When Thought Becomes Tradeable: Legislating Neuroprivacy Frameworks in the Brain-computer Interfaces (BCIs) Commercial Era
Notice bibliographique
Résumé
Neuralink presents brain-computer interfaces (BCIs), the most innovative technology that enables the brain to communicate with the outside world. The global BCI market size is projected to be 8.7 billion in 2033, upwards of the current 2.1 billion in 2024, due to the brain-computer interfaces (BCIs). These systems are associated with medical and cognitive enhancement benefits but are also accompanied by serious concerns about neuro privacy, i.e., unauthorized inference and commercial use of cognitive data. This study seeks to investigate the regulation of commercial BCIs in addressing the value of neuro privacy rights at Neuralink. The study was based on the systematic literature review (SLR) to examine regulatory approaches to neuroprivacy in BCIs. The three databases used in the review are IEEE Xplore, PubMed and Google Scholar search databases between 2014 and 2025. This research examined eight peer-reviewed articles using a strict selection criterion covering relevance, the quality of the methods, and the publication date, allowing detailed information on the issue of neuro privacy in the BCI era to be drawn. The study used thematic analysis to identify and categorise patterns in the literature regarding neuro privacy, control of cognitive information, and commercial BCI ethics. The results showed the different implications and ethical issues of brain-computer interfaces (BCIs) related to the extraction of cognitive data, neuro privacy safeguards, and the commercialization of neural information. The study shows that commercialization of BCIs is faced with some ethical, legal, and privacy issues, and that firm regulation frameworks are necessary to protect neuroprivacy.
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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 | 0,097 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».