前 OpenAI 研究员加入 Conduit 的思想转文字项目

据 8 月 5 日和 6 日发布的报道，前 OpenAI AI 对齐研究员 Naomi Bashkansky 于 7 月底加入旧金山初创公司 Conduit，担任创始研究员。此举让外界重新关注 Conduit 将非侵入式神经信号映射为文本的研究，但并不意味着该公司发布了新数据集或推出了经过验证的产品。

数据集早在招募消息前就已完成

Conduit 于 2025 年 12 月 7 日披露了数据收集计划。公司在官方博文中称，过去 6 个月里，已从数千名参与者处收集了约 10,000 小时的记录。参与者签署同意书后，戴上定制的多模态头戴设备，在与语言模型对话的过程中，用两小时进行说话、听取、阅读或打字等活动。公司表示，每次实验都会生成与文本和音频对齐的神经数据。

Conduit 称，这是其所知规模最大的神经语言数据集，但这只是公司的说法，并非经过独立审计的测量结果。公司公开的文章提供了多个针对未见过的参与者进行零样本解码的示例，但没有报告标准基准、错误分布、统计分析或同行评审对比结果。

模型需要证明什么

Conduit 表示，其系统旨在解码参与者开口说话或开始打字前那一刻的语义内容。公司的采集硬件结合了多种非侵入式传感模态；Conduit 以 EEG 为例进行讨论，但没有公开全部传感器配置。这个区别很重要，因为不同模态的非侵入式信号在质量和实际使用限制上存在显著差异。

该公司还表示，在积累约 4,000 至 5,000 小时的训练数据后，模型对环境噪声的敏感度有所降低。不过，这一规模效应目前尚未得到独立复现。仅凭输出流畅，并不能证明模型真正还原了参与者想表达的意思，因为即使神经信号很弱，语言模型也能依靠上下文先验生成看似合理的文本。

要进行可信的技术评估，Conduit 需要预注册实验任务、设置未参与训练的受试者，提供移除或打乱神经输入的基线，并采用能够区分语义还原与语言模型补全的评测指标。此外，公司还应明确披露神经记录的知情同意、保存期限、删除机制及后续用途。

因此，Bashkansky 的加入更适合被理解为一项雄心勃勃的既有计划迎来研究团队变动。现有公开证据只能证明公司开展了大规模数据采集，并展示了由公司自行挑选的早期案例，尚不足以证明其已经实现面向消费者的“思想转文字”接口。