Pentagon beantragt 30,3 Millionen Dollar für KI‑Polygraph+‑Lügendetektor

Einleitung

Das US‑Verteidigungsministerium hat im Haushaltsentwurf für das Fiskaljahr 2027 einen Betrag von 30,3 Millionen Dollar über einen Zeitraum von fünf Jahren für die Entwicklung eines neuen, KI‑gestützten Lügendetektors beantragt, der unter dem Namen Polygraph+ oder Polygraph Next geführt wird. Der Antrag befindet sich noch im Genehmigungsverfahren des Kongresses und wartet auf eine endgültige Entscheidung.

Der beantragte Finanzierungsrahmen soll die Forschung, Prototypentwicklung, Tests und die schrittweise Einführung des Systems ermöglichen. Sollte der Kongress das Budget freigeben, würde das Pentagon damit die größte staatliche Investition in ein kontaktloses, maschinell lernendes Glaubwürdigkeits‑Messsystem seit den ersten polygraphischen Versuchen in den 1920er‑Jahren tätigen.

Die Verwaltung des Vorhabens ist der Defense Counterintelligence and Security Agency (DCSA) zugeordnet, die bereits für die Sicherheitsüberprüfung von rund 2,8 Millionen zivilen und militärischen Mitarbeitern des Pentagon verantwortlich ist. Diese Zahl umfasst sowohl permanente Angestellte als auch temporäre Auftragnehmer, die regelmäßig sicherheitsrelevante Zugänge erhalten.

Funktionsweise von Polygraph+

Laut den im Haushaltsdokument skizzierten Vorgaben soll Polygraph+ maschinell gelernte Glaubwürdigkeits‑Scores mit einer sogenannten „Standoff‑Sensing“-Technik kombinieren, die physiologische Signale erfasst, ohne dass Sensoren am Körper des Probanden befestigt werden müssen. Die genauen Spezifikationen der Sensor‑Suite, einschließlich der Wellenlängenbereiche und der Datenverarbeitungsarchitektur, bleiben im Antrag bewusst vage.

Frühere Pentagon‑Prototypen setzten kamerabasierte Analysen ein, um Herz‑ und Atemfrequenz, Kopfbewegungen, Gesichts­temperatur und sogar Porenaktivität zu schätzen. Diese früheren Designs wurden bislang nicht explizit als Teil des neuen Systems bestätigt, doch die Entwickler hoffen, dass die Kombination aus Bild‑ und Infrarotsensorik zusammen mit tiefen neuronalen Netzen die Erkennungsgenauigkeit steigern könnte.

Wissenschaftlicher Skeptizismus

Ein Review des National Research Council aus dem Jahr 2003 bezeichnete die wissenschaftlichen Belege für die Wirksamkeit traditioneller Polygraphen bereits als „höchstens schwach“. Moderne Forscher ergänzen, dass Stress nicht in einer eindeutigen Eins‑zu‑Eins‑Beziehung zur Täuschung steht und dass Trainingsdaten für KI‑Modelle häufig keine verlässlichen Ground‑Truth‑Labels besitzen, weil Lügen im Labor schwer eindeutig zu verifizieren sind.

Selbst wenn das Programm die behauptete Genauigkeit von 80 %–94 % erreichen würde, würde dies bei einer Belegschaft von 2,8 Millionen immer noch eine erhebliche Zahl falscher Positivmeldungen erzeugen. Diese Fehlalarme könnten unschuldige Mitarbeitende fälschlich als Sicherheitsrisiko einstufen und zu unnötigen Ermittlungen, beruflichen Nachteilen und Vertrauensverlust führen.

Zentrale offene Fragen

• Verbessern zusätzliche Sensoren tatsächlich die Erkennungsgenauigkeit oder erhöhen sie lediglich das algorithmische Vertrauen in ein grundsätzlich unzuverlässiges Signal?
• Können KI‑Modelle mit Daten trainiert werden, die Täuschung zuverlässig von anderen Stressoren unterscheiden?
• Welche Schutzmaßnahmen werden eingeführt, um den Missbrauch falscher Positivmeldungen zu verhindern?
• Wie wird die DCSA das System validieren, bevor es im gesamten Verteidigungs‑Belegschaft eingesetzt wird?

Die zentrale technische Debatte konzentriert sich darauf, ob fortschrittlichere Sensorik und KI die seit Jahrzehnten bekannten Grenzen der Polygraphenforschung überwinden können oder ob sie lediglich Unsicherheit mit hochauflösenden Messwerten verschleiern. Kritiker argumentieren, dass jede Verbesserung der Messgenauigkeit ohne ein robustes, kausales Modell für Lügen‑Erkennung nur marginale Fortschritte bedeute.

Sowohl das MIT Technology Review als auch Superpower Daily berichteten am 25. September 2026 über den Antrag und wiesen ausdrücklich darauf hin, dass der Kongress die Finanzierung noch nicht genehmigt hat und dass die wissenschaftlichen Grundlagen des Programms weiterhin stark umstritten sind. Beide Artikel betonten zudem, dass die Öffentlichkeit bislang kaum Einblick in die geplanten Testprotokolle erhalten hat.

Wird das Vorhaben letztlich genehmigt, würde es eine bedeutende Investition in automatisierte Glaubwürdigkeits‑Bewertungstools darstellen und könnte die Art und Weise, wie das Pentagon Hintergrundprüfungen, kontinuierliche Überwachung und Insider‑Bedrohungs‑Minderung durchführt, grundlegend verändern. Ein solches System könnte zudem als Modell für andere Regierungsbehörden und private Sicherheitsfirmen dienen.

Für eine deutschsprachige Behörde oder ein Unternehmen würde dies einen Wechsel zu KI‑gestützten Prüfverfahren bedeuten, die schnellere, kontaktlose Bewertungen versprechen, aber zugleich neue rechtliche und ethische Herausforderungen hinsichtlich Datenschutz, Verfahrens‑gerechtigkeit und der Zuverlässigkeit automatisierter Lügendetektion mit sich bringen. Die Einführung solcher Technologien müsste mit klaren regulatorischen Rahmenbedingungen und transparenten Beschwerde‑Mechanismen einhergehen, um Missbrauch und Diskriminierung zu verhindern.