大型語言模型作為神經數位生態系統的語義介面與倫理調解者
arXiv - Computers and SocietyAlexander V. Shenderuk-Zhidkov, Alexander E. Hramov
本文提出神經語言整合概念，探討LLM作為神經數據與社會應用之語義橋樑的雙重效益與倫理風險，並提出以語義透明、精神知情同意與代理權保護為核心的治理框架。
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神經語言整合（NLI）概念及其雙重效益與風險
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NLI為文章核心，將LLM定位為神經數據與社會應用之橋樑，揭示其在醫療、教育等領域的潛力與同時帶來的精神自主權與倫理挑戰，為後續討論奠定基礎。
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以語義透明、精神知情同意與代理權保護為核心的治理框架
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此框架針對現行法規的不足，提供具體原則與工具，能直接指導政策制定與實務落實，對於保障使用者權益與促進負責任的LLM應用至關重要。
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倫理沙盒與偏見感知認證等實務工具
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這些工具將概念化的治理原則轉化為可操作的實踐，幫助開發者與教育者在實際環境中測試與驗證LLM的安全性與公平性，降低倫理風險。
核心研究發現
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NLI將LLM定位為將原始神經訊號轉譯為可被社會應用理解的語義介面，擴展人類在醫療、教育與溝通領域的能力。
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LLM在此角色中同時帶來前所未有的倫理風險，包括精神自主權侵蝕、精準語義建議對心理完整性的威脅，以及形成新的「神經語言分裂」的生物語義不平等。
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目前的法規（GDPR、EU AI Act）無法涵蓋NLI的動態意義建構過程，因而需要專門針對神經語義介面的治理模式。
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作者提出以語義透明、精神知情同意與代理權保護為核心的三大原則，並配合倫理沙盒、偏見感知認證與法律承認神經語義推論等實務工具。
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文章呼籲發展「第二級神經倫理學」，將焦點從技術層面擴展至人類精神與神經數據的倫理互動。
對教育工作者的啟發
對於教育工作者而言，文章強調在使用LLM輔助神經數據時必須確保語義透明與精神知情同意，避免自動翻譯削弱學生自主思考。實務上可透過建立倫理沙盒測試新模型，並採用偏見感知認證確保輸出公平。課程設計者則可將神經語義推論納入學習目標，鼓勵學生批判性分析LLM生成內容，從而提升元認知與自主學習能力。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Large Language Models as a Semantic Interface and Ethical Mediator in Neuro-Digital Ecosystems: Conceptual Foundations and a Regulatory Imperative
- 作者：
- Alexander V. Shenderuk-Zhidkov, Alexander E. Hramov
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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