晨边小组(The Morningside Group)由神经科学家、神经技术专家、临床医生、伦理学家和机器情报工程师组成，他们有的来自谷歌和Kernel(一家位于加利福尼亚州洛杉矶市的神经科技初创公司);有的来自国际脑科学项目;有的来自美国、加拿大、欧洲、以色列、中国、日本和澳大利亚的学术和研究机构。

　　2017年5月，美国国家科学基金会赞助在纽约哥伦比亚大学举办了一场研讨会，我们在会上讨论了神经技术和机器智能的伦理问题。

　　我们认为现存的伦理规范对这个领域来说是不够的。这其中包括《赫尔辛基宣言》，一项诞生于1964年的关于涉及人类被试的医学研究的伦理原则声明;《贝尔蒙特报告》，1979年由美国国家生物医学和行为研究被试保护委员会制定的一份声明;以及今年年初由商业领袖、人工智能研究者等多方签署的《阿西洛马人工智能原则》。

　　为了解决这一不足，我们在此就以下四个令人担忧的领域提出我们的建议：隐私权和知情同意权;能动性和身份;体智增强;以及偏见。不同宗教、种族和社会经济背景的国家和人民将有不同的需求和愿景。因此，各国政府必须建立自己的审议机构，协调社会各界代表进行公开讨论，并决定如何将这些指导方针纳入政策当中，包括具体的法律和法规。

　　智能投资

　　世界上最富有的一些投资人正在向神经科学和AI的交叉领域下注。世界各地有十几家公司，包括Kernel和伊隆·马斯克(Elon Musk)今年成立的创业公司Neuralink，都在投资研发一种既能“读取”人类大脑活动又能向大脑里“写入”神经信息的装置。根据我们的估算，目前以营利为目的的工业界每年在神经技术上的支出已达到1亿美元，而这一数字仍在快速增长。

　　来自非营利部门的投资也很可观。自从2013年开始，仅仅在美国脑计划(US Brain initiative)一项上，就有超过5亿美元的美国联邦政府资金投向了神经技术的研发。

　　目前，神经科技的发展已经取得了瞩目的成绩。一名因为肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS)而瘫痪的神经科学家，使用一个脑机接口来管理他的实验室，撰写科研经费申请和发送邮件。

　　与此同时，杜克大学的研究者们表明，三只被植入了电极的猴子能组成一个“脑力网”，合力移动一个虚拟臂。如果这些信号能通过网络无线传输的话，这些设备在千里之外亦能工作。很快这些最多只能刺激和读取几十个神经元活动的粗糙设备就会被取代。

　　今年早些时候，美国国防部高级研究计划局(DARPA)发起了一个叫做神经工程系统设计(Neural Enginneering System Design)的项目，计划在四年内获取美国食品和药物管理局的批准，研发一种可以同时利用一百万个电极监测大脑活动并能选择性地刺激至多10万个神经元的人脑装置。

　　与此同时，谷歌、IBM、微软、脸谱、苹果和无数初创公司都在建造更加复杂精细的人工神经网络，这些神经网络在有明确定义的输入和输出的工作项目上，表现早已超过人类。

　　举例而言，去年华盛顿大学的研究者证明，谷歌的FaceNet系统能从一百万张人脸中辨认出正确的那张。另一个有着相似神经网络构架的谷歌系统，能够辨认出一张街景图拍摄于何处，表现远远超过具有丰富旅游经验的人类。这两个例子证明了这项技术的普适性。

　　八月，微软宣布在某些指标上，他们用于识别会话性言语的神经网络的能力已经能和经过训练的专业人士匹敌，而后者有机会倒带重听对话中的词句。七月，德国弗莱堡大学的研究者利用脑电图(EEG)数据展示了神经网络如何可用于解码与计划相关的大脑活动，从而可被用来控制机器人。

　　几乎可以肯定，当我们更进一步地理解了真实的神经网络是如何工作的之后，未来的神经网络甚至会比这些例子更加强大。目前使用的人造网络的灵感来自于50多年前的大脑回路模型，这些模型基于被麻醉的动物单个神经元活动的记录。

　　在今天的神经科学实验室里，因为光学方法、计算、分子工程和微电子技术的进步，研究人员可以监控和操纵活着且清醒着的动物成千上万的神经元活动。

　　我们已经与机器紧密相连。今年，谷歌的研究人员计算出用户每年平均接触手机的次数接近100万次(数据未发表)。人类的大脑控制着听觉和视觉系统来解读声音和图像，然后命令肢体来持握和操纵我们的设备。然而，神经科技和人工智能的融合发展将会带来一些质的不同——人类大脑与机器智能直接连接，绕过大脑和身体正常的感觉运动功能。