摘 要： 基于腦機接口與人工智能的內在關聯(lián)，大模型與腦機接口的融合也具有充分的技術根據(jù)和廣闊的應用前景，這種融合目前已經(jīng)拉開了序幕。兩者的融合具有重要的意義，它有望顯著提升腦機接口對腦信號的解碼精度和對外部設備的控制效能，為大模型的訓練和進化提供豐富、多維、實時動態(tài)的數(shù)據(jù)集，提升大模型的學習效率和泛化能力，也改變人機交互方式。從哲學上期待兩者的融合將建構一種泛在的實現(xiàn)以想行事的工具，使人類的行為方式發(fā)生重要的變革，同時還會帶來身份同一性和人機融合的“后人類”等人學新問題。面對兩大前沿技術的新發(fā)展，我們需要保持對其帶來人文風險的警醒，確保技術進步能夠造福全人類。

關鍵詞： 大模型；腦機接口；人工智能；以想行事

中圖分類號：TP18； B0 文獻標識碼：A 文章編號：1004-8634（2024）05-0038-（07）

DOI：10.13852/J.CNKI.JSHNU.2024.05.005

大模型和腦機接口都是與人的智能相關的信息技術，表面上看是兩種不同的技術，實則具有內在的關聯(lián)性，并呈現(xiàn)出融合發(fā)展的強勁勢頭，疊加為建構新型技術社會的強大動力，其中包含的工具革命和人的新進化等內容，展現(xiàn)出哲學期待的新圖景和哲學敘事的新對象。

一、大模型與腦機接口融合的可能性

腦機接口是一種邁過腦的正常輸出通路（外圍神經(jīng)和肌肉）將人腦與外部設備直接相連的技術，它通過記錄和解讀大腦活動來實現(xiàn)人機之間的通信與控制，用腦機接口技術的創(chuàng)始人之一沃爾帕（Jonathan R. Wolpaw）的話來說，它是一種測量中樞神經(jīng)系統(tǒng)活動并將其轉化為人工輸出的系統(tǒng)。1 而大模型通常是指那些包含巨大參數(shù)量和復雜結構的機器學習模型，如深度學習中的大型神經(jīng)網(wǎng)絡，它能夠處理海量的數(shù)據(jù)，并展現(xiàn)出強大的學習和泛化能力，尤其是內容生成的能力，所以也被稱為生成式人工智能。大模型是人工智能發(fā)展的最新成果，被視為人工智能發(fā)展的里程碑或史詩級的突破。

腦機接口技術與大模型看似是兩種不同的技術，實際具有千絲萬縷的聯(lián)系，這種聯(lián)系源自腦機接口與人工智能技術本來就有的關聯(lián)性，即腦機接口是一種必須使用人工智能的技術。腦機接口（簡稱BCI）中的C即Computer，而Computer就是承載人工智能的設備?；谶@種關系，可以直接認為“腦機接口是一種基于人工智能的系統(tǒng)”。1 更廣義地說，腦機接口技術的水平取決于信號采集（輸入）技術和信號處理技術的發(fā)展，后者即人工智能技術。

腦機接口之所以必須使用人工智能技術，是因為它在采集了腦信號后，必須通過人工智能算法來解讀其含義，即“解碼”腦信號所關聯(lián)的思維內容，從而知道腦正在“想什么”；接下來還需要繼續(xù)用人工智能算法再“編碼”出外接機器系統(tǒng)（如智能輪椅）能理解的指令，從而實現(xiàn)人腦對這些設備的智能控制，完成人腦想要機器為人去做的事情。人工智能分析和解碼神經(jīng)活動的功能對腦機接口技術的進步具有十分重要的意義。隨著智能算法的進步，可以不斷改善BCI中對腦電信號的分類準確度和預測運動軌跡的能力，從而提高腦機接口系統(tǒng)的性能。目前，作為智能算法的深度學習技術已被廣泛應用于BCI系統(tǒng)的信號處理和模式識別中，通過利用它來去除腦電信號中的偽跡，從而從復雜的神經(jīng)信號中提取有用信息。2 所以，“腦機接口在一定意義上也可視為以算法技術為核心的智能技術，是用人工智能來解讀腦信號（尤其是腦電波）的技術，它既是融合了人工智能的技術，也可視為人工智能的應用技術”。3

隨著人工智能機器學習技術的不斷進步，將有更多的高級算法或智能模型被應用于腦機接口系統(tǒng)，以進一步提高其性能和適應性，而人工智能在當代的最重大成就，就是大模型的出現(xiàn)。目前，人工智能正在進入大模型時代，所以將大模型引入腦機接口，形成兩者的深度集成，也就是由計算機了解大腦在“想什么”，具體化為讓大模型了解大腦在“想什么”，無疑是兩種新技術融合發(fā)展的必然趨勢。

二、大模型與腦機接口融合的意義

1.大模型的融入對腦機接口的意義

腦機接口技術致力于解讀大腦活動信號并將這些信號轉化為可操作的指令或信息。如前所述，腦機接口解碼腦信號需要人工智能，大模型之前的人工智能由于智能水平不足，不能靈活有效地完成許多智能任務，所以被謔稱為“人工智障”，這樣的人工智能在解碼腦信號或完成其他任務時無疑存在嚴重的局限。由于大模型極大提高了人工智能的智能水平，使用大模型意味著使用當下最強的人工智能，必然大大助力或賦能腦機接口：大模型技術因其出色的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力，可以在腦機接口這一前沿領域展現(xiàn)出極大的潛力，使腦機接口的性能得到顯著提升。

具體說，目前對腦信號的解碼多是應用深度學習算法，而大模型可視為深度學習的最強版本。如果能夠使用大模型來進行這種解碼，無疑可以有效地克服腦機接口技術在目前面臨的種種局限。腦機接口一直面臨的重點難點問題包括：（1）信號解碼的準確性。人腦產(chǎn)生的信號非常復雜，如何準確解碼這些信號以便執(zhí)行具體命令一直是腦機接口研發(fā)的難點。（2）信號處理的實時性。為了使腦機接口實用，系統(tǒng)必須能夠實時處理大腦信號，并迅速響應用戶的意圖。（3）系統(tǒng)的適應性。每個人的大腦結構和功能活動都有所不同，腦機接口需要具備一定的適應性來滿足個體差異。現(xiàn)有的機器學習算法模型普遍缺乏大量數(shù)據(jù)的驗證，其通用性和可重復性有待提高。即使是深度學習算法，也存在實時解碼難的問題，并存在個性的分類性能不足，難以滿足在線基于運動想象的腦機接口系統(tǒng)的需求。4 而大模型技術通過其強大的計算能力和基于Transformer的算法模型，有望在腦機接口領域實現(xiàn)對上述難點問題的突破：（1）大模型可以幫助改進人工智能系統(tǒng)對自然語言的理解和生成能力，從而提高腦機接口系統(tǒng)對用戶語言輸入的解釋和反饋能力。通過大模型所學習的大規(guī)模數(shù)據(jù)，可以提升對數(shù)據(jù)中模式和規(guī)律的識別和預測能力，有助于腦機接口系統(tǒng)更準確地識別和解釋大腦信號，從而提高解碼精度，提高命令執(zhí)行的準確性。（2）大模型可以使腦機接口加速處理腦信號的速度。大模型能夠在海量數(shù)據(jù)中迅速學習和匹配，這對于實現(xiàn)腦機接口所需的實時處理至關重要。基于大模型的算法可以更快速地處理和分析數(shù)據(jù)，為腦機接口系統(tǒng)提供更及時的反饋和調整，從而改善用戶體驗和系統(tǒng)性能。（3）大模型可以使腦機接口增強系統(tǒng)的適應性。利用其深度學習的能力，大模型可以為不同用戶的大腦活動建立個性化模型，可以根據(jù)用戶的輸入和需求進行個性化交互。腦機接口系統(tǒng)可以通過學習用戶的信號模式和意圖，實現(xiàn)更加個性化的交互體驗，從而使腦機接口系統(tǒng)更加靈活和通用。

當前，大模型在理解和概括文本內容及在此基礎上生成文本、圖像、視頻等內容方面已經(jīng)展現(xiàn)出強大的能力，當這些能力為腦機接口所用，垂直訓練出腦機接口大模型時，則能將大模型的神奇功能移植到腦機接口上，極大地賦能腦機接口。例如，腦機接口可以利用大模型的讀取和理解能力，實現(xiàn)更精準的“讀心”，用人類級別的腦電信號訓練而成的BCI大模型，其理解腦信號的能力將大幅度提高，此時，實際上是在使用大模型的手段去了解大腦在“想什么”，腦機接口由此必然可以更精準地解碼腦信號的心智內容。當然，更高階段的融合在于腦機接口對大模型讀取—生成功能的一體化借用，使得腦機接口在通過大模型精準地“讀腦”“讀心”理解人的所思所想時，還能一體化地主動生成隱含于其中的未表達出來的需求或意圖（內容）。例如，當這樣的腦機接口讀取到人腦中“感覺熱”的意念時，便隨即生成下調空調溫度的指令。而在沒有融合這種“善解人意”的大模型時，腦機接口通常需要人腦必須下達“將空調調至26度”的明晰指令，才可能去實現(xiàn)相關的控制和操作。也就是說，這種將大模型讀取—生成功能的一體化融入，使得腦機接口所進行的是真正智能化地識別人腦中的意圖，而非簡單直白地執(zhí)行指令，從而實現(xiàn)人的意念與環(huán)境之間更自如也更復雜的互動。

2.腦機接口的融入對大模型的意義

由于與人工智能技術的密切關聯(lián)，腦機接口本身也被視為一種AI技術，乃至被認為是人工智能的下一代或下一站技術。1 基于腦機接口的腦機融合是人工智能的發(fā)展趨勢，它也被稱為“腦機融合的人工智能”或“第三代人工智能”等。2 這樣的關聯(lián)性，使得腦機接口技術的發(fā)展既依賴于人工智能的發(fā)展，也是人工智能技術本身的發(fā)展?；蛘哒f，在大模型與腦機接口的關聯(lián)中，腦機接口同樣也對大模型形成加持關系，其具有重要而特殊的意義。

第一，腦機接口拓展大模型的應用領域，從一個特定的側面促進大模型的發(fā)展。大模型是在不斷拓展新的應用場景并從中獲取更多數(shù)據(jù)和訓練的過程中得到完善和發(fā)展的，而腦機接口為大模型提供了重要的應用場景，也為大模型提供了有關腦信號方面的專門訓練數(shù)據(jù)，從而成為大模型垂直化發(fā)展的一個重要領域。這就是說，大模型需要大量的數(shù)據(jù)來訓練和優(yōu)化，而腦機接口的實驗或使用會產(chǎn)生大量的神經(jīng)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以拓展大模型的輸入來源，用其訓練和優(yōu)化大模型，可以提高大模型解碼腦信號的精確性和效率，并增強模型的泛化能力。為了更好地與腦機接口集成，大模型也發(fā)展出能夠高效處理生物信號、理解復雜神經(jīng)活動模式的新算法，這可能會催生新的模型架構，增強模型的解釋性和自適應性。

第二，腦機接口可以為大模型提供更切近人腦活動的數(shù)據(jù)來源。目前，大模型的數(shù)據(jù)輸入主要來源于文本、語音、圖像等，它們都屬于人腦所思所想的外顯形式，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過層層編碼和解碼，相較于腦中的思維內容可能存在信息損失。相比之下，腦機接口技術能夠直接捕捉大腦活動的原始信號，提供了前所未有的數(shù)據(jù)直接性和精確性，遠比傳統(tǒng)方式收集的數(shù)據(jù)更為直接，也更為豐富。就直接性來說，大模型借助腦機接口可以接觸更接近思維源頭的信息，減少了因中間解釋過程帶來的誤差，提升了數(shù)據(jù)的質量。這些高質量的數(shù)據(jù)能夠促進大模型的學習效率和泛化能力，使其更精準地模擬人類思維和語言習慣。就豐富性來說，人腦活動數(shù)據(jù)包含豐富的維度，不僅涉及基本的思維內容，還包括情緒、注意力、記憶痕跡等多種復雜的神經(jīng)活動模式。這些多維度信息在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集方式中難以全面捕捉，腦機接口技術則能夠記錄這些復雜信號，為大模型提供更加全面和細致的數(shù)據(jù)集。這不僅增加了數(shù)據(jù)的維度，也豐富了數(shù)據(jù)的復雜性，有利于模型學習更深層次的關聯(lián)和規(guī)律。上述的直接性和豐富性還形成了數(shù)據(jù)的實時性與動態(tài)性：腦機接口技術可以實時監(jiān)測大腦狀態(tài)的變化，這意味著大模型可以利用這種動態(tài)數(shù)據(jù)流進行實時學習和適應。相較于靜態(tài)數(shù)據(jù)集，動態(tài)數(shù)據(jù)能夠更好地反映人類思維和情感的瞬息萬變，促使模型學習更加靈活和動態(tài)的響應策略，同時幫助大模型在交互過程中實時調整生成的語言內容，以更好地滿足用戶需求。這種實時性對于需要即時反饋和高度個性化的應用場景尤為重要。

第三，腦機接口改變人與大模型之間的人機交互方式。腦機接口可以通過監(jiān)測大腦活動來實現(xiàn)向大模型的無聲語言輸入，即以“無聲輸入”來實現(xiàn)人向大模型的提問和交流。這種方式可以為大語言模型提供新的輸入途徑，這也是更加直接和高效的人機交互方式。由此，那些因為喪失語言表達能力而不能使用大模型的殘障人士也可以無障礙、無門檻地使用大模型，從而擴展了大模型的用戶范圍，使大模型成為一種可以達到空前泛在化程度的人工智能工具，這就為大模型技術的實際應用提供了更多的可能性。這樣的大模型技術，不僅是自然語言的理解技術，而且是意念和想象的理解技術，從而成為更強版本的大模型技術。

第四，改善人機交互體驗。每個人的思維方式、情感反應和認知習慣都有所不同，腦機接口技術能夠捕捉這些個體差異的細微之處，通過分析這些差異性數(shù)據(jù)，大模型可以更好地理解用戶的真實意圖，開發(fā)出更加個性化的服務和解決方案，實現(xiàn)更加自然、流暢的交互體驗。這不僅可以提高用戶體驗，也為個性化醫(yī)療、教育、娛樂等領域打開了新的可能性。此外，腦機接口提供的即時反饋機制，使得大模型能夠實時了解其輸出的效果，根據(jù)用戶的實際認知反應來進行快速迭代和優(yōu)化，這種閉環(huán)的交互模式可以顯著提升大模型的學習速度和優(yōu)化效果。與此相關，借助腦機接口的情感識別功能，可以幫助智能機器檢測用戶的情緒和情感狀態(tài)；同時，大模型可以根據(jù)這些信息來調整生成的語言內容，實現(xiàn)更智能和更個性化的交互，改善使用大模型時的人機交互體驗。

第五，通過腦機接口與人腦的直接交互，還可以讓大模型有機會學習到人類智能中尚未被充分理解的復雜模式，如直覺、創(chuàng)造力、深層次的情感理解等。這些數(shù)據(jù)的深度和廣度超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集的范疇，可以揭示智能的新面向，為探索和模擬人類智能的深層機制開啟了新的窗口，使包括大模型在內的人工智能系統(tǒng)能夠更好地模擬人類大腦的思維過程和感知能力，或者說借鑒大腦的工作機制來改進現(xiàn)有的大模型。腦機接口技術與大模型的深度結合，有望形成更加自然、高效的“人機混合智能”或“腦機融合智能”，促進人類與智能設備之間的無縫連接，推動人工智能研究向更高的階段發(fā)展。

3.融合中的“雙贏”

腦機接口和大模型在技術層面上有共同的旨歸和很強的互補性。其共同的旨歸在于，它們都是“助人”的手段，大模型具有對人的助讀、助寫、助學、助思的功能，而腦機接口具有助殘和助強（幫助人增強）的功能，具體包括助動、助說、助看、助聽等。在技術的共性上，它們都是數(shù)據(jù)驅動的技術，共享大規(guī)模的自然語言數(shù)據(jù)和腦電信號數(shù)據(jù)。其中大模型的核心在于對海量數(shù)據(jù)的處理和學習，從中提取有用的信息和模式，腦機接口則解析大腦產(chǎn)生的復雜電信號，提取出意圖信息，兩者在數(shù)據(jù)處理和模式識別方面有著共同的技術需求和挑戰(zhàn)。從屬性上看，大模型和腦機接口都是人機交互型技術，前者通過自然語言處理、圖像識別等技術實現(xiàn)人機交互，后者則通過直接的大腦信號傳輸實現(xiàn)更為直接和高效的交互。

兩者的互補性在于，腦機接口能夠捕捉大腦活動的細微信號，而大模型則可以處理和解析這些信號；腦機接口需要高級的信號處理和模式識別算法來解碼大腦活動，而大模型則能提供強大的上下文理解和生成能力，兩者的結合可以促進算法和模型的共同優(yōu)化；大模型試圖通過模擬人類的認知過程來實現(xiàn)智能，腦機接口則試圖直接連接人腦與機器，重拾或增強人類的能力。兩者都在探索認知與智能的本質和邊界，促進人腦與計算機之間的直接交互，并使這種交互更加自然和便捷，或者說推動人機交互領域向更加高效和智能化的方向發(fā)展。人腦相比電腦有著極低的能耗和強大的功能，腦機接口與大模型結合或許能夠開發(fā)出更高效的智能系統(tǒng)，甚至創(chuàng)造出新型的智能形態(tài)，這種智能形態(tài)將超越傳統(tǒng)的機器智能，發(fā)揮并整合生物智能和機器智能各自的優(yōu)勢。

這些共性和互補推動兩者的融合，并使雙方獲益：用腦機接口數(shù)據(jù)訓練大模型，用大模型來解碼腦機接口技術采集的腦信號并生成指令，使得兩種技術都獲得發(fā)展，這就是融合所帶來的“共贏”式發(fā)展。兩者的融合體既可稱為“腦機接口大模型”，也可稱為“基于大模型的腦機接口”或“大模型介導的腦機接口”，前者強調被腦機接口拓展的大模型，后者強調被大模型增強的腦機接口，兩者作為“實體”是同一個對象?？傊瑑烧咝纬闪思夹g上相互增強的關系和效果，形成“雙贏”式的發(fā)展，有望開啟智能化的新篇章，為人類社會帶來更廣闊的應用前景和更深刻的技術變革。

三、兩者融合發(fā)展的哲學預期

1.兩者融合的醫(yī)學預期

大模型與腦機接口的融合在醫(yī)學領域的應用前景被廣泛看好，尤其在治療和改善各種殘障狀況方面展現(xiàn)出巨大潛力。例如，對于因脊髓損傷、中風或其他神經(jīng)系統(tǒng)疾病導致的運動障礙患者，腦機接口可以通過直接連接大腦與外部設備或癱瘓肢體的刺激器，繞過受損的神經(jīng)通路，幫助患者重新獲得運動控制能力，大模型融入腦機接口后則可以進一步提高運動控制的精確度和復雜性。對于言語障礙或運動受限的個體，腦機接口可以直接捕捉大腦中意圖表達的語言信號，然后通過大語言模型解碼并生成可理解的自然語言文本或語音，實現(xiàn)無縫溝通。同時，這一技術還可以用于恢復或增強聽覺、視覺等感官功能。例如，為聾啞人開發(fā)的聽覺腦機接口，可以將聲音信號直接轉換成大腦能理解的電信號，通過繞過受損的耳蝸或聽神經(jīng)，幫助他們重獲聽力。在視覺恢復方面，通過植入電極陣列到視網(wǎng)膜或直接到大腦的視覺皮層，可以幫助盲人恢復一定程度的視覺感知。針對帕金森綜合征、阿爾茨海默病等神經(jīng)退行性疾病，腦機接口可能被用來監(jiān)測異常的腦活動模式，并通過精確的電刺激調節(jié)這些異?；顒樱瑴p緩疾病進展，甚至恢復部分失去的功能。此外，它還可以作為研究這些疾病機制的工具，促進新療法的開發(fā)。對于患有閉鎖綜合征或嚴重運動障礙而無法正常溝通的患者，腦機接口提供了腦對腦的直接思維交流的可能性，甚至還有可能通過監(jiān)測和調節(jié)與情緒相關的腦區(qū)活動，幫助治療抑郁癥、焦慮癥等精神健康問題。

對腦機接口最高的醫(yī)學預期是消除殘障，使因身體癱瘓或有嚴重缺陷的人能夠克服運動、語言和感知功能方面的障礙。BrainCo的創(chuàng)始人韓壁丞對此充滿信心，認為腦機接口使得人機融合時代到來，以后的世界將沒有“殘障人”這個概念，只有更強大的半機械人，他們可以像正常人一樣過美好而有尊嚴的生活。1

2.哲學預期：以想行事的泛在工具

從哲學的角度審視腦機接口與大模型的深度融合，一個重要的預期是它有可能成為一種可以改變人類行為方式的泛在工具。

腦機接口技術如果成熟和完善，尤其是與大模型相融合成為基于大模型的腦機接口后，可以極大地提高意念與行動之間的交互能力，成為人們作為以想行事的泛在工具。此時，人的思維與行動之間通過借助新型的腦機接口可以實現(xiàn)即時轉換，只需通過思考就能操控周圍的智能設備、進行創(chuàng)作、交流信息，乃至控制遠距離的機械裝置，徹底革新行為或行動方式：人的思想可以更快捷有效地作用于物質世界。

在傳統(tǒng)的視野中，思想和行動是人的兩種不同活動，思想是腦內的精神活動，而行動是動用身體（尤其是肢體）去實際地改變對象的實在的物質活動，通俗地說就是“動手做事”的過程，即“以手行事”的過程。思想如果只停留在腦內，是無法在外部世界“做事”的。但借助大模型介導的腦機接口，改變了過去只能“以手行事”的路徑，腦中的意念可以不借助肢體也能對外部世界施加作用，實現(xiàn)做事的目的。施泰納特（Steffen Steinert）等人將這一過程稱為“以想行事”（Doing Things with Thoughts），認為它為人類與世界互動提供了有趣而新穎的方式，即提供了一種繞過身體肌肉系統(tǒng)的新穎輸出通道，由此創(chuàng)造了一種“非具身”（Disembodied）的行動方式。2 這也是一種基于人機交互的知行貫通，它改變了傳統(tǒng)的知行聯(lián)結方式，“僅通過大腦活動就將思想轉化為行動”，3 它將使“意念制動”或“用運動想象來行動”成為一種普遍的行動方式。

腦機接口是用來實現(xiàn)以想行事的手段，但在大模型介入前，這種手段的效能不高，用戶體驗也不佳，往往需要經(jīng)過艱苦的訓練才能取得初步的效果，重要的原因之一是智能算法解析人腦的信號不精準。而大模型介入后，可以解析更復雜的人腦信號并生成更精準的控制指令，能確保執(zhí)行的精確性和安全性。機器或效用設備還可以根據(jù)大模型的預測能力進行決策優(yōu)化，從而實現(xiàn)更高效的以想行事，如在幫助失語者“以想說話”即表達所想時，可以實現(xiàn)從“想一個字母在屏幕上敲一個字母”到“想一個提示詞在屏幕上生成整段話語”。這是因為大模型與腦機接口的融合，或許導致腦機接口讀腦能力的飛躍，甚至顛覆性地改變“讀心”的方式：從淺層“讀心”到深層“讀心”，從復制型“讀心”到生成式“讀心”，從簡單的機械化“讀心”到智能化“讀心”，從解析腦電到善解人意（基于它有理解力）。基于這樣的“讀心”能力無疑可以實現(xiàn)更精準更智能的機器運行控制，所能控制的動作也從簡單到復雜不斷推進，因此兩者的融合可以生成更合人意的行動，使以想行事的水平不斷提升。

其實，使用大模型也具有改變人類行動方式的意義，因為大模型提供了人機之間對話或聊天式的交互。人以自然語言告訴大模型做什么，大模型就替人去完成相應的工作任務，這可以稱為人機合作的“一鍵生成”式的“以言行事”。而當腦機接口與大模型相融合后，人使用大模型為自己做事可以進一步從“一鍵生成”演進為“一念生成”，人類的行為方式則相應地從“以言行事”進展為“以想行事”，由此改變了大模型功能的實現(xiàn)方式，提供了人機交互的新界面。這種新界面可以克服使用大模型時的“提示詞缺陷”（提示詞不能充分表達意圖，或大模型不能準確理解提示詞的言外之意，從而使人機交互受限），實現(xiàn)更便捷、更快速的人機交互或更即時的人機合作，使大模型發(fā)揮更大的效力，且人承擔的勞作或付出更少，人借助大模型為自己做事的效率大大提高。可以設想，聯(lián)結腦機接口的大模型能夠讓人邁過語言表達實現(xiàn)與大模型的交互，從而從文生圖片、文生視頻（Sora）進一步過渡到意念生圖片、想象生視頻，實現(xiàn)“腦畫”的直接外顯，省掉向大模型告知提示詞的以言行事環(huán)節(jié)。

從機制上看，大模型和腦機接口可以聯(lián)合用于人機協(xié)同的以想行事。人可以通過腦機接口支配大模型，而大模型的生成維度是可以擴展的，除了可以生成語言（文本）外，還可以生成動作、物理世界的運動，而且是更智能化的動作。也就是說，腦機接口與大模型的深度集成，可以將人機交互提升到新的水平，使大模型從僅能生成信息形態(tài)的文本或視頻，擴展到可以生成物理世界中的行動。這不僅能夠革新信息的生成與傳播方式，也將在改造物質世界、提升人的身體功能等方面發(fā)揮重要作用。換句話說，大模型融入腦機接口后，腦機接口以想行事的功能將得到大模型的強勁加持，人腦借助機器實現(xiàn)的外部行動將更加高效和精準。可見，融入大模型的腦機接口發(fā)展和完善到一定程度，有可能成為被人普遍使用的工具，使傳統(tǒng)的以手行事和基于大模型的以言行事進一步提升為更加高效和便捷的以想行事，這無疑是人類行為方式的重大嬗變。

大模型與腦機接口的融合體成為一種泛在工具的哲學意義重大。對于人類的技術，目前有多種分類的視角，如材料技術、能源技術、信息技術等。這里還可以從另一個視角區(qū)分出工具意義的技術與非工具（消費品）意義的技術，其中工具意義的技術是決定怎樣生產(chǎn)或怎樣行為的技術，是改變生產(chǎn)方式或行為方式的技術，它的地位比作為一般消費品的技術更重要，因為人類的時代變遷就是根據(jù)工具技術的革命來劃分的，如根據(jù)工具革命劃分出手工時代—機器時代—智能時代，或農(nóng)業(yè)社會—工業(yè)社會—信息社會等。

腦機接口目前還是醫(yī)療技術，屬于“消費品”的范疇，所以還不具有生產(chǎn)工具的屬性，尤其是不具有作為普遍的行動工具的職能。但隨著大模型的融入和腦機接口技術在安全性和功用性上的雙重提高，未來它有可能成為即使健全人也能使用的工具。由工具化的大模型介導的腦機接口，意味著它從醫(yī)療技術提升為工具技術，從而可以對人造成更多、更大和更廣泛的影響?？梢哉f，腦機接口與大模型的融合，行將開啟一個全新的人機交互時代，成為文本+行動的生成器、以言行事與以想行事相結合的新手段、改變信息世界和物質世界的“全能工具”，勢必將人類的認知和行為能力推向新的高度。

當然，即使大模型與腦機接口的融合可以導向高水平的以想行事，也不意味著以言行事和以手行事從此毫無意義。其實，即使在以想行事可以泛在化的未來，它也不能取代另外兩種行事方式的價值。例如，以手行事在未來可能不再具有勞動的功能，因為勞動可以被工具化的腦機接口與大模型的以想行事或以言行事所全面取代，但其仍具生活或生存價值，尤其是健身和體驗世界的價值。對于健全人來說，或許可以在三者之間形成新的分工：以手行事主職身體鍛煉（健康的身體才能支撐以言行事或以想行事，所以以手行事仍具有基礎性作用），以言行事主職思想表達，以想行事主職完成勞動或工作任務。同時，三者之間還可以結成互補關系：難言的事以想行之，想法失控時以言行之，需要健身時則以手行事。即使在以言行事和以想行事之間也需因人制宜——擅長什么用什么，或者因事制宜——哪種合適用哪種。

3.哲學預期中的人學預期

大模型與腦機接口融合所帶來的工具革命不僅改變了人類的行為方式，還可能帶來人本身的存在論變化，從而形成種種新的人學預期。

例如，對于作為個體的人來說，融合大模型的腦機接口對使用者可能引發(fā)身份同一性和認知邊界等問題。當大模型介導的腦機接口增強了用戶以想行事的能力后，對于所完成的任務是否為自己所為可能會產(chǎn)生疑惑；當用戶借助這一系統(tǒng)與外部知識庫或AI系統(tǒng)直接連接時，用戶可以即時調用其中的知識，形成記憶增強和擴展認知邊界的效果，這對于自己是否真知形成質疑，由此帶來真實體驗、個人成就與價值等關涉身份同一性的人學問題。與此相關，如果機器能解讀和響應用戶的思維，那么意識是否可以脫離生物體而存在？這會如何影響我們對自我身份、自由意志和責任的理解？再如，當人類借助大模型介導的腦機接口實現(xiàn)了超出治療的增強時，或展現(xiàn)出使人成為克服現(xiàn)有“生物學局限性”的“超人”或“后人類”的前景。當腦機融合進而人機融合所造就的“新人”（賽博格）超越了人的自然性狀或“天性”時，面對這一人為后果目前存在著極大的爭議，其焦點是人性（人的自然的天性）能否被允許加以技術性地改變？經(jīng)過這樣的改變是否會使人喪失人的本質？腦機融合建構出來的超人或后人類是否會徹底動搖我們關于“人是什么”的信念？或者說，這些功能的擴展或過渡是否對人類身份、本質等構成威脅，從而是否應該進行，它在何種情況下可以進行，在這個過程中我們應秉持一種什么樣的“人類觀”或“人的本質觀”？是否存在不能或不應該被技術操縱所觸及的“人的本質”方面？走向腦機融合是否意味著人類走向一種新形態(tài)？“后人類”是否就是人類使用大模型介導的腦機接口實現(xiàn)腦機融合的必然趨向？1 這些都是爭論激烈的人學新問題。

此外，在這個過程中還存在大量的倫理問題，如新的社會分化問題、隱私保護問題、技術失控和異化問題、責任歸屬問題、價值對齊問題，等等。如果大模型本身就蘊含著巨大的人文風險（所以馬斯克等人呼吁暫停訓練大型AI模型），是否需要阻止它與腦機接口的結合？或者即使不能阻止，是否也存在一個限度問題，即腦機接口應用人工智能到什么程度最合適？如此等等，都是需要認真對待和深入研究的人學問題。

Philosophical Narrative of the Integration of Large Models and Brain-Computer Interfaces

XIAO Feng

Abstract： Based on the inherent connection between brain-computer interfaces and artificial intelligence， the integration of large models with brain-computer interfaces also has a solid technical foundation and broad application prospects， and this integration has already begun to unfold. The integration of the two is of great significance. Philosophically， it is anticipated that the integration of the two will construct a ubiquitous tool for realizing actions according to one’s intentions， leading to significant changes in human behavior. Additionally， it will introduce new philosophical issues such as the identity of individuals and the “post-human” concept of human-machine integration. In the face of new developments in these two cutting-edge technologies， we need to remain vigilant about the humanistic risks they pose， ensuring that technological progress benefits all of humanity.

Key words： large model; brain computer-interface; artificial intelligence; realize actions according to one’s intentions

（責任編輯：姚聰聰）