

Герман Оскарович очень интересуется этими технологиями, мне трудно сказать, какие специалисты работают, мои коллеги с ним точно работают, но в области педагогической психологии. Он очень любит IT технологии, и там есть несколько талантливых людей, и они очень хорошую создали технологию вот таких дистанционных опросов. Вообще, в Сбере интересуются нашей работой, мы несколько раз туда ходили, просто неповоротливая организация, очень мощная, с ними тяжело работать. А другие, кстати, банки, которые тоже на слуху, более современные, они запустили несколько пилотов. И если со Сбером были проблемы: дайте нам какие-то случаи. Они говорят: да нет, мы вам дадим уникальные случаи. Вот один банк российский, вы представляете, у них есть база данных жуликов, которые каждый месяц, каждый год уже несколько лет звонят и пытаются взять кредит. Они их уже знают по голосу, они их записали, дали нам. Мы их проанализировали слепым двойным методом, ни мы не знали, кто жуликоватый, кто честный. И мы разделили практически со стопроцентной вероятностью тех людей, которые позвонили либо, как говорят студенты, для прикола, либо обмануть, либо просто кто честно хочет взять кредит и волнуется. Вот эти технологии, наши технологии эти случаи очень хорошо берут. Насколько это естественно и волнуешься, насколько у тебя есть за душой какая-то ложь, мошенничество. Вот ещё один случай хочу рассказать, где эффективные технологии, это когда человек хочет получить компенсацию у страховой компании. Например, что-то случилось. Израильские коллеги поделились с нами такими закрытыми данными, использование этой технологии анализа голоса после небольшого землетрясения в Венгрии. Естественно, что-то на машину упало, у кого-то потолок просел, трещины. И знаете, чем дальше от эпицентра, тем больше обращений и тем больше лжи. То есть хотели получить по мелочам, чтобы не выдержал человек, а просто по телефонному разговору какую-то компенсацию они 200-300 € получили.

Елена Женина:

Эта программа является очень полезной. А израильские коллеги, они поделились своими технологиями, или вы работаете с ними совместно?

Алексей Гусев:

Мы работаем с ними совместно. Почему так получилось, они у нас нашли учёных. С ними работали раньше айтишники и безопасники.

Елена Женина:

Без психологов это невозможно.

Алексей Гусев:

Они взяли и наговорили, что это непонятно, сложно, а нам удалось им разложить психофизиологические механизмы, их методы, написать хорошее руководство, объяснить им, что означают показатели важные.

Елена Женина:

То есть, по сути, вы создали базу обучения искусственного интеллекта.

Алексей Гусев:

Да.

Елена Женина:

Вы описали те алгоритмы, которые должны быть туда занесены для того, чтобы был результат.

Алексей Гусев:

Верно. И второй момент, есть же опросники, вопросы культурозависимые. Мы естественно создали свой банк вопросов, особенно по оценке профессионально важных компетенций. Здесь англичан нужно спрашивать одними словами, об одном, израильтян по другому, а уж как они мне сказали, в Бразилии точно по третьему.

Елена Женина:

Используя свой собственный культурный код.

Алексей Гусев:

Мы провели адаптацию этих тестов, создали своё, достигли очень высокого уровня доверия, они нам ядро своей программы просто отдали, они даже не смотрят за нами, они верят нам. Мы встречаемся, конференции, семинары проводим, в МГУ на лекцию его приглашал, Амира Либермана, очень симпатичные люди.

Елена Женина:

Замечательно. Это очень интересно то, чем вы занимаетесь, интересно, перспективно, я думаю, что очень полезно действительно для разных сфер нашей деятельности. То, что вы сейчас делаете, то, что, я думаю, сделаете ещё в ближайший год-полтора, как вы запланировали, это будет очень интересно. И мы обязательно встретимся, и вы расскажете о том, чего вы достигли.

Алексей Гусев:

И покажем.

Елена Женина:

И покажете, да. Потому что мне, как человеку, который являлся испытуемым в данной ситуации, было самой очень интересно на всё это смотреть. И получить результат тот, который я получила, он действительно был практически на 100 % верен. Спасибо огромное, что вы пришли сегодня.

Алексей Гусев:

Спасибо вам большое. Спасибо зрителям и слушателям.

Михаил Баев:

Спасибо большое.

Елена Женина:

Большое спасибо за ваш рассказ, за то, что вы делаете, за то, что эти технологии появились и у нас в России, они используются широко, я думаю, будут использоваться ещё больше. Как мне кажется, спектр применения этой программы, он огромен, от школ, от работы с подростками до каких-то крупных компаний и набора сотрудников.

Алексей Гусев:

Да. Следующее я хочу обязательно, у меня контакты, как у психолога есть с соответствующими нашими специалистами в министерстве образования, проблема буллинга, моббинга, она очень важная. И заранее узнать проблемы потенциальные в школе.

Елена Женина:

Для того, чтобы скорректировать.

Алексей Гусев:

Конечно. Нам не нужно знать, Иванов, Петров, Сидоров что-то сделал. Нам важно знать в данном классе, в данной школе есть проблемы. Это массовое обследование даст, и министерство образования именно на эти технологии смотрит.

Елена Женина:

Мне кажется, это тоже одно из направлений, в котором будущее. Спасибо огромное, спасибо, что пришли сегодня. Напоминаю, что у нас в гостях был Алексей Николаевич Гусев, заведующий лабораторией, и Михаил Баев, Михаил Степанович Баев, руководитель проекта. С вами была я, Елена Женина, до новых встреч в эфире. До свидания.

Алексей Гусев:

До свидания.