Do Publics Share Experts’ Concerns about Brain–Computer Interfaces? A Trinational Survey on the Ethics of Neural Technology
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1960s, scientists, engineers, and healthcare professionals have developed brain–computer interface (BCI) technologies, connecting the user’s brain activity to communication or motor devices. This new technology has also captured the imagination of publics, industry, and ethicists. Academic ethics has highlighted the ethical challenges of BCIs, although these conclusions often rely on speculative or conceptual methods rather than empirical evidence or public engagement. From a social science or empirical ethics perspective, this tendency could be considered problematic and even technocratic because of its disconnect from publics. In response, our trinational survey (Germany, Canada, and Spain) reports public attitudes toward BCIs ( N = 1,403) on ethical issues that were carefully derived from academic ethics literature. The results show moderately high levels of concern toward agent-related issues (e.g., changing the user’s self) and consequence-related issues (e.g., new forms of hacking). Both facets of concern were higher among respondents who reported as female or as religious, while education, age, own and peer disability, and country of residence were associated with either agent-related or consequence-related concerns. These findings provide a first look at BCI attitudes across three national contexts, suggesting that the language and content of academic BCI ethics may resonate with some publics and their values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».