研究通过大脑扫描仪和AI来解码内心独白，精神隐私是否会因此受到威胁？神经伦理学家有不同看法。
该研究使用fMRI来解码人们的想法
至少在某些时刻，你脑袋里细微的想法现在可以被大脑扫描仪解码。研究人员已开发出首个非侵入性的方法来确定内心独白的要点，这为不能说话的人提供了一个可能的沟通渠道。但是这项技术目前仅有一定的准确性，它离实现真正的读心术还有多远呢？决策者如何确保这种科技上的进步不会被滥用？
大多数现有的思维转语音技术采用大脑植入法，监测一个人大脑运动皮层的活动，预测想说的话。为了理解想法背后的实际含义，得克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家亚历山大·胡斯（AlexanderHuth）、杰瑞·唐（JerryTang）和他们的同事将功能性磁共振成像（fMRI）与大型语言模型（LLMs）AI算法相结合。前者是一种测量大脑活动的非侵入性方式，后者是ChatGPT等工具的基础，人们训练它来预测一段文本的下一个单词。
在今年5月1日发表于《自然-神经科学》（Nature Neuroscience）的一项研究中，研究人员让3名志愿者躺在一个fMRI扫描仪中。在他们听16个小时的播客时，分别记录他们的大脑活动。通过观测志愿者大脑中的血流，并将这些信息与他们正在听的故事细节以及大型语言模型理解单词之间关系的能力相结合，研究人员开发了一个编码地图，说明每个人的大脑如何对不同的单词和短语做出反应。
接下来，研究人员记录了志愿者在听故事、想象讲故事或观看不含对话的电影时的fMRI活动。通过利用先前为每个志愿者编码的模式，同时结合根据词语确定句子可能如何构建的算法，研究人员尝试对这种新的大脑活动进行解码。《辛特尔》（Sintel）讲述了一个女孩照顾一条小龙的故事，研究对象在观看这部动画片的一个片段时，通过扫描大脑记录产生的句子。
准确率和错误率
解码器生成的句子抓住了这个人所思考的要点。例如，“我还没有驾照”这句话被解码为“她甚至还没有开始学习开车”。而且它在描述人们在电影中看到的东西时相当准确，但生成的许多句子都不准确。
研究人员还发现，欺骗这项技术很容易。当参与者在听录音故事时想到了一个不同的故事，解码器就无法确定听到的是什么。编码地图也因人而异，这就意味着研究人员无法创造一个对所有人都有效的解码器。胡斯认为，随着研究人员对每个人大脑创建更详细的地图，开发一个所有人都通用的解码器将变得更加困难。
弗朗西斯科·佩雷拉（FranciscoPereira）是位于马里兰州贝塞斯达的美国国家精神卫生研究所的一位神经科学家，他认为确定大脑如何从语言中创造意义是非常困难的。他说：“如果有人做到了，这将令人印象深刻。”
敲响警钟
神经伦理学家对这一最新进展是否对精神隐私构成威胁存在分歧。位于波士顿的哈佛医学院的生物伦理学家加布里埃尔·拉扎罗-穆尼奥斯（GabrielLázaro-Muňoz）说：“我不是在制造恐慌情绪，但像这种复杂的非侵入性技术的发展似乎比我们的预期更快。我觉得这对决策者和公众来说敲响了警钟。”
阿迪纳·罗斯基斯（AdinaRoskies）是新罕布什尔州汉诺威达特茅斯大学的一位科学哲学家，她认为使用这项技术太困难，而且结果太不准确了，所以目前构不成威胁。首先，fMRI扫描仪不能携带，因此很难在没有人配合的情况下扫描某人的大脑。她还怀疑，除了帮助恢复人们的交流能力，为一个人训练解码器是否值得花费时间或成本。她说：“我只是觉得现在不是开始担心的时候。政府有很多其他方法可以知道我们在想什么。”
格雷塔·塔库特（GretaTuckute）是麻省理工学院的认知神经科学家，她认为该解码系统不能跨个体应用，而且人们可以通过思考其他事情轻松地欺骗它，这一点令人鼓舞。她说：“这就很好地说明了我们实际上有多少能动性。”
谨慎行事
然而罗斯基斯认为，即使解码器工作得不好，如果律师或法院在不了解其科学局限性的情况下使用它，也会出现问题。例如，在目前的研究中，“我只是跳出了汽车”这句话被解码为“我不得不把她从车里推出来”。罗斯基斯说：“这些偏差已足够明显，在法律案件中会产生巨大的差异。我担心律师会在不该使用这些东西的时候使用它们。”
唐同意这种观点。他在一次新闻发布会上说：“测谎仪并不准确，但它却产生了负面影响。如果人们不配合，他们的大脑都不该被解码。”他和胡斯呼吁决策者主动解决读心技术如何能被合法使用、怎样使用是不合法的问题。
拉扎罗-穆尼奥斯认为，这种政策行动可以反映2008年美国的一项法律，该法律阻止保险公司和雇主带有歧视地使用人们的基因。他还担心解码器会对患有强迫症等疾病的人产生影响，会让他们想伤害之前从未想要伤害的人。
佩雷拉认为解码器可以变得多精确还有待观察，它们是否最终可以成为通用的、而不是只针对个人的，也有待观察。他说：“这取决于你认为人类有多独一无二。”
尽管解码器最终能很好地预测语境中下一个词语，但它可能难以解释隐喻或讽刺。佩雷拉认为，把单词组合起来，与确定大脑如何编码单词之间的关系，这二者之间的跨越任重而道远。
资料来源 Nature
