🧠 白話解讀 像聽歌時雜音多了一些一樣。

⚠️ 這對你的影響 這可能影響醫療診斷。

✅ 你不需要做什麼 無需擔心，專家正在改進技術。

💡 關鍵影響 fMRI 的準確性需改善。

正面影響	挑戰與風險
科研更謹慎	診斷可靠性降低
促進技術創新	需重新評估研究

🗣️ 你可以這樣跟同事說 你知道嗎？fMRI 信號中的 40% 可能只是雜音！

👔 給老闆的建議 建議密切關注 fMRI 技術的發展動向。

本文探討了一項突破性的發展，即 Meta 的 AI 模型能夠解讀全腦信號，並提出了一個問題：為什麼人類大腦本身可能沒有這種能力或不能充分利用這種能力。這一進展對於理解大腦功能以及 AI 技術如何模仿或超越自然過程具有重要影響。AI 能夠解碼複雜神經模式的潛力可能在神經科學領域引領重大進步，影響如神經障礙、大腦機器介面和認知計算等領域。然而，這也引發了關於倫理考量、隱私問題以及 AI 無法複製人類大腦所具備的細微與情境理解的固有限制等問題。

💡 關鍵影響：此發展可能會大大推動人工智慧在神經科學的應用，促進對人類大腦的更深入研究。

正面影響	挑戰與風險
改進神經功能研究	可能侵犯隱私
促進大腦機器介面發展	倫理問題亟待解決