WHY IT MATTERS
为什么它决定 BCI 能否通用
带有生成式 AI 和在线学习的 BCI 会持续改变输出，也会反过来改变用户策略。只优化眼前准确率、点击速度或任务完成率，可能让系统逐渐偏离用户真正想表达的内容、康复目标和自主选择。
CORE INNOVATION · 11
从即时奖励到长期用户目标
AI 辅助越用越准，就一定越来越好吗？
短期准确率可能掩盖依赖、疲劳和目标漂移；系统需要快慢双环路、不确定性门控、可撤销更新与长期结果审计。
TECHNICAL PATHS
可行的技术路线
- 用快速环处理低风险、可撤销的即时辅助
- 用慢速环审查长期目标、疲劳、依赖和临床结果
- 依据解码不确定性与任务风险动态限制 AI 介入
- 保留撤销、冻结和回滚模型更新的能力
THOUGHT EXPERIMENT
用一个问题检验它
如果系统能更快替你完成句子，却逐渐减少你能表达的意外、新颖或反对意见，它究竟是在提高沟通带宽，还是在缩小你的真实选择？
READING CHECKLIST
读论文或产品材料时，逐项检查
证据检查进度0 / 4
OBSERVATION METRICS
uncertainty / reversibility / long-term utility
不要只寻找一个更高的单项数字；要看这些指标是否在同一受试者、同一任务和同一时间尺度上共同成立。