I. 用于多种目的的监测大脑电活动的技术,包括神经监测(实时评估大脑功能)、神经认知训练(使用某些频带来改善神经认知功能)和设备控制。
使用可植入和非植入神经设备记录和改变大脑活动的能力,虽然有望带来重大的科学和临床益处,但也引发了复杂的伦理问题。在本期观点中,我们提高了人们对人工智能算法和数据聚合工具解码和分析包含高度敏感信息的数据的能力的认识,从而危及个人神经隐私。事实上,现有监管框架的空白允许不受限制地解码和交易神经数据。我们主张实施拟议的道德和人权准则,以及数据加密、差异隐私和联合学习等技术选项,以确保保护神经数据隐私。我们进一步鼓励监管机构考虑承担责任,将所有来自大脑的数据归类为敏感健康数据,并将现有的医疗法规应用于通过预注册神经设备收集的所有数据。最后,我们提出,技术官僚誓言可能会为神经技术从业者灌输一种类似于希波克拉底誓言在医学中所代表的义务论。彻底拒绝滥用神经数据的认真社会立场将为神经技术领域的未来发展提供道德指南针。
1 美国伯克利劳伦斯伯克利国家实验室科学数据部;2 美国伯克利劳伦斯伯克利国家实验室应用数学与计算研究部;3 美国贝尼西亚 CatalystNeuro;4 美国剑桥麻省理工学院麦戈文脑研究所;5 美国波士顿哈佛医学院耳鼻喉科 - 头颈外科系;6 美国阿什本 MBF 生物科学;7 美国西雅图艾伦脑科学研究所;8 美国斯坦福大学神经外科系;9 美国阿什本霍华德休斯医学研究所珍莉莉亚研究园区;10 美国旧金山卡夫利基础神经科学研究所;11 美国旧金山加州大学生理学与精神病学系; 12 美国伯克利劳伦斯伯克利国家实验室生物系统与工程部;13 美国伯克利加州大学伯克利分校海伦威尔斯神经科学研究所和雷德伍德理论神经科学中心;14 美国伯克利威尔斯神经中心
I. 用于各种目的的监测脑电活动的技术,包括神经监测(实时评估脑功能)、神经认知训练(使用某些频带来增强神经认知功能)和设备控制。
3 月 26 日,科罗拉多州参议院以 34 票赞成、0 票反对的结果一致通过了世界上第一部神经数据保护法案 HB-1054,这是一项具有里程碑意义的两党决定。这项立法成果由众议员 Kipp (D) 和 Soper (R) 以及参议员 Baisley (R) 和 Priola (D) 牵头,定义了神经数据并保护敏感的个人决定。在科罗拉多州众议院司法委员会一致通过、众议院以 61 票赞成、1 票反对的结果通过后,该法案还获得了科罗拉多州参议院商业、劳工和技术委员会的一致支持。
传输、处理、研究、评估和/或操纵自然人神经系统的结构、活动和功能 2。注意到神经技术、神经科学和神经数据收集的快速和重大进步,及其在技术上日益融入社会各个方面的可能,突出了这些学科在改善人类健康、丰富对大脑的理解方面至关重要,以及由于人工智能而彻底改变各个领域的潜力。然而,处理源自神经技术使用的个人数据引起了人们的担忧,需要采取坚实和适当的保障措施来保护所涉及个人的基本权利和尊严。此外,在遵守适用的部门和道德标准的情况下,神经技术可能在医疗和科学研究领域之外使用,这从人权角度提出了进一步的关键考虑。这些发展有望深刻改变我们的生活、工作和学习方式,并强调需要进行法律和道德考虑以及谨慎监管,以确保它们仅以有利于社会的方式使用。认识到神经科学所获得的信息会影响人们对自己的认知和社交互动,因此有必要以负责任的态度和尊重基本人权的方式使用这些信息。同意承诺建立法律要求和道德规范的重要性,以保护人们免受基于神经数据的任何形式的歧视、污名化和操纵。承认神经技术和神经数据的潜在滥用可能会干扰个人的大脑活动,从根本上影响他们的个性和身份,从而可能对受影响的个人造成有害的长期后果。决心确保神经科学和神经技术的科学进步以尊重和保护个人权利和利益的方式进行;必须以坚定不移地致力于人类发展来考虑每一项进步
了解自然主义情景中人类运动的神经基础对于将神经科学研究扩展到受约束的实验室范式之外至关重要。在这里,我们描述了12名人类参与者(AJILE12)数据集的长期电视学的注释关节,这是公开可用的最大人类神经行为数据集;在被动临床癫痫监测期间,数据集记录了机会性。ajile12包括在55个半连续运动的自然主义运动中的同步颅内神经记录和上身姿势轨迹以及相关的元数据,包括成千上万的手腕运动事件和注释的行为状态。神经记录可在每位参与者至少64个电极中获得500 Hz,总计1280小时。在9个上身关键点处的姿势轨迹估计为1.18亿个视频帧。为了促进数据探索和重复使用,我们在Neurodata中的Dandi档案中共享了Ajile12,而无需边界(NWB)数据标准,并开发了基于浏览器的仪表板。
大脑计算机界面(BCIS)正在扩展到医疗领域,成为娱乐,健康和营销。然而,随着Con-Sumer神经技术变得越来越流行,由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化而引起了隐私问题。对隐私的攻击已被证明,并且在脑对语音和大脑对象解码中的AI进步构成了一套新的独特风险。在这个领域,我们为第一个用户研究(n = 287)做出了贡献,以了解人们对神经技术影响的人们的神经保护期的预期和意识。我们的分析表明,尽管用户对技术感兴趣,但隐私是可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及对神经共享的有效透明度的必要性。我们的见解提供了分析当前隐私保护机制差距的基础,这增加了有关如何设计隐私尊重神经技术的辩论。