以游戏节目为指导，研究人员使用人工智能来预测欺骗

弗吉尼亚联邦大学的一名研究人员利用 2002 年游戏节目的数据教会计算机如何辨别你是否在撒谎。

“人类行为是欺骗和信任线索的丰富来源，”弗吉尼亚联邦大学商学院信息系统系助理教授陈训宇说。 “利用 [artificial intelligence methods]，例如机器学习和深度学习，可以更好地利用这些信息源进行决策。”

在第一篇定量研究高风险欺骗和信任的论文中——”高风险的信任与欺骗：来自“朋友或敌人”数据集的证据” 出现在最近一期的 决策支持系统—Chen 和他的团队使用源自美国游戏节目“朋友还是敌人？”的新颖数据集。 这是基于囚徒困境的。 该博弈论探讨了两个人如何从合作中受益（协调具有挑战性），或者因合作失败而遭受损失。

通常用于研究信任和欺骗的实验室实验在现实性和普遍性方面存在局限性。 与低风险的虚构案例相比，游戏节目中发现的高风险欺骗需要更多的认知资源来进行行为管理。 此外，与高风险决策相关的重大收益或惩罚也可能会导致面部、言语和动作波动等线索出现更强烈的情绪和行为变化。

陈说：“我们在高风险决策场景中发现了欺骗和信任的多模态行为指标，可用于高精度预测欺骗。” 他将这样的预测器称为自动欺骗检测器。

这项研究扩展了对欺骗和信任行为的理解，从科学和定量的角度来看，这些行为可能会导致重大后果。 研究人员和从业者可以利用这项研究的结果来分析高风险场景中的人类行为，例如总统辩论、商业谈判和法庭审判，以预测欺骗和保护自身利益。