Forscher der University of Texas at Austin haben ein System der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, das in der Lage ist, menschliche Gedanken zu interpretieren und zu rekonstruieren.
Die Wissenschaftler kürzlich veröffentlicht ein Artikel in Nature Neuroscience, der sich mit der Verwendung von KI befasst, um menschliche Gedanken in Echtzeit nicht-invasiv in Worte zu übersetzen.
Laut den Forschern sind die aktuellen Methoden zur Dekodierung von Gedanken in Wörter entweder invasiv – was bedeutet, dass sie eine chirurgische Implantation erfordern – oder insofern begrenzt, als sie „Stimuli nur aus einer kleinen Gruppe von Wörtern oder Sätzen identifizieren können“.
Das Team in Austin umging diese Einschränkungen, indem es ein neuronales Netzwerk darauf trainierte, Signale der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) aus mehreren Bereichen des menschlichen Gehirns gleichzeitig zu dekodieren.
Bei der Durchführung dieses Experiments ließen die Forscher mehrere Testpersonen stundenlang Podcasts anhören, während ein fMRI-Gerät ihre Gehirnaktivität nicht-invasiv aufzeichnete. Die resultierenden Daten wurden dann verwendet, um das System auf die Denkmuster eines bestimmten Benutzers zu trainieren.
Nach dem Training ließen die Probanden ihre Gehirnaktivität erneut überwachen, während sie Podcasts hörten, Kurzfilme ansahen und sich im Stillen vorstellten, eine Geschichte zu erzählen. Während dieses Teils des Experiments wurde das KI-System mit den fMRT-Daten der Probanden gefüttert und dekodierte die Signale in Echtzeit in Klartext.
Nach Laut einer Pressemitteilung der University of Texas in Austin war die KI in der Lage, die Dinge in etwa 50 % der Fälle richtig zu machen. Die Ergebnisse sind jedoch nicht genau – die Forscher entwarfen die KI, um die allgemeinen Ideen zu vermitteln, über die nachgedacht wird, nicht die genauen Worte, über die nachgedacht wird.
Zum Glück für alle, die sich Sorgen darüber machen, dass ihre Gedanken von KI gegen ihren Willen infiltriert werden, sind sich die Wissenschaftler sehr darüber im Klaren, dass dies derzeit nicht möglich ist.
Das System funktioniert nur, wenn es auf die Gehirnwellen eines bestimmten Benutzers trainiert wird. Dies macht es unbrauchbar für das Scannen von Personen, die keine Stunden damit verbracht haben, fMRI-Daten bereitzustellen. Und selbst wenn solche Daten ohne die Erlaubnis eines Benutzers generiert wurden, kommt das Team letztendlich zu dem Schluss, dass sowohl die Dekodierung der Daten als auch die Fähigkeit der Maschine, Gedanken in Echtzeit zu überwachen, eine aktive Beteiligung seitens der gescannten Person erfordern.
Die Forscher stellten jedoch fest, dass dies möglicherweise nicht immer der Fall ist:
„[O]Unsere Datenschutzanalyse legt nahe, dass die Subjektkooperation derzeit sowohl zum Trainieren als auch zum Verwenden des Decoders erforderlich ist. Zukünftige Entwicklungen könnten es Decodern jedoch ermöglichen, diese Anforderungen zu umgehen. Darüber hinaus könnten Decodervorhersagen, selbst wenn sie ohne Mitwirkung des Subjekts ungenau sind, absichtlich für böswillige Zwecke falsch interpretiert werden.“
In verwandten Nachrichten hat ein Forscherteam in Saudi-Arabien kürzlich eine Methode zur Verbesserung der Präzision bei der Diagnose von Hirntumoren entwickelt, indem MRT-Scans über ein Blockchain-basiertes neuronales Netzwerk verarbeitet werden.
In ihrem Papier, die saudischen Forscher zeigen wie die Verarbeitung von Krebsforschung auf einer sicheren, dezentralen Blockchain die Präzision verbessern und menschliche Fehler reduzieren kann.
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Während beide oben genannten Experimente in ihren jeweiligen Forschungsarbeiten als frühe Arbeiten zitiert werden, ist es erwähnenswert, dass die jeweils verwendete Technologie weit verbreitet ist.
Die KI, die die vom Team der University of Texas at Austin durchgeführten Experimente unterstreicht, ist ein generativer vortrainierter Transformer (GPT), dieselbe Technologie, auf der ChatGPT, Bard und ähnliche große Sprachmodelle aufbauen.
Und die Krebsforschung des saudi-arabischen Teams wurde mit KI durchgeführt, die auf Nvidia GTX 1080s trainiert wurde, GPUs, die seit 2016 erhältlich sind.
Realistisch gesehen hält nichts einen cleveren Entwickler (mit Zugang zu einem fMRI-Gerät) davon ab, die beiden Ideen zu kombinieren, um ein KI-System zu entwickeln, das die Gedanken einer Person lesen und in der Blockchain aufzeichnen kann.
Dies könnte zu einem „Proof-of-thought“-Paradigma führen, bei dem Menschen vielleicht nicht fungible Tokens (NFTs) ihrer Gedanken prägen oder unveränderliche Bücher ihrer Gefühle und Ideen für die Nachwelt, rechtliche Zwecke oder einfach nur mit Rechten aufzeichnen könnten.
Die Auswirkungen beispielsweise der NFT-Prägung von Gedanken zu Blockchain könnten Auswirkungen auf das Verfassen von Texten und Patentanmeldungen haben, bei denen die Blockchain als Beweis dafür dient, wann genau ein Gedanke oder eine Idee aufgezeichnet wurde. Es könnte auch prominenten Denkern wie Nobelpreisträgern oder zeitgenössischen Philosophen ermöglichen, ihre Ideen in einer unveränderlichen Aufzeichnung zu kodifizieren – eine, die vermarktet und als sammelbares digitales Gut dienen könnte.