論文の概要: Embracing Trustworthy Brain-Agent Collaboration as Paradigm Extension for Intelligent Assistive Technologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22095v1
• Date: Sat, 25 Oct 2025 00:25:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:14.816932
• Title: Embracing Trustworthy Brain-Agent Collaboration as Paradigm Extension for Intelligent Assistive Technologies
• Title（参考訳）: 知能補助技術のパラダイム拡張としての信頼できる脳-エージェント連携
• Authors: Yankai Chen, Xinni Zhang, Yifei Zhang, Yangning Li, Henry Peng Zou, Chunyu Miao, Weizhi Zhang, Xue Liu, Philip S. Yu,
• Abstract要約: 本稿では,脳-コンピュータ・インタフェースから脳-エージェント・コラボレーションへのパラダイム拡張を視野に入れている。 我々は、受動的脳信号データプロセッサではなく、知的支援のためのアクティブで協調的なパートナーとして、リフレーミングエージェントを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.93721053301417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Brain-Computer Interfaces (BCIs) offer a direct communication pathway between the human brain and external devices, holding significant promise for individuals with severe neurological impairments. However, their widespread adoption is hindered by critical limitations, such as low information transfer rates and extensive user-specific calibration. To overcome these challenges, recent research has explored the integration of Large Language Models (LLMs), extending the focus from simple command decoding to understanding complex cognitive states. Despite these advancements, deploying agentic AI faces technical hurdles and ethical concerns. Due to the lack of comprehensive discussion on this emerging direction, this position paper argues that the field is poised for a paradigm extension from BCI to Brain-Agent Collaboration (BAC). We emphasize reframing agents as active and collaborative partners for intelligent assistance rather than passive brain signal data processors, demanding a focus on ethical data handling, model reliability, and a robust human-agent collaboration framework to ensure these systems are safe, trustworthy, and effective.
• Abstract（参考訳）: Brain-Computer Interfaces (BCI) は、人間の脳と外部デバイスとの間の直接的な通信経路を提供し、重度の神経障害を持つ個人に対して重要な約束を果たす。 しかし、それらの普及は、情報転送率の低さやユーザ固有のキャリブレーションなど、重大な制限によって妨げられている。 これらの課題を克服するため、最近の研究はLarge Language Models (LLMs)の統合を探求し、単純なコマンドデコーディングから複雑な認知状態の理解へと焦点を絞った。 これらの進歩にもかかわらず、エージェントAIの展開は技術的なハードルと倫理的懸念に直面している。 この方向に関する包括的な議論が欠如しているため、このポジションペーパーは、この分野がBCIからBAC(Brain-Agent Collaboration)へのパラダイム拡張に向けられていると論じている。 我々は、受動的脳信号データプロセッサではなく、知的支援のためのアクティブで協力的なパートナーとして、リフレーミングエージェントを強調し、これらのシステムが安全で信頼性があり、効果的であることを保証するために、倫理的データハンドリング、モデルの信頼性、堅牢な人間とエージェントのコラボレーションフレームワークに重点を置くことを要求する。

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