当 AI 能读懂我们的思想时会发生什么？

如今，现实与科幻之间的界限正变得愈发模糊。政府网站被植入叛逆AI特工被黑；转基因猪肾被移植到人体内；NASA赞助实验则用于在小行星上寻找矿藏。

然而，一个尤为引人注目、同时也令人不安的领域——“脑机读取”——正在让现实与科幻相互交融。正如Saturnin Pugnet在其引发人工智能界热议的一篇168页的论文中所描述的那样，“相位锁定”这一理念阐述了脑机接口（BCI）正以惊人的速度发展，并可能在未来的某一天让我们实现人类“软件”的升级。

目前，脑机接口设备已被用于治疗帕金森病，并使瘫痪患者能够操控计算机。Pugnet认为，这些技术有望赋予人类认知上的超能力。但他同时也承认，这一进程存在令人担忧的风险。

“如果当下并非处于人工智能加速发展的时代，我会主张放慢神经技术的发展步伐。风险实在太高了。”Pugnet对我说。不过他补充道，在人工智能加速发展的背景下，利用神经技术将AI模型与人类利益相 align 的潜在收益极为可观。

作为一位驻旧金山的企业家和投资人，Pugnet花费数月时间对神经技术领域进行了深入研究。他的观点无疑反映了硅谷的一种共识：超级智能AI超越人类只是时间问题。

因此，他的论点是，既然无法减缓AI的发展，就必须加快人类自身的进化，以确保我们仍能保持竞争力。

这种思路正是埃隆·马斯克于2016年创立Neuralink公司、研发可植入式脑机接口的初衷。据发布后不久，马斯克表示称，计算机的信息传输速率可达每秒一万亿比特，而人类仅为每秒十比特。

唯有通过融合生物与数字智能，打造一种类人机生物体，才能提升人类的“带宽”。

人工智能领域的进步正在开辟新的研究路径，并推动投资的进一步增长。去年，神经技术领域的风险投资额从2024年的23亿美元增至48亿美元，增幅超过一倍。

Pugnet认为，未来十年，神经技术有望遵循与过去十年大型语言模型相同的规模效应规律。大型语言模型通过将海量算力应用于从互联网抓取的数据来运作。

同样地，只要拥有足够的数据和算力，AI模型或许也能识别并复制大脑活动中的模式。这种“蛮力”式方法或可帮助研究人员全面理解大脑，甚至更具争议性地赋予其新的功能。

Pugnet指出了其中的固有风险。但他同时强调，若能以符合伦理的方式加以应用，这一方法有助于开发出更安全、更能体现人类价值观的人工智能。

通过使用脑机接口设备采集的扫描数据训练AI模型，便可实现他所称的“整合式对齐”，这或许比当前采用的不甚完善的“控制式对齐”更为可靠。

迄今为止，侵入式脑机接口技术仅限于医疗领域，主要通过植入式电极实现。最近的《自然医学》的一篇文章指出，一名45岁的瘫痪男子在两年间借助脑机接口设备进行语音和光标控制，平均每分钟可输入56个单词，共完成了183,060句话。

更为先进的非侵入式脑成像设备也在快速发展。本周，英国初创企业Cerca Magnetics获得了700万英镑的政府资助，将在两家英国国家医疗服务体系（NHS）医院部署非侵入式脑扫描服务，用于治疗癫痫。

诺丁汉大学教授兼Cerca Magnetics董事长Matt Brookes表示，脑扫描正为医学研究开辟“难以置信的机遇”。他说：“这绝非纯粹的科幻。”

一些神经技术专家对规模效应的应用前景感到好奇，但对它能否按Pugnet设想的方式发挥作用仍持怀疑态度。例如，当一个人想到吃苹果时，其大脑产生的信号会因情绪、饥饿程度、抑郁状态或是否遭受脑震荡而大相径庭。

要相信计算机能够解读抽象思维，确实需要相当大的勇气；而设想这一过程能够双向化，使AI既能“读”又能“写”，则更是巨大的飞跃。不过，风险资本的使命之一就是帮助创业者跨越怀疑的鸿沟。

即便失败，他们也能为医学研究人员提供宝贵的数据资源。

john.thornhill@ft.com