позволяет управлять ИИ-агентом с помощью мыслей. Она обозначает временные рамки: к 2027 году мысли будут декодироваться блоками в несколько секунд; к 2030 году ИИ-системы смогут напрямую обрабатывать нейронные представления, включая невербальный контент, такой как мысленные образы; к 2035 году - более тесный симбиоз, когда ИИ ощущается как шестое чувство. Эти даты описываются как оптимистичные, но правдоподобные, а не официальная дорожная карта. Conduit собрала около 10 000 часов нейронных данных от тысяч участников, которые носят гарнитуры и реагируют на инструкции речью или печатью, получая 50 долларов за сеанс в Сан-Франциско. Первоначальные результаты компании показывают, что её модель, получив мысль «в комнате стало холоднее», предсказала фразу вроде «ветерок» или «лёгкий порыв», что указывает на реконструкцию смысла, а не точных слов. Conduit ещё не опубликовала научное исследование, а её примеры являются самоотобранными. Технология опирается на языковые модели (LLM) для интерпретации зашумлённых и неполных сигналов, сравнивая процесс с GPS, который комбинирует сигнал с картой. Ключевое ограничение заключается в том, что сгенерированные предложения могут смешивать обнаруженное намерение с предположениями модели, что создаёт риск непреднамеренных действий. Исследования, такие как система Brain2Qwerty от Meta, показали возможность декодирования языковой активности без имплантов, хотя уровень ошибок высок. Статья поднимает вопросы конфиденциальности и этики, касающиеся владения данными, возможного злоупотребления при обучении других моделей и различия между добровольными командами и мимолётными мыслями. Отмечается ирония в том, что управление ИИ может потребовать передачи ему самых интимных сигналов, и Conduit сначала должна решить проблему определения того, какие