Chance oder Gefahr? Forscher und Ethiker müssen bei der Schnittstellentechnologie zusammenarbeiten

In dem 1995 erschienenen Film “Batman Forever” bedient sich der Riddler während seiner Jagd auf die wahre Identität Batmans des 3D-Fernsehens, um sich heimlich Eintritt zu den intimsten Gedanken der Zuschauer zu verschaffen. Im Jahr 2011 übernahm das Marktforschungsunternehmen Nielsen die Firma Neurofocus und erstellt eine Abteilung für die „Neurowissenschaft der Konsumenten“, welche integrierte bewusste und unbewusste Daten nutzt, um das Entscheidungsverhalten von Konsumenten zu dokumentieren. Was einst eine verruchte Intrige eines Hollywood Blockbusters war, scheint auf dem besten Weg zu sein, Realität zu werden.

Die neusten Mitteilungen über die Gehirn-Computer-Schnittstellentechnologie (engl.: brain computer interface, kurz: BCI) von Elon Musk und Facebook sind nur die aktuellsten Schlagzeilen in einer Geschichte, in der Science Fiction real wird.

Die BCI-Technologie benutzt Signale des Gehirns, um Objekte der äußeren Welt zu kontrollieren. Sie sind potentiell eine weltverändernde Innovation – man stelle sich vor, dass es möglich ist, gelähmt, aber dennoch in der Lage zu sein, mit Hilfe einer Armprothese Dinge fassen zu können, in dem man einfach nur daran denkt. Doch die revolutionäre Technologie lässt auch Bedenken aufkommen. Am Center for Sensorimotor Neural Engineering (CSNE) der Universität Washington erforschen wir und unsere Kollegen die BCI-Technologie – und ein zentraler Bestandteil dieser Forschung beinhaltet die Arbeit an Themen wie Neuroethik und Neurosicherheit. Ethiker und Ingenieure arbeiten hier zusammen, um Risiken zu verstehen und zu quantifizieren und um Wege zu finden, um die Öffentlichkeit zu schützen.

P300-Signale aufnehmen

Die gesamte BCI-Technologie basiert auf der Möglichkeit, in der Lage zu sein, Informationen eines Gehirns zu sammeln, die dann von einem Gerät benutzt oder weiterverarbeitet werden können. Es gibt zahlreiche Orte, von denen diese Signale aufgenommen werden können und unendlich viele Wege, diese Daten auszuwerten, sodass es verschiedene Möglichkeiten gibt, das BCI zu benutzen.

Ein paar BCI-Forscher konzentrieren sich auf eine bestimmte Art wiederkehrender Gehirnsignale, die immer dann aufkommen, wenn es zu wichtigen Veränderungen in unserer Umgebung kommt. Neurowissenschaftler nennen diese Signale „Ereignisbezogene Potentiale“. In der Praxis helfen sie uns, auf einen Stimulus die passende Reaktion zu identifizieren.

Examples of event-related potentials (Image by Tamara Bonaci via Theconversation)q
Examples of event-related potentials (Image by Tamara Bonaci via Theconversation)

Genaugenommen aktivieren wir eines dieser spezifischen Signale mit dem Namen P300. Es ist der positive, elektrische Höhepunkt, der im Hinterkopf 300 Millisekunden nach dem Stimulus entsteht. Das P300-Signal alarmiert den Rest unseres Gehirns dass sich hier ein „Sonderling“ befindet, der innerhalb der restlichen Umgebung eindeutig auffällt.

Würden wir in einem Park beispielsweise nach unseren Freunden suchen, würden wir uns nicht auf die Gesichter der einzelnen Personen konzentrieren. Würden wir die Hirnsignale aufnehmen, wenn jemand die Menschenmenge absuchen würde, wäre hier stattdessen eine eindeutig wahrnehmbare Reaktion des P300-Signals, wenn wir jemanden sehen, der unser Freund sein könnte. Das Signal überliefert eine unterbewusste Nachricht, die uns auf etwas Wichtiges hinweist, das Aufmerksamkeit verdient. Diese Signale sind Teil eines bisher noch unbekannten Pfades im Gehirn, der die Wahrnehmung und die Konzentration unterstützt.

Gedankenlesen durch P300-Signale

P300-Signale treten zuverlässig immer dann auf, wenn wir etwas Seltenes oder Fragmentiertes wahrnehmen. Zum Beispiel, wenn das T-Shirt, dass man gesucht hat, im Kleiderschrank sieht oder wenn man eine Parklücke findet. Forscher können das P300-Signal in einer experimentellen Umgebung verwenden, um festzustellen, was uns wichtig ist. Das führt auf Hilfsmittel wie ‚Buchstabierer‘ zurück, die Menschen mit Lähmungen dazu bringen, Kraft ihrer Gedanken einzelne Buchstaben zu tippen.

Es kann auch dazu verwendet werden, festzulegen, was man weiß – dieses Vorgehen wird der „Schlechte-Gewissens-Test“ genannt. Im Labor werden Untersuchungsobjekte dazu aufgefordert, sich eine Sache zum „Stehlen“ oder Verstecken auszusuchen, danach werden ihnen viele Bilder von Dingen mit und ohne Bezug zur ausgesuchten Sache gezeigt. Wählen Subjekte beispielsweise zwischen einer Uhr und einer Halskette und werden ihnen dann typische Objekte einer Schmuckschachtel gezeigt, wird das P300-Signal aufkommen, sobald dem Subjekt das Bild mit der ausgewählten Sache gezeigt wird.

Jedes P300-Signal ist einzigartig. Je nachdem, wonach Forscher suchen, benötigen sie Daten für das „Training“. Diese sind vor allem erhaltene Gehirnsignale, von denen die Forscher überzeugt sind, dass sie P300er enthalten; sie benutzen diese dann, um das System zu kalibrieren. Wenn der Test also ein unterbewusstes Nervensignal misst, von dem man nicht einmal wusste, dass man es hervorbringt, kannst man dieses bewusst verfälschen? Vielleicht, wenn man weiß, dass man untersucht wird und was genau die Stimuli dafür sind.

Techniken wie diese gelten immer noch als unzuverlässig und ungeprüft, deswegen haben US-amerikanische Gerichte die Anerkennung von Daten aus Untersuchungen mit P300 als Beweismaterial nicht zugelassen.

BCI technologie (Image by Mark Stone via Theconversation)
BCI-Technologie (Image by Mark Stone via Theconversation)

Man stelle sich vor, dass das P300-Signal nicht genutzt wird, um das Rätsel der „gestohlenen Sachen“ im Labor zu lösen, sondern dass jemand diese Technologie nutzt, um Informationen über unsere Geburtsdaten oder unsere Hausbank zu extrahieren – ohne sie ihm zuvor mitzuteilen. Unsere Forschungsgruppe hat Daten gesammelt, die aufzeigen, dass genau das möglich ist. Nur durch die Nutzung der Gehirnaktivität eines Individuums – speziell dessen P300-Signale – könnten wir die Vorlieben des Einzelnen für eine Kaffeemarke oder den Lieblingssport feststellen.

Das könnten wir allerdings nur, wenn subjektspezifische Trainingsdaten vorliegen. Was, wenn wir die Vorlieben einer Person ohne Vorwissen über deren Gehirnsignalaktivitäten herausfinden könnten? Ist ein Training nicht notwendig, könnten Benutzer einfach ein Device aufsetzen und losgehen, ohne das persönliche Trainingsprofil laden oder die Kalibrierung abwarten zu müssen. Die Forschung an vorbereiteten und unvorbereiteten Geräten ist Mittelpunkt der stetigen Experimente der Universität in Washington und an anderen Orten.

Spätestens, wenn die Technologie in der Lage ist, die Gedankenwelt einer Person zu lesen, ohne dass diese aktiv kooperiert, kommt es zu einem teilweise akuten ethischen Problem. Alles in Allem veröffentlichen wir bereits die ganze Zeit schon Teile unserer Privatsphäre bewusst – wenn wir den Mund öffnen, um uns zu unterhalten oder wenn wir GPS-Geräte benutzen und in diesem Zuge den Firmen erlauben, Daten über uns zu sammeln. Aber in diesen Fällen sind wir damit einverstanden, das zu teilen, was sich in unseren Köpfen befindet. Der Unterschied zur noch nicht voll entwickelten P300-Technologie zukünftiger Generationen besteht darin, dass der Schutz, den uns die Einverständniserklärung gibt, komplett umgangen werden könnte.

Was, wenn es möglich ist, das, was wir denken und planen, zu dekodieren, ohne dass wir es mitbekommen? Würden wir uns angegriffen fühlen? Würden wir einen Kontrollverlust verspüren? Die Auswirkungen auf die Privatsphäre werden vielfältig sein. Vielleicht könnten Werbeagenturen bereits herauslesen, welche Marken wir bevorzugen und uns personalisierte Werbung schicken, was vielleicht recht angenehm, aber sicherlich auch seltsam sein könnte. Oder bösartige Instanzen könnten unsere Bank und die PIN herausfinden. Das wäre eine eindeutige Warnung.

Aus großer Macht folgt große Verantwortung

Die potentielle Möglichkeit, individuelle Vorlieben und persönliche Informationen anhand der eigenen Hirnsignale festzustellen, hat eine Zahl schwieriger, aber akuter Fragen aufgeworfen: Sollten wir in der Lage sein, unsere Nervensignale zu privatisieren? Wenn ja, sollte dann so etwas wie neurale Sicherheit ein Menschenrecht sein? Wie schützen und bewahren wir all die Daten, die für Forschung und auch bald für Freizeit gesammelt werden, adäquat auf? Woher wissen Konsumenten, ob irgendeine geschützte oder anonymisiere Messung ihrer Nervendaten durchgeführt wird? Bis jetzt sind nervenbezogene Daten, die für die kommerzielle Nutzung gesammelt werden, nicht unter dem gleichen Rechtschutz wie biomedizinische Forschung oder das Gesundheitswesen gefasst. Sollte neurologisches Datenmaterial anders behandelt werden?

Das ist die Art von Rätsel, die sich neurologische Forscher und Ethiker in einer Zusammenarbeit stellen sollten. Ethiker neben Forschern ins Labor zu setzen, so wie wir es in der CSNE gemacht haben, ist eine Möglichkeit, um zu garantieren, dass die Privatsphäre und die Sicherheitsrisiken von Neurotechnologien und andere ethisch wichtige Themen einen aktiven Teil der Forschung darstellen – und nicht nur ein nachträglicher Gedanke sind.

Tim Brown beispielsweise ist ein Ethiker an der CSNE, der in einem Labor der neurologischen Ingenieure „untergebracht“ wurde, was ihm erlaubt, täglich mit den Forschern über ethische Bedenken zu sprechen. Er ist außerdem einfach in der Lage, mit Forschungssubjekten zu interagieren und sie in Bezug auf ihre ethischen Bedenken über Gehirnforschung direkt zu interviewen.

Es gibt immer noch wichtige ethische und rechtliche Lektionen über Technologie und Privatsphäre in anderen Bereichen, wie Genetik oder Neuromarketing. Aber es scheint so, als wäre da etwas anderes Wichtiges, wenn es um das Lesen neurologischer Daten geht. Sie sind intimer mit unserer Gedankenwelt verknüpft und damit, wie wir uns selbst sehen. Damit erlangen ethische Themen, durch BCI-Nachfrage induziert, besondere Aufmerksamkeit.

Ethische Debatten, während die Technologie noch in Kinderschuhen steckt

Während wir damit kämpfen, herauszufinden, wie Privatsphäre und Sicherheit in diesem Zusammenhang am besten in Angriff genommen werden soll, gibt es zwei Faktoren in der aktuellen P300-Technologie, die uns Zeit verschaffen werden.

Erstens benutzen die meisten kommerziellen Geräte trockene Elektroden, deren Fähigkeit, elektronische Signale zu empfangen, auf Hautkontakt beruht. Diese Technik ist anfällig für Störsignale, was bedeutet, dass wir nur relativ grundlegende Formen von Informationen von einem Benutzer aussondern können. Die Hirnsignale, die wir aufnehmen, sind aufgrund Dingen wie der Elektroden-Bewegung und der sich ständig verändernden Natur von Hirnsignalen im höchsten Maße variabel – auch bei ein und derselben Person. Zweitens befinden sich Elektroden nicht immer in einer idealen Lage, um aufgenommen zu werden.

Letztlich bedeutet diese mangelnde Verlässlichkeit, dass BCI-Geräte momentan nicht annähernd so allgegenwärtig sind, wie sie in der Zukunft sein könnten. Da sich Elektroden-Hardware und die Signalverarbeitung ständig verbessern, wird es einfacher sein, diese Geräte weiterhin zu benutzen. Es wird auch einfacher sein, an persönliche Informationen zu einer anonymen Person zu gelangen.

Der sicherste Rat wäre, diese Maschinen überhaupt nicht mehr zu benutzen.
Das Ziel sollte sein, dass ethische Standards und die Technik so zusammenkommen, dass sichergestellt wird, dass zukünftige Benutzer darauf vertrauen, während der Benutzung dieser Geräte die Privatsphäre geschützt zu wissen. Es ist eine seltene Chance der Zusammenarbeit von Wissenschaftlern, Ingenieuren, Ethikern und letztlich auch der Regierungen, um Produkte zu entwickeln, die noch besser sind, als jene, die sich die Science Fiction erträumt hat.

Dieser Artikel erschien zuerst auf „The Conversation“ unter CC BY-ND 4.0. Übersetzung mit freundlicher Genehmigung der Redaktion.


Image (adapted) Brain by HypnoArt (CC0 Public Domain)


The Conversation

ist Assistant Professor für Neurologie an der Oregon Health and Sciences University und Affiliate Assistant Professor dfür Philosophie an der Universität Washington. Sein Interessensfeld umfasst auch die Demenzforschung.


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