陈根：脑机接口的海量数据，该如何保障安全？

文/陈根

在2026年，随着脑机接口技术的应用进一步深入与扩大，我们就会面临另外一个现实的问题，那就是数据的采集量会越来越大。当脑机接口（BCI）的数据规模从“涓涓细流”变为“汪洋大海”时，我们如何面对与使用好这些数据？目前常用的就是借助于AI的介入，但这可能并不是最理想的方案。

或许我们需要关注新的技术方向，就是类脑芯片与信托AI的结合，这不仅是技术上的升级，更是为了应对一个致命的伦理风险：意识偏移（Consciousness Shift）。

意识偏移是指在AI处理海量神经信号时，由于算法的过度介入、预测性补全或黑箱偏见，导致输出的指令虽然在物理上“成功”，但在主观上却逐渐背离了患者的真实意图。

那么怎么解决“意识偏移”的问题，这个就是当前脑机接口面临的现实挑战。我想，我们还是需要结合其他技术来解决，比如类脑芯片与信托AI深度耦合，来确保在处理海量信号时不发生“意识偏移”。

一、 类脑芯片：意识真实性的“物理屏障”

类脑芯片（Neuromorphic Chip）在底层架构上模拟了生物大脑的脉冲神经网络（SNN），它在防止意识偏移中起到“忠实还原”的作用，主要体现在以下两方面：

一方面，硬件同构消除“翻译幻觉”。传统芯片需要将电脉冲信号转化为数字矩阵，这种“转码”过程本身就是失真的源头。类脑芯片直接在硬件层面接收并处理脉冲，它对神经元的响应是基于物理层面的突触权重，而非算法的概率猜测。这确保了输入信号的“原生性”。

另一方面，边缘实时处理抑制“过度脑补”。由于类脑芯片功耗极低，复杂的解码逻辑可以在植入体本地完成。数据无需在云端进行大规模预处理，避免了远程大型模型为了提高所谓“流畅度”而进行的预测性补全。

二、 信托AI：意识主权的“数字监护人”

如果类脑芯片是底层的执行器，那么信托AI（Fiduciary AI）则是运行在其上的法律与伦理防火墙，主要起到以下几方面的作用：

1.意图忠诚度审计（Loyalty Audit）：

信托AI会实时对比“原始脉冲模式”与“最终动作指令”。如果算法预测患者想“抓取杯子”，但类脑芯片监测到前额叶皮层（负责意图评估）出现微弱的纠偏信号或负面反馈，信托AI会立即判定发生了意识偏移，并强行中断动作。

2.不确定性的“沉默协议”：

在高密度数据背景下，当信号质量因疲劳或噪声下降时，传统AI往往会选择“猜一个最可能的答案”。但信托AI遵循“谨慎义务”：当置信度低于阈值时，它宁愿选择停机并向患者反馈“信号模糊”，也不允许算法替患者做出决定。这种“宁缺毋滥”的设计是防止人格解离的关键。

三、 二者结合：构建“意识校验”闭环

类脑芯片与信托AI的结合，将会创造了一种全新的“双重验证”体系，确保人机融合过程中的意识稳态，这一点非常重要。为什么？因为现实的问题是，一方面我们对于脑信号的采集与编译，这两个层面都存在着失真的情况，如果没有校验，就容易导致意识危机。因此，校验是必须要考虑的现实问题，比如：

1. 脉冲级的情感对齐（Spike-level Alignment）

信托AI可以利用类脑芯片的脉冲处理特性，将患者的“基础情绪状态”编码为一种背景频率。如果动作输出导致患者的杏仁核或脑岛出现异常的负面脉冲（象征着反感、焦虑或“这不是我做的”异己感），系统会认定发生了“情感失调型偏移”，并自动调节刺激参数进行对齐。

2. “认知指纹”实时比对

每个人的神经发放特征都有独特的“指纹”。信托AI通过类脑芯片学习患者最原始、最自发的操作习惯。任何不符合该患者“认知风格”的突发性动作——即使在物理上再完美——都会被判定为AI的过度干预而予以修正。

四、 2026年的关键挑战之一：如何量化“偏移”？

尽管有了这种结合的思路，我们依然面临一个科学难题：如何定义“偏移”的红线？

· 共生还是替代： 随着时间推移，患者会逐渐习惯并依赖AI的辅助。这种长期的、温水煮青蛙式的意识融合，是否本身就是一种不可逆转的偏移？

· 信托合同的数字合约化： 并且我们需要考虑技术法律要求的引入，BCI设备必须在硬件层面固化一份“信托合约”。这份合约规定了AI干预的边界，且任何人都无法（包括厂商和算法本身）单方面修改，以保护患者的神经主权。

最后，在海量信号的冲击下，人类意识是极其脆弱的，尤其是在人工智能技术的介入之下。类脑芯片提供了“不失真”的听觉，而信托AI提供了“不背叛”的意志。如果我们将这两者的结合，将脑机接口从一种“控制工具”转变为一种“信任共生体”，这才是脑机接口未来的方向。我们需要确保：当机械臂举起杯子时，那不仅是电路的闭合，更是灵魂意愿的精准折射。