Чтение ваших мыслей до того, как вы их напишете, может звучать как научная фантастика, но San Francisco-стартап Conduit утверждает, что рассматривает эту задачу как инженерную.

Наоми Башкански, выпускница Harvard по компьютерным наукам и бывшая исследовательница OpenAI, в конце июля 2026 года сообщила, что покинула ИИ-лабораторию, чтобы присоединиться к Conduit в качестве сооснователя-исследователя. Компания создает ИИ-модели, предназначенные для преобразования активности мозга в текст без каких-либо имплантов в черепе.

Объявление от 5 августа 2026 года появилось в момент, когда неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер нередко оставались в тени хирургических подходов в общественной дискуссии. Conduit утверждает, что неинвазивный путь в сочетании с достаточным объемом данных и достаточно мощными моделями может сократить этот разрыв.

Стратегия датасета

Conduit заявляет, что создала крупнейший в мире нейроязыковой датасет: около 10,000 часов записей, собранных от тысяч участников за шесть месяцев в специально созданном центре в San Francisco. По состоянию на December 2025 года, по словам компании, этот датасет был больше и сложнее существующих публичных нейроязыковых наборов данных.

Данные собираются с помощью EEG, неинвазивного метода, который измеряет электрическую активность по поверхности кожи головы, а также с использованием других модальностей записи. Участникам платят от $50 до $55 за сессию.

Цель Conduit — обучать так называемые большие базовые модели мозга, которые компания описывает как нейроданные, эквивалентные GPT-архитектурам. Задача состоит не просто в определении намерения движения, а в декодировании семантического содержания — иначе говоря, того, о чем человек думает.

Кто стоит за Conduit

Предыдущая работа Башкански в OpenAI была сосредоточена на аудите безопасности ИИ и интерпретируемости языковых моделей. Она также публиковала исследования по стабильности следования инструкциям в языковых моделях — области alignment-исследований, изучающей, насколько надежно модель следует указаниям в разных условиях.

Согласно ранним публикациям, Conduit была сооснована исследователями из Oxford и Cambridge, что придает стартапу трансатлантический академический профиль наряду с базой в San Francisco. Компания прямо выстраивает свою работу вокруг data-centric модели, рассматривая масштаб датасета как главный фактор качества модели.

Что это значит для рынка

Для инвесторов, следящих за смежным с ИИ аппаратным сектором, важен не только сам запуск стартапа. Более широкий сигнал заключается в том, что серьезные исследователи ИИ с опытом в alignment и интерпретируемости переходят в нейротехнологии, принося с собой подход масштабирования данных, который уже доказал свою эффективность в языковом моделировании.

Надежная система преобразования мысли в текст могла бы изменить коммуникацию для людей с ALS, locked-in syndrome и другими состояниями, при которых нарушается двигательный выход.

Conduit не раскрыла данные о финансировании. Следить стоит за качеством моделей в задачах семантического декодирования по мере роста датасета, за регуляторной позицией FDA в отношении неинвазивного сбора нейроданных и за тем, смогут ли конкурирующие лаборатории, академические или коммерческие, сократить разрыв в данных, который Conduit сейчас называет своим основным преимуществом.