四川
8月初，23岁的前OpenAI研究员Naomi Bashkansky离职的消息在技术圈悄悄传开。没人想到这位刚拿下国际棋联女子国际大师称号不久的年轻人，转身就把大模型的 scaling law 思路带进了脑机接口赛道，这很可能改写整个领域的发展逻辑。
Naomi的人生轨迹从一开始就带着极强的目标感。5岁那年她第一次摸到国际象棋棋子，15岁停赛时已经手握世界学校国际象棋锦标赛13岁以下女子组冠军、北美女子20岁以下冠军两项荣誉，拿到国际棋联女子国际大师WIM称号。
这段长达10年的职业棋手经历，给她打下了极强的模式识别与复杂决策训练基础。18岁进入哈佛读计算机科学后，接触到GPT-3与《超级智能》的她，直接把研究方向锁定在了先进AI的安全对齐领域。
在OpenAI工作期间，她除了参与核心的模型安全与对齐研究，还牵头制作了面向新人的内部AGI培训材料，同时为OpenAI基金会AI Resilience部门提供专业建议。在她看来，AI对齐的终极目标从来不是约束人的行为，而是找到人与AI最高效的协作方式。
做对齐研究的过程中她逐渐意识到，反复要求用户学习精准提示词、调整指令格式，本质上是在人为制造人与AI之间的通信壁垒。与其不断打磨更复杂的对齐规则，不如直接打通一条带宽更高的意图传输通道，让AI能直接读懂人脑子里的真实想法。
过去几十年脑机接口领域的主流研发思路，始终在拼更精密的电极、更昂贵的成像设备、更精准的信号解析算法。得克萨斯大学奥斯汀分校2023年在Nature Neuroscience发表的fMRI语义重建研究，Meta 2025年推出的第一代Brain2Qwerty系统，走的都是硬件优先的技术路线。
但Naomi加入的这家旧金山初创公司Conduit，提出了一个完全反常识的假设：脑机接口根本不是医疗器械问题，它本质上是一个机器学习问题，完全可以复用过去十年大模型行业验证过的scaling law增长逻辑。
Meta 2026年6月发布的Brain2Qwerty v2系统数据恰好印证了这个思路的可行性：这套基于9名健康受试者累计22000个完整句子MEG信号训练的系统，平均单词准确率达到61%，表现最优的受试者准确率甚至高达78%，解码准确率与训练数据量呈明确的对数线性正相关。
这套自行组装的采集设备由多种传感器和3D打印组件构成，重量约4磅，设计优先级完全向数据采集效率倾斜，暂时没有考虑消费级产品的轻量化需求。为了避免模型过度拟合少数受试者的脑信号特征，团队还严格限制同一参与者的实验次数，让数据采集系统每天连续运行20小时。
Naomi把这个思路和机器学习领域经典的“The Bitter Lesson”理论直接挂钩：长期来看，靠海量数据、算力堆出来的通用方法，最终一定会超过依赖人工精心设计规则的专用系统。他们的内部实验数据也显示，随着训练数据小时数持续增加，模型预测结果与目标语义的相似度一直在稳步提升，至今还没有出现明显的性能平台期。
这种非侵入式的意图交互接口，完全不需要做开颅植入手术，普通用户日常佩戴就能用。它不会窥探你脑子里自由发散的私密想法，只会在你主动聚焦到特定任务场景时，帮你把模糊的意图快速转化为可执行的AI指令，彻底解放双手和语音输入的冗余操作。
过去整个脑机接口行业的竞争核心，始终围绕硬件技术迭代展开：植入式电极的精度、非侵入式传感器的信噪比、脑磁图设备的小型化程度，几乎所有头部团队的研发资源都向硬件端倾斜。但Conduit的出现，相当于给整个行业抛出了一个全新的问题：未来决定脑机接口性能上限的核心要素，会不会不再是硬件精度，而是神经数据集的规模和质量？
但Naomi对这条赛道的长期价值判断非常乐观，她预判这项技术最终撬动的产业价值，未来很可能超过1万亿美元。这不是毫无依据的狂想：一旦我们把人与AI之间的通信带宽从每秒几个字符的键盘输入，直接提升到接近人脑思考速度的意图直连，整个人机协作的生产效率都会发生量级跃迁。
现在回头看，大模型过去十年走过的 scaling 路径，已经把太多原本属于前沿专业领域的技术，靠海量数据和通用算力推到了普通用户面前。脑机接口的GPT-3时刻，或许比我们所有人预想的都要来得更快。而真正值得思考的是，当人与AI之间不再需要键盘、语音这些中间媒介，我们定义自身意图和创造力的方式，会不会也随之发生悄然的改变？
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