Сохраняющийся потолок точности при автоматизированном обнаружении словесного обмана

arXiv:2610.12118v1 Annuaire Type: New Humber Brieflow: Были предложены автоматизированные методы для преодоления ограничений, связанных с человеческим словесным обманом, однако доказательства остаются фрагментированными по разным дисциплинам. Мы систематически рассматривали результаты исследований за 25 лет (289 докладов, 6136 классификационных моделей) и метаанализированные 3653 модели в 97 наборах данных. В пуле точность составила 74,4% (95% CI: 71,2%-77,4%) с значительной неоднородностью. Точность определялась не сложностью моделей, а методологическим качеством (натуральная истина, источник данных, баланс классов, процедура оценки): внедрение встроенных и многоязыковых моделей не привело к улучшению прогнозных показателей. Только в 12,46% докладов использовались данные с поддающейся проверке наземной правдой и только 23,96% моделей были оценены по независимым данным. Объединённая точность согласуется с метаанализом методов ручного производства, что предполагает потолок в 70-75%, который вряд ли будет отменен действующими конвенциями об исследованиях.