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Fabio Ratto Trabucco
Los avances en neuroimagen e interfaz cerebro-máquina (BMI) permiten cada vez más la recopilación a gran escala y el procesamiento posterior de datos neuronales, así como la modulación de procesos neuronales. Paralelamente, los avances en inteligencia artificial (IA), especialmente en el aprendizaje automático, crean nuevas posibilidades para decodificar y analizar datos neuronales para diversos fines, incluidos el control de la salud, la detección de enfermedades, la mejora cognitiva y el control de dispositivos. Esta contribución analiza algunos de los principales problemas éticos, técnicos y regulatorios asociados con el análisis de datos neuronales y delinea una hoja de ruta para la innovación responsable en este sector. Además, este documento revisa una variedad de temas que incluyen la lectura de la mente, la privacidad mental, la ciberseguridad en el BMI comercial y los problemas de gobierno de la neurotecnología. Finalmente, se presenta un marco para la innovación y la gobernanza responsables.
Advances in neuroimaging and brain-machine interfacing (BMI) increasingly enable the large-scale collection and further processing of neural data as well as the modulation of neural processes. In parallel, progresses in artificial intelligence (AI), especially in machine learning, create new possibilities for decoding and analysing neural data for various purposes including health monitoring, screening for disease, cognitive enhancement, and device control. This contribution discusses some major ethical, technical, and regulatory issues associated with neural data analytics and delineates a roadmap for responsible innovation in this sector. Moreover, this paper review a variety of themes including mind reading, mental privacy, cybersecurity in commercial BMI, and issues of neurotechnology governance. Finally, a framework for responsible innovation and governance is presented.
