ნეირომონაცემები

შენიშვნა: წინამდებარე დოკუმენტი  მომზადებულია ევროპის მონაცემთა დაცვის ზედამხედველის (EDPS) TechDispatch #1/2024 - Neurodata-ის მიხედვით.

 

ნეიროტექნოლოგიის ცნება

თავის ტვინი, ზურგის ტვინთან ერთად, ცენტრალურ ნერვულ სისტემას ქმნის, რაც გადამწყვეტ როლს ასრულებს სხეულის სხვადასხვა ფუნქციების (მათ შორის, ადამიანის შემეცნებითი (ე.წ. „კოგნიტური“) შესაძლებლობის) რეგულირებასა და კოორდინაციაში. ტვინის რთული და თავისებური აქტივობა დიდი ხანია მეცნიერთა კვლევის საგანს წარმოადგენს.

ადამიანის თავის ტვინის ფუნქციების შესწავლისთვის და განმარტებისთვის სხვადასხვა სახის მეთოდი იქნა შემუშავებული.

თავდაპირველად, ტვინის ვიზუალიზაციის ტექნოლოგიები კლინიკური მედიცინისა და ნეირომეცნიერული კვლევებისთვის შემუშავდა და დღემდე გამოიყენება ჯანდაცვის სფეროში. მაგალითად, ტრანსკრანიალური მაგნიტური სტიმულაცია (TMS) - შაკიკის სამკურნალოდ, ტვინის ღრმა სტიმულაცია (DBS) კი ესენციური ტრემორის, პარკინსონის დაავადების, დისტონიისა და ობსესიურ-კომპულსიური აშლილობის (OCD) სამკურნალოდ გამოიყენება.

საწყის ეტაპზე, ნეიროტექნოლოგია განისაზღვრებოდა, როგორც „ნებისმიერი ტექნოლოგიური განვითარება, რომელიც ტვინის ფუნქციაზე დაკვირვებასა და მის მოდიფიცირებას ხდის შესაძლებელს“.

უახლესი განმარტების მიხედვით, ნეიროტექნოლოგიებად მოიაზრება ყველა „მოწყობილობა და პროცედურა, რომლებიც გამოიყენება ნერვული სისტემების სტრუქტურასა და ფუნქციაზე წვდომისთვის, გამოსაკვლევად, შესაფასებლად, ასევე მათი მართვისა და იმიტირებისათვის“.

ნერვული სისტემის აგებულებისა და ურთიერთქმედების მიხედვით, ნეიროტექნოლოგიის სფერო რამდენიმე ქვედარგად შეიძლება დაიყოს.

ნეიროტექნოლოგიებმა შესაძლოა:

ჩაიწერონ ტვინის აქტივობა - აღნიშნულში მოიაზრება ისეთი ტექნოლოგიები, რომლებიც უზრუნველყოფს ტვინის აქტივობის ჩაწერას (მაგალითად, ელექტროენცეფალოგრამები (EEGs)) ან ტვინის ვიზუალიზაციას (მაგალითად, ფუნქციური მაგნიტურ-რეზონანსული გამოსახულების  (fMRI) მეშვეობით).   

მართონ ტვინის აქტივობა - ამ ნეიროტექნოლოგიებს აქვთ ტვინის აქტივობის მოკლევადიანი (ნეიროსტიმულაცია) ან გრძელვადიანი (ნეირომოდულატორი) ეფექტით მოდულაციის უნარი.

 

განასხვავებენ ადგილობრივ, დისტანციურ, პასიურ და აქტიურ ნეიროტექნოლოგიებს:

ადგილობრივი - სენსორი უშუალო კონტაქტშია მომხმარებლის სხეულთან (შესაბამისად, ინდივიდები ინფორმირებული არიან მათი არსებობის შესახებ) და ამგვარად ხდება ურთიერთქმედება.

დისტანციური - ურთიერთმოქმედება ხდება სენსორებით, რომლებიც მომხმარებლის სხეულისგან მოშორებითაა განთავსებული. შესაბამისად, იგი შეიძლება არ იყოს ინფორმირებული მათი არსებობის შესახებ.

 

ნეიროტექნოლოგიების მიერ მონაცემთა შეგროვება შეიძლება იყოს:

პასიური - მონაცემთა შეგროვებისთვის არ არის აუცილებელი მომხმარებლის მიერ რაიმე აშკარა აქტივობის განხორციელება. 

აქტიური - მონაცემთა შეგროვება ხდება მაშინ, როდესაც მომხმარებლები ახორციელებენ კონკრეტულ აქტივობებს, როგორიცაა რაიმეზე ფიქრი, წარმოსახვა, კითხვებზე პასუხის გაცემა, კონკრეტული ფიზიკური ამოცანების შესრულება ან როდესაც ისინი ახდენენ რეაგირებას სპეციალურად შემუშავებულ „გამღიზიანებელზე“.

ბოლო წლებში, მომსახურების ბაზარზე შეიმჩნევა ზოგიერთი ნეიროტექნოლოგიის ეთიკურად და სამართლებრივად საეჭვო გამოყენების ტენდენცია. მაგალითად, ნეირომარკეტინგის კვლევის მომსახურებას რამდენიმე ტრანსნაციონალური კომპანია  რეკლამებსა თუ პროდუქტებზე ადამიანის ტვინის რეაქციის შესაფასებლად იყენებს. ზოგიერთ შემთხვევაში კი ნეიროვიზუალიზაციის მეთოდები მომხმარებლის ქცევის შესასწავლად, მისი ანალიზისა და პროგნოზირებისთვის გამოიყენება.

ნეირომონაცემების ამგვარი გამოყენება სხვადასხვა სახის საფრთხეს უქმნის ადამიანის ფუნდამენტურ უფლებებს, „დიდი ალბათობით კანონმდებლობასთანაც შეიძლება მოდიოდეს წინააღმდეგობაში“.

 

ნეიროუფლებები

ზოგიერთი მეცნიერის მოსაზრებით, ადამიანის არსებული უფლებები შესაძლოა არ იყოს საკმარისი ნეიროტექნოლოგიებთან დაკავშირებულ საფრთხეებთან გამკლავებისათვის. შესაბამისად, ისინი გვთავაზობენ ხუთ ახალ უფლებას, კერძოდ კი „ნეიროუფლებებს“[1]:

• შემეცნებითი (ე.წ. კოგნიტური) თავისუფლება - ადამიანმა თავად უნდა გადაწყვიტოს, სურს თუ არა თავისი ტვინის აქტივობისა და გონებრივი პროცესების ჩაწერა ან/და მოდულაცია;
• მენტალური კონფიდენციალურობა - ადამიანს შეუძლია არ გაამჟღავნოს თავისი მენტალური ინფორმაცია და თავიდან აიცილოს მის შემეცნებით (ე.წ. „კოგნიტურ“) სფეროში ჩარევა;
• მენტალური მთლიანობა - აკრძალულია ადამიანის ნერვული აქტივობის მოდულაცია, როდესაც პირს არ აქვს განცხადებული თანხმობა და ეს მისთვის ზიანის მომტანია;
• ფსიქოლოგიური უწყვეტობა - პირის უფლება მესამე პირების მხრიდან, მისი თანხმობის გარეშე, გარეგანი ჩარევებისგან (მაგალითად, ადამიანი განიკურნა პარკინსონის დაავადებისგან, მაგრამ ტვინის სტიმულაციებმა ის კონკრეტული მომღერლის მუსიკაზე დამოკიდებული გახადა) დაიცვას თავისი იდენტობა და ფსიქიკური ცხოვრების თანმიმდევრულობა;
• სამართლიანი წვდომა - ნეიროტექნოლოგიების მეშვეობით სენსორული და გონებრივი შესაძლებლობების გაუმჯობესების შედეგად მიღებული სარგებელი სამართლიანად უნდა განაწილდეს მოსახლეობაში.

მკვლევარების ნაწილი მიიჩნევს, საკანონმდებლო რეფორმებისა და საერთაშორისო კონვენციების მხარდაჭერა, ნეიროტექნოლოგიებთან დაკავშირებით წამოჭრილი პრობლემების მოგვარებისთვის უფრო მეტად ეფექტიანი გზა შეიძლება იყოს.

 

ნეირომონაცემები

ნეირომონაცემები შეიძლება განისაზღვროს, როგორც თავის ტვინიდან ან/და ნერვული სისტემიდან შეგროვებული ინფორმაცია. მათი შეგროვება ძირითადად იდენტიფიცირებული პირებისგან ხდება. ხანდახან ეს პირები თვითიდენტიფიცირებას ახდენენ (მაგალითად, როდესაც ტექნოლოგიების გამოყენება გართობის მიზნით ხდება), ზოგიერთ შემთხვევაში კი უშუალოდ სენსორები აიდენტიფიცირებენ კონკრეტულ ინდივიდს (ტექნოლოგიების ჯანმრთელობის მიზნებთან დაკავშირებით გამოყენების შემთხვევებში).  

ნეირომონაცემები ინდივიდების  იდენტიფიცირების საშუალებას იძლევა. იმ შემთხვევაშიც თუ თავდაპირველი დამუშავების მიზანი სულაც არ წარმოადგენდა პირის იდენტიფიკაციას, ნეირომონაცემების უნიკალურობიდან გამომდინარე აღნიშნული სუბიექტის იდენტიფიცირების რეალური საფრთხე და შესაძლებლობა წარმოიქმნება. შესაბამისად, ადამიანის ნეირომონაცემები პერსონალური მონაცემებია.

ტვინის ტალღების მნიშვნელოვანი ნაწილი (ნეირომონაცემების სხვა ფორმებიც) უნიკალურია თითოეული ინდივიდისთვის, რაც მეცნიერებმა რამდენიმე კვლევაში  თავის ტვინის ტალღებზე დაფუძნებული ავთენტიფიკაციის სისტემის შემუშავებისათვის გამოიყენეს. ამასთან, მათი უნიკალურობა ამ მონაცემების სხვა მიზნებისთვის გამოყენებასაც ხდის შესაძლებელს, მაგალითად, პროფაილინგისთვის.

ნეიროტექნოლოგიის თაობაზე გაერთიანებული ერების განათლების, მეცნიერებისა და კულტურის ორგანიზაციის (UNESCO) ბიოეთიკის საერთაშორისო კომიტეტის ანგარიშში აღნიშნულია, რომ ნეირომონაცემები ინდივიდის იდენტიფიკაციის საშუალებას იძლევა.[2] ასევე, ბევრი სხვა საერთაშორისო ორგანიზაცია ხაზს უსვამს  ნეირომონაცემების დამუშავების პროცესში პირადი ცხოვრების დაცულობის უფლების მნიშვნელობაზე.

ეკონომიკური თანამშრომლობისა და განვითარების ორგანიზაციის (OECD) რეკომენდაციის თანახმად, ტვინის მონაცემები არის „მონაცემები, რომლებიც დაკავშირებულია იდენტიფიცირებული ან იდენტიფიცირებადი პირის ტვინის აგებულებასთან და ფუნქციონირებასთან და შეიცავს უნიკალურ ინფორმაციას ამ პირთა ფიზიოლოგიური, ჯანმრთელობის ან ფსიქიკური მდგომარეობის შესახებ“.[3]

 

ნეირომონაცემების დამუშავება

მონაცემთა ტიპების მიხედვით:

• ტვინის სტრუქტურასთან დაკავშირებული მონაცემები - ტვინის ქსოვილები შედგება უჯრედებისა და მათ შორის არსებული ნაპრალებისგან. აღნიშნული ელემენტებიდან სხვადასხვა მეთოდების დახმარებით შესაძლებელი ხდება ანატომიური და ფიზიოლოგიური მხარეების გაზომვა, რაც უჯრედების სტრუქტურის, მათი ფიზიკური ურთიერთკავშირისა და ფუნქციონირების გაგებას ამარტივებს.
• ტვინის აქტივობასთან დაკავშირებული მონაცემები - ნეიროვიზუალიზაციის ან/და ნეირომონიტორინგის დახმარებით მუშავდება ტვინის მთავარი განყოფილებების (დიდი ნახევარსფერო, ნათხემი, ტვინის ღერო და ა.შ.) ნერვული იმპულსების შესახებ ინფორმაცია მუშავდება. აღნიშნული შეიძლება განხორციელდეს ტვინის ელექტრული აქტივობის ან სისხლის მიმოქცევის შემოწმებით (ტვინის აქტიური სფეროები საჭიროებენ ჟანგბადით გაჯერებულ სისხლს).
• პერიფერიულ ნერვულ სისტემასთან დაკავშირებული მონაცემები - პერიფერიული ნერვული სისტემის მოწყობილობებით (PNI) ხდება ანატომიასთან, ფუნქციასთან და აქტივობებთან დაკავშირებული ბიოელექტრული ინფორმაციის შეგროვება.

მონაცემთა დამუშავების მიზნის მიხედვით:

 

პირის ფიზიკურ ჯანმრთელობასთან, გონებრივ შესაძლებლობასთან (პრობლემების გადაჭრის, გადაწყვეტილების მიღების, დასაბუთების, გააზრების), აღქმის უნართან და ემოციებთან დაკავშირებული ინფორმაციის დამუშავების მიზანი.

 

ნეირომონაცემები ამ შემთხვევაში გარკვეულ დონემდე ინტერპრეტირებადი შეიძლება იყოს. მაგალითად, მონაცემთა სუბიექტმა შესაძლოა წარმოიდგინოს თავისი ხელწერა, ხოლო ტექნოლოგიების მეშვეობით, ტვინის სიგნალების გაშიფვრით, იგი ზუსტ ტექსტად აისახოს.

ზოგიერთი პროცესის მიზანია ნეირომონაცემების მეშვეობით ადამიანის ემოციებთან დაკავშირებული დასკვნების გაკეთება. როგორც წესი, ამ დროს ხელოვნური ინტელექტის მეშვეობით ხდება შაბლონების იდენტიფიცირება და ტვინის აქტივობის გაშიფვრა.

ამავე კატეგორიაში განიხილება ნეიროანალიზის განვითარებადი სფეროს ისეთი მეთოდები, როგორიცაა „ტყუილის გამოვლენა“ (Lie Detection) და „ტვინის ანაბეჭდის აღება“ (Brain Fingerprinting), რომლითაც კონკრეტული ინფორმაციის არსებობის იდენტიფიცირება არის შესაძლებელი. ამ შემთხვევაში, მნიშვნელოვანია, რომ ტვინი გარეგან გამღიზიანებლებზე ახდენს რეაგირებას, პირის მიერ რაიმეს გაცნობიერების მომენტის იდენტიფიცირება კი კონკრეტული ტალღების მეშვეობითაა შესაძლებელი.  ამასთან, ემოციის ამომცნობი ხელოვნური ინტელექტისა (AI) და ტყუილის დეტექტორის მეცნიერული სისწორე დადასტურებული არ არის. 

 

ნეიროტექნოლოგიების გამოყენების სფეროს მიხედვით ნეირომონაცემების დამუშავების მიზანი შეიძლება განსხვავდებოდეს:

• ჯანდაცვა - ნეირომონაცემების დამუშავების მიზანი შესაძლოა იყოს ტვინის ფუნქციებისა და ნერვული სისტემის კვლევა. მაგალითად, სხვადასხვა კოგნიტური პროცესების და მათზე გავლენის მქონე პათოლოგიების შესასწავლად; სხვადასხვა ნერვული და მენტალური მდგომარეობის, დაავადების დიაგნოსტიკისა და მკურნალობისთვის. 
• განათლება - ნეირომონაცემების დამუშავებამ შესაძლოა ხელი შეუწყოს  საგანმანათლებლო პროცესების განვითარებას, შინაგანი (მოსწავლის/სტუდენტის შესაძლებლობები, წინაღობები, პრეფერენციები) და გარეგანი (საკლასო ოთახების პირობები, სწავლების მეთოდოლოგია) ელემენტების გათვალისწინებით.
• გართობა - ნეირომონაცემების დამუშავება მომხმარებლების გამოცდილების/სიამოვნების მიღების ოპტიმიზაციას შეიძლება ემსახურებოდეს, რაც, თავის მხრივ, უზრუნველყოფს გართობის ინდუსტრიის პროდუქტების გაუმჯობესებას.
• ეკონომიკა და მარკეტინგი - ნეირომონაცემების დამუშავების მიზანი შეიძლება იყოს მომხმარებლის ქცევისა და გადაწყვეტილებების მიღების ანალიზი.
• სამუშაო ადგილი - ნეირომონაცემების დამუშავების მიზანი შეიძლება იყოს დასაქმებისა და დაწინაურების ეტაპზე, დასაქმებული პირების მიერ დავალებების შესრულების ანალიზი.
• უსაფრთხოება - ნეირომონაცემების დამუშავების მიზანი შესაძლოა იყოს დანაშაულებისა და ინციდენტების პრევენცია, მაგალითად, პილოტებისა და მძღოლების მონიტორინგის მიზნით ნეირომონაცემების დამუშავება, ყურადღების ნაკლებობით, ძილიანობით გამოწვეული უბედური შემთხვევების თავიდან ასარიდებლად. 

 

სხვადასხვა აპლიკაციისა და მოწყობილობის მონიტორინგის მიზანი

 

მაგალითად, სამედიცინო იმპლანტების, ორთოპედიული საშუალებების[4], ვირტუალური რეალობის (VR), მეტავერსის (Metaverse) და თამაშების[5] მონიტორინგისთვის.

ფსიქოლოგიაში ნეირომონაცემები შესაძლოა დამუშავდეს ტვინის კონკრეტულ გამაღიზიანებელზე რეაქციის შეცვლისთვის (ე.ი. მონაცემთა დამუშავება თერაპიის მიზნებს ემსახურებოდეს). ამ პროცესში ტვინის აქტივობის მონიტორინგი და აუდიო/ვიზუალური სიგნალების მეშვეობით უკუკავშირის მიღებაა შესაძლებელი. აღნიშნული მეთოდი გამოიყენება, მაგალითად, ყურადღების დეფიციტისა და ჰიპერაქტივობის სინდრომის (ADHD), შფოთვების, დეპრესიის, ეპილეფსიის,

 

 მონაცემთა დამუშავება ხდება იმ ნეირომონაცემების შეგროვების მიზნით რომელიც სუბიექტის სტიმულაციას, მოდულაციას ან ნეიროუკუკავშირს ხდის შესაძლებელს.

 

აუტისტური სპექტრის აშლილობების, ინსომნიისა და წამალზე დამოკიდებულებების მკურნალობის პროცესში; ნეირომონაცემების დამუშავების მიზანი, ასევე, შეიძლება იყოს ჯანმრთელ ადამიანში კოგნიტური და ემოციური შესაძლებლობების გაუმჯობესება.

 

ნეირომონაცემთა დამუშავების მაგალითი

 

პორტატული და მსუბუქი ელექტრომაგნიტური სენსორები, მაგალითად ყურსასმენის მსგავსი მოწყობილობა, შესაძლოა გამოიყენებოდეს ციფრული თამაშის პროცესში. იგი თავის ტვინის ელექტრონულ აქტივობას გარდაქმნის სიგნალებად, რომელიც, თავის მხრივ, ვიდეოთამაშის კონკრეტული ასპექტების კონტროლისთვის გამოიყენება.

 

პირველ ეტაპზე, მოწყობილობა აგროვებს მოთამაშის ნეირომონაცემებს. ამისათვის სუბიექტმა უნდა წარმოიდგინოს თამაშისთვის საჭირო მოქმედება (კლავიატურაზე თითის დაჭერა, „მაუსის“ გამოძრავება და სხვა).

მეორე ეტაპზე, აღნიშნული ნეირომონაცემები განთავსდება ადგილობრივ სერვერზე.

მესამე ეტაპზე, ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელი, რომელიც სხვადასხვა ფიზიკურ აქტივობასთან დაკავშირებულ, განმეორებად ტვინის აქტივობის ამოცნობაში წინასწარ არის მომზადებული, აღნიშნულ სიგნალებს (ნეირომონაცემებს) თამაშებში კონკრეტულ აქტივობად გადააქცევს. მაგალითად, მოთამაშე წარმოიდგენს იმ ქმედებებს, რომელიც თამაშში უნდა განახორციელოს კლავიატურის, „მაუსის“ ან სხვა მსგავსი მოწყობილობის მეშვეობით (და არა უშუალოდ ის ქმედება, რომელსაც თამაშის გმირი განახორციელებს), ხოლო ხელოვნური ინტელექტის მოდელი ამას კონკრეტულ ქმედებად „გადათარგმნის“.

მეოთხე ეტაპზე, ­ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული ინსტრუქციები ეგზავნება ვიდეოთამაშს და მოთამაშე პირის ფიზიკური აქტივობის გარეშე, თამაშის გმირი ახორციელებს მითითებულ ქმედებებს.

ბოლო ეტაპზე კი სისტემაში ინახება მასსა და თამაშს შორის განხორციელებული კომუნიკაციის გარკვეული ნაწილი.

 

ადამიანის უფლებათა და თავისუფლებათა შელახვის საფრთხეები

ნეიროტექნოლოგიები ადამიანის თავის ტვინის აქტივობის სიღრმისეული ინფორმაციის მოპოვებას უზრუნველყოფს. ნეირომოდულაციებისა და ტვინის იმპლანტების მეშვეობით შესაძლებელი გახდება ტვინის აქტივობის, ინდივიდთა რაციონალური და ემოციური იდენტობის შეცვლა და მათზე სხვაგვარი გავლენის მოხდენა.

ნეიროტექნოლოგიები, თავისი არსით, ადამიანის პირად ცხოვრებაში უპრეცენდენტო ჩარევას გამოიწვევს. იგი არამხოლოდ პირადი ცხოვრების ხელშეუხებლობის, მონაცემთა დაცვის უფლების, არამედ სხვა ფუნდამენტური უფლებებისა და თავისუფლებებისთვისაც შეიძლება ქმნიდეს საფრთხეს (მაგალითად, იყოს ღირსების შემლახავი).

მონაცემთა დაცვის ევროპული საბჭოსა (EDPB) და ევროკავშირის მონაცემთა დაცვის ზედამხედველის (EDPS) მოსაზრებით, ხელოვნური სისტემების (AI) მეშვეობით პირთა ემოციების შესახებ დასკვნების გაკეთება მხოლოდ კონკრეტულ, გამონაკლის შემთხვევაში უნდა იყოს დასაშვები, კერძოდ, ჯანმრთელობისა და კვლევის მიზნებისთვის (მაგალითად, როდესაც პაციენტის ემოციების იდენტიფიცირება მნიშვნელოვანია) და ამასთანავე, უზრუნველყოფილი უნდა იყოს უსაფრთხოების სათანადო ზომები.

2024 წლის პირველ აგვისტოს ძალაში შევიდა ევროკავშირის ხელოვნური ინტელექტის აქტი, რომლის მე-5 მუხლით[1] პირდაპირაა განსაზღვრული შემთხვევები, როდესაც AI-ის გამოყენება აკრძალულია (მაგალითად, სკოლებში, დასაქმების ადგილას ემოციის ამომცნობი სისტემების განთავსება, AI-ი სისტემების გამოყენება პირთა შეცდომაში შეყვანისთვის და სხვა).

 

მონაცემთა დამუშავების პრინციპები

ნეირომონაცემები, ხშირ შემთხვევაში, განსაკუთრებული კატეგორიის მონაცემებს წარმოადგენს (მაგალითად, ბიომეტრიული მონაცემები, ჯანმრთელობასთან დაკავშირებული მონაცემები), რომელთა დამუშავება მხოლოდ კანონით განსაზღვრულ შემთხვევებშია დასაშვები. ამასთან, მათი დამუშავება უნდა შეესაბამებოდეს პერსონალურ მონაცემთა დამუშავების პრინციპებსა (მაგალითად, როგორიცაა პროპორციულობის, სიზუსტის, გამჭვირვალობის და სამართლიანობის პრინციპების) და სხვა სამართლებრივ მოთხოვნებს.

 

მონაცემთა მინიმიზაცია და პროპორციულობა

მონაცემთა მინიმიზაციის პრინციპის შესაბამისად, მონაცემები მხოლოდ იმ მოცულობით უნდა დამუშავდეს, რომელიც აუცილებელია შესაბამისი ლეგიტიმური მიზნის მისაღწევად. პროპორციულობა კი გულისხმობს, რომ დამუშავებისთვის პასუხისმგებელმა პირმა ლეგიტიმურ მიზანსა და მონაცემთა დამუშავებას შორის თანაზომიერება უნდა უზრუნველყოს.

ტვინის მრავალფუნქციურობიდან და მისი მუდმივი აქტივობიდან გამომდინარე, ნეიროტექნოლოგიებს დიდი რაოდენობით მონაცემების შეგროვების პოტენციალი გააჩნიათ, რაც, მათ შორის, მოიაზრებს პირის ფიზიკურ და გონებრივ ჯანმრთელობასთან, შესაძლებლობებთან დაკავშირებულ მონაცემებსაც (მაგალითად, როგორიცაა პრობლემების გადაჭრის, დასაბუთების, გადაწყვეტილების მიღების, გახსენების, წარმოსახვის უნარი). შესაბამისად, ნეირომონაცემების დამუშავების პროცესი პირად სივრცესა და მენტალურ მთლიანობაში განსაკუთრებული ჩარევით ხასიათდება. აღნიშნული საფრთხეები გამომდინარეობს იქიდან, რომ სუბიექტთან დაკავშირებული ინფორმაციის მოპოვება მასთან უშუალო კომუნიკაციის გარეშე არის შესაძლებელი, ან იქიდან, რომ სუბიექტის პროფაილინგი მისი თავის ტვინის ტალღების შაბლონების ამოცნობითაა შესაძლებელი.

მონაცემთა სიზუსტე

პერსონალური მონაცემები უნდა იყოს ზუსტი და საჭიროებისამებრ უნდა განახლდეს. მონაცემთა დამუშავების მიზნების გათვალისწინებით, არასწორი პერსონალური მონაცემები დაყოვნების გარეშე უნდა წაიშალოს ან შესწორდეს, რისთვისაც მიღებული უნდა იყოს ყველა გონივრული ზომა.[2]

ნეირომონაცემთა დამუშავების პროცესში მათი სიზუსტის უზრუნველყოფისას ერთ-ერთი გამოწვევაა ტვინის „პლასტიკურობა“[3]. ზოგიერთი სამეცნიერო კვლევის თანახმად, 40 წლის შემდეგ ტვინის მოცულობა დაახლოებით ხუთი პროცენტით მცირდება.[4]

ხუთიდან ოცდაათ წლამდე ასაკი არის ის პერიოდი, როდესაც ტვინი ყველაზე მეტი „პლასტიკურობითა“ და ცვალებადობით ხასიათდება[5]. ძირითადად, სწორედ, ამ ასაკის პირები არიან მონაცემთა სუბიექტები ნეირომონაცემების დამუშავებისას. თავის ტვინში მიმდინარე ეს ცვლილებები მნიშვნელოვანი ფაქტორი შეიძლება იყოს ჯანდაცვის სფეროში ნეირომონაცემების დამუშავებისას.

გარდა ამისა, მკვლევართა ნაწილი მიუთითებს მონაცემთა დამუშავების პროცესში გამოყენებულ არასწორ ან არასრულფასოვან სტატისტიკურ მეთოდიკაზე,[6] რამაც ისინი შესაძლოა „ცრუ დადებით“ შედეგებამდე მიიყვანოს. მეორე მხრივ, კი მათთვის ეჭვს იწვევს მონაცემთა დისტანციურად შემგროვებელი ინოვაციური ტექნოლოგიები.[7]

ნეიროტექნოლოგიების განვითარების ეტაპზე, დამუშავებისთვის პასუხისმგებელმა პირებმა უნდა გაითვალისწინონ ნეირომონაცემების დამუშავების თანდაყოლილი შეზღუდვები. ნეირომონაცემების სიზუსტის უზრუნველყოფა არსებითია არამხოლოდ მეცნიერული დასაბუთებისთვის, არამედ ეთიკური საკითხებიდან გამომდინარე რისკების შემცირებისთვისაც.

გარდა ზემოთ აღნიშნულისა, უმნიშვნელოვანესია, რომ ნეირომონაცემების დამუშავება აუცილებელი იყოს დასახული მიზნის მისაღწევად, პრობლემას პასუხობდეს უფრო ადეკვატურად, ვიდრე სხვა ალტერნატიული საშუალებები. აღნიშნულის დამაჯერებლად დასაბუთება შესაძლოა მნიშვნელოვან გამოწვევას წარმოადგენდეს, თუ გავითვალისწინებთ ნეირომონაცემების დამუშავების პროცესში მათ სიზუსტესთან დაკავშირებულ შეზღუდვებს.

გამჭვირვალობა

მონაცემთა დამუშავება უნდა იყოს გამჭვირვალე, რაც გულისხმობს რომ მონაცემთა დამუშავებისთვის პასუხისმგებელმა პირმა მონაცემთა სუბიექტს ნათელი და მკაფიო გზით უნდა მიაწოდოს ინფორმაცია დამუშავების შესახებ, მათ შორის თუ რა მონაცემები მუშავდება და რა გავლენა შეიძლება იქონიოს ამ პროცესმა სუბიექტის უფლებებზე.

როდესაც მონაცემთა დამუშავება ნეიროტექნოლოგიების გამოყენებით ხდება, ინდივიდებს არ აქვთ ინფორმაციის გამჟღავნებაზე რაიმე პირდაპირი გავლენის მოხდენის შესაძლებლობა და ხშირად შესაძლოა სრულად ვერც იაზრებდნენ მათ პოტენციურ შედეგებს.

იმ შემთხვევაში, თუ ნეირომონაცემების დამუშავების პროცესის ზრდასრული პირებისთვის ახსნა დიდ სირთულეს წარმოადგენს, მისი განმარტება ბავშვებისთვის კიდევ უფრო პრობლემური იქნება, რადგან ერთდროულად უნდა მოხდეს ინფორმაციის მათთვის გასაგებ, მარტივ ენაზე მიწოდება, ხოლო მეორე მხრივ, არასრულწლოვანს, როგორც მონაცემთა სუბიექტს, უნდა მიეწოდოს დამუშავების პროცესის ზუსტი აღწერა.

სამართლიანობა

პერსონალური მონაცემები უნდა დამუშავდეს მონაცემთა სუბიექტის გონივრული მოლოდინის შესაბამისად, იმგვარად რომ აღნიშნულმა გაუმართლებელი უარყოფითი გავლენა (როგორიცაა დისკრიმინაცია და სხვა ფუნდამენტური უფლებებისა და თავისუფლებების დარღვევა) არ იქონიოს მონაცემთა სუბიექტებზე.

ნეიროტექნოლოგიების პრაქტიკაში დანერგვითა და ნეირომონაცემების დამუშავებით იზრდება მონაცემთა სუბიექტების მიმართ დისკრიმინაციის საფრთხე. აღნიშნული რისკები თავს იჩენს იმგვარი მოწყობილობების გამოყენებისას, რომლებიც პირთა ფართო ჯგუფზე არ არის გამოცდილი და ისეთი მონაცემთა ნაკრები (dataset) გააჩნია, რომელიც არ ითვალისწინებს ყველა სავარუდო სუბიექტის ჯგუფის მახასიათებელს. მაგალითისთვის, ქალისა და მამაკაცის თავის ტვინს განსხვავებული სტრუქტურა და ნერვული აქტივობა ახასიათებს.[8] შესაბამისი შაბლონების ამოცნობისა და ტვინის აქტივობის გაშიფვრისთვის ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენება. იმ შემთხვევაში, თუ  AI-ის სწავლება მხოლოდ კონკრეტული მახასიათებლების მქონე ჯგუფს ეფუძნება, სისტემა სწორად ვერ ამოიცნობს შაბლონებს, ინდივიდების ზუსტ აქტივობას, რადგან ისინი ნახსენები მახასიათებლების მქონენი არ არიან (მაგალითად, როდესაც ხელოვნური ინტელექტის სწავლება ეფუძნებოდა მხოლოდ კონკრეტული ასაკის, სქესის, ეთნიკური წარმომავლობის პირების მონაცემებს).

თუ მონაცემები, რომლებიც ხელოვნური ინტელექტის მოდელების სწავლებისას გამოიყენება, ქმნის მიკერძოების საფუძველს, ეს მონაცემთა სამართლიანად დამუშავების პრინციპთან მოდის წინააღმდეგობაში. შესაბამისად, არსებითად მნიშვნელოვანია ნეიროტექნოლოგიების განვითარების პროცესში ყველა იმ ინდივიდის ჩართულობა, რომლებიც ამ სისტემების მიზნობრივ ჯგუფებს მიეკუთვნება.

 

დასკვნა

ნეირომონაცემების დამუშავება, როგორც პერსონალურ მონაცემთა დამუშავების ერთ-ერთი ფორმა, ფიზიკურ და ციფრულ სამყაროსთან ინტერაქციის ახალ გზებს ქმნის. ტექნოლოგიები, რომლებიც თავდაპირველად მხოლოდ ჯანდაცვის მიზნებით გამოიყენებოდა, დღეს უკვე მარტივადაა ხელმისაწვდომი მომხმარებლებისთვის.

ნეიროტექნოლოგიების მიერ მონაცემთა შეგროვება, მომავალში ფართომასშტაბიანი ნეირომონაცემების ბაზის შექმნაზე შეიძლება მიგვითითებდეს, რაც თავის მხრივ, პირადი ცხოვრების ხელშეუხებლობისა და სხვა ფუნდამენტური უფლებებისთვის საფრთხეს წარმოადგენს. გასათვალისწინებელია ის ფაქტორიც, რომ სუბიექტების მონაცემთა დაცვის უფლების შელახვის საშიშროება განსაკუთრებით მაღალია თუ ნეირომონაცემების დამუშავება უკანონოდ ხდება. აღნიშნული ინფორმაცია, იმავდროულად, კიბერ-დამნაშავეების პოტენციური სამიზნეცაა, შესაბამისად, ამ ტექნოლოგიების გამოყენებისას თავის ტვინის ინფორმაციის მთლიანობისა და კონფიდენციალურობის დაცვა, როგორც მონაცემთა უსაფრთხოების უზრუნველყოფის ზომები, მნიშვნელოვან პრიორიტეტს უნდა წარმოადგენდეს.

ნეირომონაცემების დამუშავების პროცესში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შესაძლებელს ხდის ნეიროტექნოლოგიების მიერ შეგროვებული მონაცემები დამუშავდეს იმგვარად, რომ AI სისტემების მიერ დამატებით, ამ მონაცემთა შაბლონებისა და ტენდენციების იდენტიფიცირებაც მოხდეს. 

ნეიროტექნოლოგიების მიერ ნეირომონაცემთა დამუშავებისას გარანტირებული უნდა იყოს მონაცემთა დამუშავების პრინციპები, როგორიცაა მინიმიზაცია, პროპორციულობა, გამჭვირვალობა, სიზუსტე, სამართლიანობა და მონაცემთა უსაფრთხოება. აუცილებელია მოხდეს ნეირომონაცემების დამუშავების პროცესთან დაკავშირებული რისკებისა და მონაცემთა დაცვაზე ზეგავლენის შეფასება.

ზემოთ განხილული ინფორმაციის საფუძველზე, შეგვიძლია დავასკვნათ, რომ ამ ეტაპზე ჯერ კიდევ მრავალი საკითხი ნეიროტექნოლოგიების თუ ნეირომონაცემების შესახებ მეცნიერული მსჯელობის საგანს წარმოადგენს. აღნიშნული ტექნოლოგიების შემდგომ განვითარებამდე მნიშვნელოვანია ნეირომონაცემთა სიღრმისეული ანალიზისა და ფუნდამენტურ უფლებებზე მათი გავლენის, ადამიანის ახალი უფლებების შექმნის საკითხი შეფასდეს.

 

 

 

---

[1] ევროკავშირის ხელოვნური ინტელექტის აქტის 115-ე მუხლის თანახმად, მითითებული დებულება ძალაში შევა 2025 წლის 2 თებერვლიდან.

[2] ევროპის მონაცემთა დაცვის ზოგადი რეგულაცია (GDPR), მუხლი 5 (1)(დ).

[3] Kolb B., Gibb R., Monitoring EditBrain Plasticity and Behaviour in the Developing Brain, J Can Acad Child Adolesc Psychiatry. 2011 Nov; 20(4): 265–276.

[4] Peters R. Aging and the brain. Postgrad Med J. 2006 Feb; 82(964): 84–88. 

[5] Bethlehem, R.A.I., Seidlitz, J., White, S.R. et al. Brain charts for the human lifespan. Nature 604, 525–533 (2022).

[6] Vul E, Harris C, Winkielman P, Pashler H. Puzzlingly High Correlations in fMRI Studies of Emotion, Personality, and Social Cognition. Perspect Psychol Sci. 2009 May;4(3):274-90. 

[7] Button, K., Ioannidis, J., Mokrysz, C. et al. Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience. Nat Rev Neurosci 14, 365–376 (2013). 

 

[8] B. Goldman, Two minds. The cognitive differences between men and women, Stanford medicine magazine spring 2017.

 

 

 

 

---

[1] Ienca M., Andorno R. Towards New Human Rights in the Age of Neuroscience and Neurotechnology. Life Sci Soc Policy. 2017 Dec;13(1):5.

[2] UNESCO International Bioethics Committee. Report of the International Bioethics Committee of UNESCO (IBC) on the Ethical Issues of Neurotechnology Dec. 2021.

[3] OECD. Recommendation of the Council on Responsible Innovation in Neurotechnology, 11.12.2019.

[4] ნეირომონაცემების დამუშავება შესაძლოა ჯანმრთელობის სხვადასხვა მდგომარეობის, დაავადების მქონე პირებისთვის დახმარების გაწევისთვის იყოს მნიშვნელოვანი.

[5] ნეირომონაცემების დამუშავება შესაძლოა ვიდეო-თამაშების და სხვა მსგავსი პროგრამების მართვას ემსახურებოდეს.