هوش مصنوعی Conduit؛ تکنولوژی‌ای که چند ثانیه قبل از حرف‌زدن، محتوای ذهن را حدس می‌زند

هوش مصنوعی Conduit در ماه‌های اخیر نام یک استارتاپ آمریکایی به نام Conduit سر و صدای زیادی در دنیای فناوری و شبکه‌های اجتماعی به پا کرده است. این شرکت در سان‌فرانسیسکو در یک استودیوی زیرزمینی، حدود ۱۰ هزار ساعت داده عصبی غیرتهاجمی از هزاران داوطلب جمع‌آوری کرده تا مدلی بسازد که بتواند «محتوای فکر» را چند ثانیه پیش از تبدیل‌شدن به گفتار یا تایپ، به متن تبدیل کند.همین ویژگی است که باعث شده بسیاری از رسانه‌ها از «هوش مصنوعی خواندن ذهن» حرف بزنند و پروژه را جنجالی بنامند.

هوش مصنوعی Conduit ترکیبی است از هدست‌های ثبت فعالیت مغزی، تحلیل سیگنال‌های عصبی و مدل‌های زبانی پیشرفته؛ چیزی در مرز بین «رایانش عصبی» و «رابط مغز و رایانه» یا همان Brain–computer interface که در ویکی‌پدیا هم به عنوان یکی از داغ‌ترین حوزه‌های علم اعصاب محاسباتی معرفی شده است. این فناوری همزمان امیدهای تازه‌ای برای بیماران ناتوان در گفتار ایجاد کرده و ترس‌های جدی درباره حریم خصوصی ذهن انسان را روی میز گذاشته است.

هوش مصنوعی Conduit و سازوکار پیش‌بینی گفتار

در ساده‌ترین توصیف، هوش مصنوعی Conduit تلاش می‌کند فاصله چند ثانیه‌ای بین «ایده در ذهن» و «کلمه‌ای که از دهان یا روی کیبورد بیرون می‌آید» را پر کند. برای این کار شرکت یک هدست سنگین و متراکم طراحی کرده که با ترکیبی از EEG و احتمالا fNIRS، تغییرات سیگنال‌های عصبی روی سطح سر را ثبت می‌کند. این سیگنال‌ها درست در لحظاتی ذخیره می‌شوند که داوطلب در حال فکر کردن به جمله‌ای است که قرار است بگوید یا تایپ کند.

در طول هر جلسه، داوطلبان حدود دو ساعت در کابین‌های کوچک می‌نشینند و با یک مدل زبانی (LLM) صحبت می‌کنند یا روی کیبوردهای ساده‌شده می‌نویسند. برخلاف بسیاری از پروژه‌های کلاسیک BCI که روی تک‌کلمه‌ها یا حروف تمرکز می‌کنند، Conduit سعی کرده این تعامل را شبیه گفت‌وگوی واقعی و آزاد طراحی کند تا «معنا» را از مغز استخراج کند نه فقط سیگنال‌های تکراری آزمایشگاهی.

داده‌هایی که در این فرآیند تولید می‌شوند یک دیتاست «نوروزبانی» بسیار بزرگ می‌سازند؛ یعنی جفت‌های هم‌زمان از سیگنال‌های مغزی و متن (گفتاری یا تایپی) که لحظاتی بعد از آن ظاهر می‌شود. همین حجم بزرگ داده است که به مدل اجازه می‌دهد الگوهای پنهان بین الگوهای فعالیت مغز و واحدهای معنایی زبان را کشف کند؛ موضوعی که سال‌هاست در مقالات علمی BCI به عنوان چالش جدی مطرح است.

از آزمایشگاه زیرزمینی تا بزرگ‌ترین دیتاست نوروزبانی

بخش جذاب و البته بحث‌برانگیز ماجرا، «جایی» است که این پروژه در آن اجرا شده؛ گزارش‌ها نشان می‌دهد Conduit در یک فضای زیرزمینی در سان‌فرانسیسکو، طی شش ماه، هزاران داوطلب را برای ضبط داده دعوت کرده و در مجموع حدود ۱۰ هزار ساعت سیگنال مغزی ثبت کرده است. بسیاری از داوطلبان از طریق فراخوان‌های آنلاین و حتی پست‌های انجمن‌هایی مثل r/BCI با این پروژه آشنا شده‌اند.

در هر جلسه، چند اصل ثابت است: اتاق کوچک و کنترل‌شده، یک هدست حجیم که تقریبا تمام سیگنال‌های مغز را جمع‌آوری می‌کند و گفت‌وگو با یک مدل هوش مصنوعی که نقش «هم‌صحبت دیجیتال» را بازی می‌کند. برای بهبود کیفیت داده، تیم Conduit از تمرین‌های خشک و تکراری فاصله گرفته و روی مکالمه‌های شخصی‌سازی‌شده تمرکز کرده؛ چون فهمیده‌اند هر چه فرد بیشتر درگیر گفت‌وگو شود، سیگنال مغزی طبیعی‌تر و قابل‌استفاده‌تر می‌شود.

تجربه یک جلسه آزمایشی چگونه است؟

اگر تجربه یک داوطلب را مرحله‌به‌مرحله تصور کنیم، تصویر تقریبا چنین است: فرد وارد استودیو می‌شود، فرم‌های رضایت‌نامه را امضا می‌کند، هدست روی سرش قرار می‌گیرد و بعد از چند دقیقه کالیبراسیون، گفت‌وگو با مدل زبانی شروع می‌شود. این گفت‌وگو می‌تواند در مورد علایق شخصی، کار، خاطرات یا حتی موضوعات تخصصی باشد. هم‌زمان سیستم در سکوت کامل، هر دو جریان را ثبت می‌کند: سیگنال مغز و متن یا صدای تولیدی.

در عمل می‌توان این مراحل را به شکل زیر خلاصه کرد:

• ورود به اتاق و توضیح کلی درباره پروژه و حریم خصوصی داده‌ها
• نصب هدست و انجام تنظیمات اولیه برای کاهش نویز محیط
• شروع گفت‌وگو یا تایپ با کمک مدل زبانی بزرگ
• ثبت مداوم سیگنال‌های عصبی چند ثانیه قبل از هر جمله
• پایان جلسه، برداشتن هدست و در برخی موارد تحویل نسخه‌ای از داده‌ها به داوطلب

چطور Conduit محتوای ذهن را قبل از حرف‌زدن حدس می‌زند؟

برای فهم نحوه کار این سیستم، خوب است کمی به معماری آن فکر کنیم. در لایه اول، سیگنال خام مغز توسط هدست جمع‌آوری و در قالب داده‌های عددی (مثلا طیف فرکانسی، ریتم‌های عصبی و ویژگی‌های زمانی) استخراج می‌شود. این داده‌ها به مدل‌هایی داده می‌شوند که وظیفه‌شان «رمزگشایی» یا decoding است؛ یعنی پیدا کردن نگاشتی از الگوهای مغزی به الگوهای معنایی.

در لایه بعدی، این الگوهای معنایی با کمک یک مدل زبانی بزرگ به توالی کلمات تبدیل می‌شوند. نکته مهم این است که در بسیاری از پروژه‌های جدید BCI، از همان مدل‌های زبانی که در چت‌بات‌ها و سیستم‌های تولید متن استفاده می‌شود، به عنوان «موتور حدس‌زننده» استفاده می‌کنند؛ مدل زبانی با دیدن بخشی از سیگنال مغزی و چند کلمه قبلی، حدس می‌زند جمله بعدی چه خواهد بود.

نقش مدل‌های زبانی بزرگ در این پروژه

در پروژه‌هایی مانند Conduit، مدل‌های زبانی بزرگ سه نقش کلیدی دارند:

اول این که به عنوان «هم‌صحبت» در طول جمع‌آوری داده عمل می‌کنند و کمک می‌کنند مکالمه طبیعی باقی بماند. دوم این که در مرحله آموزش، به مدل عصبی کمک می‌کنند تا سیگنال مغزی را به فضای معنایی مشترکی ببرد که خود مدل زبان آن را می‌شناسد. سوم این که در مرحله پیش‌بینی، مثل یک موتور تکمیل خودکار، از روی سرنخ‌های عصبی و متن قبلی، ادامه منطقی جمله را می‌سازد.

همین هم‌افزایی بین BCI و مدل‌های زبانی است که باعث شده هوش مصنوعی Conduit بتواند با دقت قابل‌توجهی، چند ثانیه قبل از صحبت یا تایپ، ایده اصلی جمله کاربر را حدس بزند؛ البته نه به شکل «خواندن کامل افکار»، بلکه بیشتر به صورت پیش‌بینی نیت ارتباطی.

کاربردهای بالقوه؛ از توان‌بخشی تا بهره‌وری شخصی

وقتی صحبت از رابط مغز و رایانه می‌شود، اولین گروهی که معمولا به ذهن می‌رسند بیماران با ناتوانی حرکتی یا گفتاری هستند. در سال‌های اخیر شرکت‌هایی مثل Neuralink، Synchron و Cognixion نشان داده‌اند که BCI می‌تواند به بیماران فلج یا مبتلا به ALS کمک کند با فکر کردن، نشانگر ماوس را حرکت دهند، متن بنویسند یا حتی «گفتار درونی» خود را به جمله تبدیل کنند.

در این میان، پروژه‌ای مثل Conduit با تکیه بر روش‌های غیرتهاجمی و استفاده از هدست‌های قابل‌حمل، این امید را ایجاد کرده که در آینده، بدون نیاز به جراحی مغز بتوان به سرعتی نزدیک به گفت‌وگوی عادی رسید. اگر چنین سیستمی به بلوغ برسد، می‌تواند برای تولید محتوا، نوشتن ایمیل، بازی، کار در محیط‌های واقعیت‌مجازی و حتی کنترل دستگاه‌های هوشمند تنها با فکر، به کار گرفته شود. بخشی از جذابیت رسانه‌ای این پروژه هم دقیقا همین سناریوهای روزمره است؛ جایی که کاربر عادی می‌تواند با یک هدست، ذهنش را مستقیم به متن وصل کند.

برای همین بسیاری از تحلیلگران معتقدند که هوش مصنوعی Conduit فقط یک ابزار پزشکی نیست، بلکه می‌تواند در آینده به زیرساختی برای افزایش بهره‌وری شخصی و کاری تبدیل شود؛ چیزی شبیه کیبوردی که از ذهن شما چند ثانیه جلوتر است.

چه کسانی بیشترین سود را می‌برند؟

اگر بخواهیم گروه‌های هدف این فناوری را دسته‌بندی کنیم، چند دسته اصلی به چشم می‌آید:

• بیماران ناتوان در گفتار یا حرکت که نیاز به کانال جایگزین برای ارتباط دارند
• کاربرانی که حجم نوشتن و تولید محتوا در کار روزمره‌شان بالاست
• گیمرها و کاربران واقعیت‌مجازی که به دنبال تعامل سریع‌تر با محیط دیجیتال هستند
• محققان علوم اعصاب و روان‌پزشکان که می‌خواهند درک عمیق‌تری از الگوهای فعالیت مغزی مرتبط با زبان به دست آورند

چالش‌های حریم خصوصی و اخلاقی در پروژه Conduit

اما همان‌قدر که این فناوری هیجان‌انگیز است، نگرانی‌ها هم جدی است. رسانه‌های مختلف در گزارش‌های خود پروژه Conduit را «جنجالی» و «حساس» توصیف کرده‌اند، چون برای اولین‌بار به صورت تجاری صحبت از ساخت هوش مصنوعی‌ای می‌شود که «محتوای فکر» را پیش از بیان رمزگشایی می‌کند. این جاست که بحث حریم خصوصی ذهن و خطر استفاده غیراخلاقی از چنین داده‌هایی مطرح می‌شود.

مطالعات دانشگاهی درباره BCI بارها هشدار داده‌اند که سیگنال‌های مغزی، برخلاف داده‌های معمول دیجیتال، به شدت شخصی و تقریبا غیرقابل‌تغییر هستند؛ شما می‌توانید رمز عبور را عوض کنید اما الگوی مغزی‌تان را نه. همین مسئله نگرانی‌هایی مانند «هک مغز»، استفاده اجباری از BCI در محیط‌های کاری یا نظامی و حتی شنود افکار بدون رضایت فرد را مطرح کرده است.

مساله مالکیت و امنیت داده‌های مغزی

یکی از سوال‌های اساسی این است که داده‌های مغزی تولیدشده در پروژه‌هایی مانند Conduit متعلق به چه کسی است.

• آیا مالکیت نهایی با فرد داوطلب است یا شرکت فناوری؟
• اگر استارتاپ ورشکست شود یا فروخته شود، سرنوشت دیتاست مغزی هزاران نفر چه خواهد شد؟
• چه تضمینی وجود دارد که این داده‌ها بعدا برای کاربردهای تبلیغاتی، امنیتی یا حتی سیاسی استفاده نشوند؟

پاسخ دادن شفاف به این سوال‌ها، برای جلب اعتماد عمومی به فناوری‌هایی در سطح هوش مصنوعی Conduit حیاتی است؛ مخصوصا در زمانی که بحث «حریم خصوصی دیجیتال» حتی در شبکه‌های اجتماعی ساده مثل اینستاگرام هم داغ است.

آینده قانون‌گذاری برای فناوری‌های خواندن ذهن

در سطح جهانی، هنوز قوانین مشخص و یکپارچه‌ای درباره «خواندن ذهن» وجود ندارد، اما روندها نشان می‌دهد نهادهای قانون‌گذار دیر یا زود مجبور می‌شوند برای BCI و پروژه‌های مشابه چارچوب تعریف کنند. در برخی کشورها بحث «نورورایت‌ها» یا حقوق عصبی مطرح شده؛ حقوقی مثل حق داشتن سکوت ذهنی، حق کنترل بر داده‌های عصبی و حق عدم تبعیض بر اساس الگوهای مغزی.

در چنین فضایی، نحوه رفتار شفاف استارتاپ‌هایی مانند Conduit در حوزه شفافیت داده، ناشناس‌سازی اطلاعات و ارائه ابزارهای کنترلی به کاربران، روی سرعت و جهت‌گیری این قانون‌گذاری‌ها تاثیر مستقیم خواهد گذاشت.

نقش آژانس‌های دیجیتال مثل آژانس خلاصه در مواجهه با این ترند

زمانی که فناوری‌ای مثل خواندن ذهن وارد فضای رسانه‌ای می‌شود، فقط بحث فنی مطرح نیست؛ بلکه این که داستان چطور تعریف شود، روی برداشت مخاطب و حتی تصمیم سیاست‌گذار اثر می‌گذارد. آژانس‌هایی مثل «آژانس خلاصه» که سال‌هاست در حوزه سوشیال‌مدیا، انتشار خبر و ساخت رزومه دیجیتال برای برندها و افراد فعال‌اند نقشی کلیدی در ترجمه این ترندهای پیچیده به زبان قابل‌فهم برای مخاطب عمومی دارند.

وقتی موضوعی مانند هوش مصنوعی Conduit در رسانه‌ها داغ می‌شود، برندها و چهره‌های عمومی می‌توانند با یک روایت‌گری حرفه‌ای، هم از ترس‌افکنی بی‌مورد دور شوند و هم فرصت‌های واقعی این فناوری را برای کسب‌وکار خود برجسته کنند. از سوی دیگر، تیم‌های روابط‌عمومی و خبرآفرینی مثل آژانس خلاصه می‌توانند با رصد رسانه‌های بین‌المللی، ارجاع به منابعی مانند [ویکی‌پدیا] یا گزارش‌های تحلیلی Forbes و تبدیل آن به محتوا و خبر بومی‌شده، به مخاطب ایرانی کمک کنند تصویر متعادل‌تری از این فناوری به دست آورد.

برای مثال، اگر یک برند فناورانه ایرانی بخواهد در شبکه‌های اجتماعی درباره Conduit موضع‌گیری کند، همکاری با تیم‌های محتوایی حرفه‌ای می‌تواند کمک کند:

• خطرات و فرصت‌ها به زبان ساده توضیح داده شود
• از ادعاهای اغراق‌آمیز مثل «خواندن کامل ذهن» پرهیز شود
• ارتباط این ترند با زندگی روزمره مخاطب ایرانی برجسته شود

سخن آخر

پروژه‌ای که Conduit آغاز کرده، شاید یکی از جسورانه‌ترین تلاش‌ها برای نزدیک‌کردن هوش مصنوعی و مغز انسان باشد؛ تلاشی که هم می‌تواند راه را برای کمک به میلیون‌ها بیمار ناتوان در گفتار باز کند و هم در صورت نبود قانون‌گذاری مناسب، به کابوس حریم خصوصی ذهن تبدیل شود. داده‌های عظیم نوروزبانی، پیشرفت مدل‌های زبانی و هدست‌های غیرتهاجمی باعث شده‌اند پیش‌بینی چند ثانیه‌ای ایده‌ها پیش از تبدیل‌شدن به کلمات دیگر فقط یک داستان علمی‌تخیلی نباشد.

در نهایت، هوش مصنوعی Conduit نماد مرحله جدیدی از رابطه انسان و ماشین است؛ مرحله‌ای که در آن سوال اصلی دیگر این نیست که «ماشین چه می‌کند»، بلکه این است که «ما چه چارچوب اخلاقی و قانونی برای ورود ماشین به ذهن خود تعریف می‌کنیم». هر قدر گفتگوهای رسانه‌ای، تحلیل‌های تخصصی و پوشش خبری مسئولانه‌تر باشد، احتمال این که این فناوری در سمت درست تاریخ قرار بگیرد بیشتر خواهد بود.

سوالات متداول درباره هوش مصنوعی Conduit و خواندن ذهن

سوال ۱: آیا Conduit واقعا می‌تواند افکار خصوصی من را کلمه‌به‌کلمه بخواند؟
پاسخ: بر اساس اطلاعات موجود، این سیستم بیشتر «نیت ارتباطی» و محتوای کلی جمله‌های در شرف بیان را حدس می‌زند، نه تمام افکار پراکنده و ناخودآگاه را. مدل روی داده‌هایی آموزش می‌بیند که خود داوطلب در حین گفت‌وگو یا تایپ تولید کرده و هنوز فاصله زیادی با خواندن کامل «گفت‌وگوی درونی» دارد.

سوال ۲: چه تفاوتی بین Conduit و پروژه‌های کاشت تراشه در مغز مثل Neuralink وجود دارد؟
پاسخ: Conduit از روش‌های غیرتهاجمی مثل هدست‌های EEG برای ثبت سیگنال‌های مغزی استفاده می‌کند، در حالی که پروژه‌هایی مانند Neuralink به جراحی و کاشت الکترود داخل مغز نیاز دارند. روش‌های تهاجمی معمولا دقت بالاتری دارند اما پرهزینه‌تر و پرریسک‌ترند؛ در مقابل، روش Conduit اگر به بلوغ برسد می‌تواند برای کاربران عادی هم قابل‌استفاده باشد.

سوال ۳: آیا شرکت‌ها یا دولت‌ها می‌توانند بدون اجازه من از چنین فناوری‌هایی برای کنترل یا نظارت استفاده کنند؟
پاسخ: از نظر فنی، استفاده مخفیانه از BCI غیرتهاجمی در مقیاس وسیع بسیار دشوار است، چون به همکاری داوطلبانه فرد و نصب سخت‌افزار روی سر او نیاز دارد. با این حال، نگرانی درباره سوءاستفاده از داده‌های عصبی واقعی است و به همین دلیل بسیاری از پژوهشگران و فعالان حقوق دیجیتال روی تعریف «حقوق عصبی» و قانون‌گذاری مشخص برای حفاظت از داده‌های مغزی تاکید می‌کنند تا قبل از تجاری‌شدن گسترده این فناوری‌ها، چارچوب‌های محکمی برای حفاظت از کاربران وجود داشته باشد.