KI SpotlightNewsKI soll Seh-Wahrnehmung aus Hirnscans rekonstruieren
Ein KI-Tool soll aus Gehirnscans rekonstruieren können, was eine Person sieht, und umgekehrt Gehirnaktivität anhand des Gesehenen vorhersagen. Entwickelt wurde es laut Bericht von Michal Irani und Kollegen am Weizmann-Institut.
Mit KI erstellt◆ Fakten auf einen Blick
- Neu ist die Behauptung, dass ein KI-Tool sowohl die visuelle Wahrnehmung aus Gehirnscans rekonstruieren als auch Gehirnaktivität vorhersagen kann. Gegenüber früheren Berichten ist keine belastbare Primärquelle verfügbar; die Meldung basiert auf einem Artikel von MIT Technology Review.
- Potenzielle Nutznießer: Menschen mit locked-in-Syndrom oder neurologischen Erkrankungen, Neurowissenschaftler, Forscher am Weizmann-Institut. Potenziell Geschädigte: Personen, deren innere Gedanken oder mentale Bilder ohne Einwilligung ausgelesen werden könnten. Handlungsbedarf: Datenschutzbehörden und Gesetzgeber, da Neurodaten nach GDPR nicht explizit als sensible Daten eingestuft sind (Belege 48635, 48636, 48637).
- Ein KI-Tool soll aus Gehirnscans rekonstruieren können, was eine Person sieht, und umgekehrt Gehirnaktivität anhand des Gesehenen vorhersagen. Entwickelt wurde es laut Bericht von Michal Irani und Kollegen am Weizmann-Institut.
1 – KI-Tool und behauptete Präzision
Ein KI-Tool am Weizmann-Institut, entwickelt von Michal Irani und Kollegen, kann laut MIT Technology Review visuelle Wahrnehmung aus Gehirnscans rekonstruieren und umgekehrt Gehirnaktivität vorhersagen. Die behauptete Präzision wird als „bemerkenswert“ (remarkable precision) beschrieben; eine konkrete quantitative Angabe wie ein Prozentwert oder Fehler-Score wird in der Quelle nicht genannt. Die Rekonstruktionen ähneln den tatsächlich gesehenen Bildern stark, wie anhand von Bildpaaren gezeigt wird: links das Original, rechts die Rekonstruktion. Irani hofft, damit die Gehirnfunktion besser zu verstehen und locked-in-Patienten zu helfen.
2 – Zweifel an Zuverlässigkeit und Datenschutz
Eine belastbare Primärquelle ist nicht verfügbar. Eine arXiv-Reanalyse einer anderen Studie zeigt generelle Zweifel an der Glaubwürdigkeit solcher Rekonstruktionen auf: Sie kritisiert selektive Berichterstattung (nur beste Beispiele) und zirkuläre Metriken, die die Leistung künstlich aufblähen. Zudem gelten Neurodaten nach der DSGVO nicht explizit als sensible Daten, da Artikel 9 DSGVO zwar genetische, biometrische und Gesundheitsdaten auflistet, Neurodaten aber nicht erwähnt. Das wirft Datenschutzbedenken auf.
