Inuti det mänskliga sinnet: Kan AI läsa våra tankar?

​AI kan redan skriva, koda, se och tala. Nästa gräns kan vara betydligt mer intim: att förstå vad vi tänker innan vi säger det. Forskare blir allt bättre på att omvandla hjärnaktivitet till ord, medan startups satsar på att ”telepati” kan bli användbar inom några år. Hur nära är vi egentligen maskiner som kan läsa våra tankar?

Från OpenAI till ”telepati”

I juli lämnade Naomi Bashkansky OpenAI för att börja på Conduit, en startup som utvecklar tanke-till-text-modeller som kan översätta hjärnaktivitet till språk utan att kräva kirurgi.

”Vi bygger telepati: tanke-till-text-modeller som tränats på icke-invasiva neurala data”, skrev Bashkansky när hon tillkännagav bytet. Hon ser framför sig att de första verktygen för tanke-till-text kan dyka upp omkring 2027, medan mer avancerade hjärna-till-AI-gränssnitt utvecklas under det följande årtiondet.

Visa inlägget på X Laddar...

Tweeten raderades av författaren.

Men vi sparade allt 🙂.

Ordet ”telepati” låter som science fiction. Men den underliggande idén blir allt mindre osannolik i takt med att forskare lär sig översätta hjärnaktivitet till allt mer meningsfull information utan kirurgi.

AI omvandlar redan hjärnaktivitet till ord

År 2023 använde forskare vid University of Texas at Austin funktionell magnetresonanstomografi (fMRI) och en AI-avkodare för att rekonstruera kontinuerligt språk från människors hjärnaktivitet. Systemet kunde återskapa innebörden i tal som människor hörde och, ännu mer anmärkningsvärt, språk som de föreställde sig.

Resultaten var långt ifrån perfekta transkriptioner. Avkodaren rekonstruerade semantisk innebörd i stället för att fånga upp varje ord som passerade genom någons medvetande. Den skillnaden är viktig. Att avkoda föreställt eller avsett språk är inte samma sak som att få tillgång till godtyckliga tankar, minnen eller känslor.

Tekniken har sedan dess utvecklats ytterligare. Metas Brain2Qwerty v2, som presenterades i juni, omvandlar MEG-inspelningar som samlats in medan deltagare skriver till meningar. I tester med nio deltagare uppnådde systemet en genomsnittlig ordprecision på 61 %, medan den bästa deltagaren nådde 78 %.

Hjärnimplantat ligger längre fram. År 2025 använde forskare 256 implanterade mikroelektroder för att omvandla en mans försök att tala, till följd av amyotrofisk lateralskleros (ALS), till hörbart tal nästan omedelbart.

Varför AI förändrade problemet

Forskare har mätt hjärnaktivitet i årtionden. Det som förändras är deras förmåga att tolka den.

Hjärnsignaler är extremt brusiga, och tankar ger inte upphov till tydliga sekvenser som motsvarar enskilda ord. Moderna deep learning-modeller kan identifiera mönster i neurala data som traditionella avkodningsmetoder hade svårt att fånga.

Språkmodeller ger ytterligare en fördel. De kan använda sammanhang för att avgöra vilka ord och meningar som är sannolika även när den neurala signalen är ofullständig. Ett framtida system behöver därför kanske inte fånga varje detalj i en neural signal perfekt, om AI blir tillräckligt bra på att rekonstruera dess sannolika innebörd.

Det här är inte tankeläsning. Åtminstone inte änDagens teknik har fortfarande enorma begränsningar. Metas system kräver en MEG-skanner, knappast något konsumenter kan bära med sig när de promenerar. Det krävde också cirka 10 timmars individuella hjärninspelningar från varje deltagare för träningen.

Experimentet vid University of Texas ger ytterligare en verklighetskontroll. Forskarna fann att avkodningen krävde deltagarens medverkan. Människor kunde medvetet störa systemet genom att helt enkelt tänka på något annat, medan en avkodare som tränats på en person fungerade dåligt när den användes på en annan.

Huvudforskaren Jerry Tang har också varnat för risken för missbruk. ”Vi tar på största allvar risken att det kan användas i skadliga syften och har arbetat för att undvika det”, sade han.

Från tangentbord till hjärna-till-AI

Det mer realistiska löftet är inte obegränsad tankeläsning. Det handlar om att ta bort några av stegen mellan mänsklig avsikt och en dator.

I dag tänker någon ut en instruktion, omvandlar tanken till ord och skriver eller säger orden till ett AI-system. Ett tillräckligt avancerat neuralt gränssnitt skulle så småningom kunna översätta ett avsett meddelande direkt från hjärnaktivitet.

De omedelbara tillämpningarna är medicinska. Personer som har förlorat förmågan att tala eller röra sig skulle kunna återfå ett mer naturligt sätt att interagera med omvärlden. Neuralink har redan demonstrerat implanterade hjärn-dator-gränssnitt som gör det möjligt för personer med förlamning att styra datorer genom neurala signaler.

Conduits betydligt svårare satsning är att användbar kommunikation mellan hjärnan och datorer så småningom skulle kunna fungera utan kirurgi. Om icke-invasiva system blir mindre, mer exakta och kräver mindre individuell träning, kan tekniken gå bortom medicinen och bli ytterligare ett sätt att interagera med datorer.

Vad händer med den mentala integriteten?

Kommunikation mellan hjärnan och AI skapar också ett integritetsproblem. Webbhistorik, meddelanden och platser avslöjar enorma mängder om människor, men hjärnaktivitet befinner sig ett steg närmare själva källan.

Neurala system skulle så småningom kunna dra slutsatser om avsikter eller ord som en användare aldrig hade för avsikt att lagra permanent. Vem äger den informationen? Kan företag använda den för att träna AI-modeller? Under vilka omständigheter skulle någon annan kunna få tillgång till den?

De frågorna når redan lagstiftare. År 2024 utvidgade Colorado sin integritetslagstiftning till att uttryckligen omfatta neurala data som en del av skyddade biologiska data och definierade dem som information som genereras genom mätning av aktivitet i det centrala eller perifera nervsystemet. Forskare funderar också på problemet. University of Texas-teamet skrev att hjärn-dator-gränssnitt ”bör respektera den mentala integriteten”.

Kommer AI faktiskt att läsa våra tankar?

De första hjärna-till-AI-systemen som får bred användning kommer sannolikt inte att likna science fiction-telepati. De kommer snarare att översätta medvetna försök att kommunicera än att avslöja allt någon råkar tänka på.

Men tangentbord, pekskärmar och röstassistenter löser alla samma problem: att omvandla mänsklig avsikt till något en dator kan förstå. Om AI så småningom lär sig att avkoda den avsikten direkt från hjärnan, kanske nästa revolution inom datorteknik inte handlar om vad maskiner kan göra. Den kan handla om hur lite vi behöver göra för att tala om för dem vad de ska göra.