研究人员呼吁是时候关注神经数据隐私问题
近年来，可穿戴技术和计算智能的显著进步极大地提高了基于 EEG 的 BCI (eBCI) 的性能和能力，并推动它们走出实验室，走向现实环境中。这种快速转换构成了人机交互的范式转变，它将在不久的将来深刻改变不同行业，包括医疗保健、娱乐、安全、教育和营销。
BCI的应用，教育，娱乐
超越大脑的生物学限制，用意念与外部电子设备进行交互和控制，这听起来像是遥远的半机械人的未来，但它可能比我们想象的来得更快。
实现真实世界BCI应用最有希望的方法是通过脑电图，一种通过脑电活动非侵入性监测大脑的方法。在广泛使用之前，基于EEG的BCI(简称eBCI)需要多项技术进步，但更重要的是，它们将引发各种社会、伦理和法律问题。来自伦敦帝国理工学院的研究人员对现代商用脑机接口(BCI)设备进行了综述，他们在AIP Publishing 的 APL 生物工程中首先介绍了BCI相关技术原理，也讨论了这些设备的主要技术限制和伦理问题。
基于 EEG 的脑机接口的架构
无创 EEG 传感器用于获取大脑皮层神经元产生的电信号。EEG 信号既可以从大脑自发的内源性活动中获得，也可以由外源性刺激诱发。对原始信号进行预处理，然后提取、选择、分类和翻译特征以解码用户意图。然后使用数字命令来驱动不同的输出致动器设备，例如假肢、外骨骼、车辆或辅助软件。下图描述了 eBCI 操作涉及的主要阶段。
图 1. 基于 EEG 的脑机接口的架构
脑电图的神经生理学基础
下面图示为脑电图的神经生理学基础。图(a)脑电图信号反映大脑皮层锥体神经元群同步激活的脑电活动。兴奋性突触后电位(EPSPs)通过垂直于皮层表面的电荷分离产生偶极子。图(b)神经元之间的通信是由突触介导的。动作电位到达突触前末梢导致神经递质(NT) 囊泡释放到突触间隙，然后扩散到达突触后末梢的膜受体并触发 EPSP。图(c)大脑新皮层分为六层(I-VI)，具有不同的细胞结构特征。脑电图信号主要由位于第III层和第v层的锥体神经元产生。这些神经元在空间上垂直于皮层表面排列，形成一个垂直于头皮表面的偶极子层。脑电图活动是通过记录头皮上不同位置的电压差异来测量的，这些电压差异构成了每个记录电极附近数千个神经元突触后电位的总和。图(d)为了到达头皮电极，脑电图信号要穿过几层具有不同传导特性的非神经组织，这会使信号衰减。图(e)电极按确定的配置放置在头皮上，这取决于被监测的驱动eBCI控制的皮层功能区。
脑电图的神经生理学基础
虽然很难确切地理解用户在使用eBCI 操作外部设备时的体验，但有几件事是确定的。一方面，eBCI 可以双向通信。这允许一个人控制电子设备，这对于需要帮助控制轮椅的医疗患者特别有用，但也有可能改变大脑功能的方式。
BCI 介导的环境控制。EEG、EOG 和 EMG 数据的监测和解释可用于操作严重运动障碍患者的环境控制系统。
神经数据的知识产权问题
该项研究报告的作者之一RylieGreen表示:“对其中一些患者来说，这些设备已经成为他们自身的一部分，以至于在临床试验结束时他们拒绝摘除这些设备。”“越来越明显的是，神经技术有潜力深刻塑造我们自己的人类经验和自我意识。”
除了这些潜在的精神和生理副作用外，知识产权问题也是一个问题，可能允许开发 eBCI 技术的私营公司拥有用户的神经数据。
“这尤其令人担忧，因为神经数据通常被认为是最私密、最私人的信息，”另一位作者(Roberto portillo lara表示。“这主要是因为，除了诊断价值外，脑电图数据还可以用来推断情绪和认知状态，这将为了解用户意图、偏好和情绪提供非常有价值的信息。”
另外，在获得这些技术方面的差距可能会加剧现有的社会不平等。例如，eBCIs可以用于提高认知，并导致学术或职业成功和教育进步的极度失衡。
研究者Rylie Green说:“这一黯淡的景象带来了一个有趣的难题，即决策者在BCI商业化过程中所扮演的角色。”“监管机构是否应该进行干预，以防止滥用和不平等地使用神经技术？”社会是否应该遵循以前的创新方式，例如互联网或智能手机，它们最初瞄准的是小众市场，但如今已在全球范围内商业化?”
研究人员呼吁全球政策制定者、神经科学家、制造商和这些技术的潜在用户尽早开始这些对话，并展开合作，为这些棘手的道德问题提供答案。
研究者Rylie Green表示，“尽管存在潜在风险，但将人类思维的复杂性与现代技术能力相结合的能力构成了前所未有的科学成就，它开始挑战我们对人类的先入之见”。
参考
https://www.sciencedaily.com/releases/2021/07/210720114405.htm
Roberto Portillo-Lara, Bogachan Tahirbegi, Christopher A.R. Chapman, Josef A. Goding, and Rylie A. Green. "Mind the gap: State-of-the-art technologies and applications for EEG-based brain-computer interfaces. APL Bioengineering, 2021
DOI: 10.1063/5.0047237
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