Бывшая сотрудница OpenAI Наоми Башкански перешла в стартап Conduit, где заняла позицию сооснователя исследовательского подразделения. Компания занимается разработкой неинвазивных нейроинтерфейсов и обучением моделей искусственного интеллекта для интерпретации активности человеческого мозга. В своем блоге Башкански описала концепцию, согласно которой в ближайшие годы мыслительные процессы могут стать основным способом взаимодействия с ИИ-системами. По ее мнению, подобные технологии должны расширять когнитивные возможности человека, а не заменять его автоматизированными алгоритмами.

Согласно прогнозам исследовательницы, к 2027 году может появиться техническая возможность передачи мыслей ИИ-агенту через Bluetooth-соединение для их последующей интерпретации в команды и действия. К 2030 году она ожидает расширения отрасли и внедрения телепатических технологий, подобных тем, что разрабатывает Conduit. Башкански также ссылается на заявления Илона Маска и Сэма Альтмана, которые ранее высказывали идеи о конвергенции человеческого мозга и искусственного интеллекта. Она отметила, что степень интеграции человека и ИИ к 2035 году будет зависеть от решений, принимаемых обществом в процессе развития технологий.

Технический подход Conduit заключается в обучении нейросетей на данных мозговой активности. Как пояснила Башкански, на вход модели подаются сигналы мозга, а на выходе система пытается предсказать семантический результат действий пользователя, например, набранный им текст. Стартап базируется в Сан-Франциско и фокусируется на создании интерфейсов, не требующих хирургического вмешательства. Информация об объеме привлеченных инвестиций и оценке компании не раскрывается. Публикация вызвала дискуссию в профильном сообществе. Некоторые пользователи выразили скептицизм относительно термина «неинвазивно», отметив, что точное считывание мыслей без прямого физического доступа к мозгу сопряжено со значительными техническими трудностями. Стоит отметить, что в июне компания Meta представила собственную систему, способную восстанавливать набираемый текст на основе записи мозговой активности без хирургического вмешательства. Заявленная точность распознавания на уровне слов составила 61%, что превосходит показатели предыдущих методов, находившихся на уровне 8%.