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【论文PDF版】大模型驱动下脑机接口的神经推断风险及其治理路径(2026年第4期No.6)
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沙雪莉, 吴秀云. 大模型驱动下脑机接口的神经推断风险及其治理路径[J]. 世界科技研究与发展, 2026, 48(4): 532-543.
摘要：大模型的发展推动脑机接口由传统的信号读取与指令输出技术，逐步转向具备统一表征、机制推断、未来预测与闭环反馈潜力的神经智能系统。在这一过程中，数字孪生脑也呈现出早期雏形。随着技术能力结构的演变，脑机接口的治理对象正由原始神经数据、单次研究行为和设备风险，进一步扩展至推断结果、模型表征、孪生模拟体及其反馈输出。现有脑机伦理研究已围绕隐私保护、知情同意、精神隐私和监管体系建设形成一定基础，但对大模型驱动下神经推断过程及其进一步发展所带来的治理问题仍显不足。相关技术总体仍处于发展和早期转化阶段，尚未达到成熟、稳定、普适的临床应用水平，已有技术雏形显示神经推断将发展为必然趋势。从大模型重构脑机接口能力、一般神经推断形成、数字孪生脑发展及其应用外化的过程来看，脑机接口治理已不能停留于神经数据保护层面，而应进一步转向对推断、模拟与反馈过程的系统性治理，以回应精神隐私侵入、未主动表达状态识别、自主性削弱、行为路径塑形和系统性归责困难等新型风险。本文提出“神经推断风险”这一分析框架，有助于揭示大模型条件下脑机接口治理对象由“数据”向“过程”升级的内在逻辑，也为数字孪生脑导向下治理路径重构提供分析基础，进而围绕对象分层、推断边界、动态知情机制、过程可追溯与闭环责任链，逐步完善脑机接口治理框架。
关键词：脑机接口；大模型；神经推断；数字孪生脑；伦理治理
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