在你打字之前就讀出你的想法，聽起來像科幻小說，但舊金山新創公司 Conduit 表示，這是一個工程問題。

Naomi Bashkansky 是哈佛電腦科學系畢業生、前 OpenAI 研究員，她在 2026 年 7 月下旬表示已離開該 AI 實驗室，加入 Conduit 擔任共同創辦研究員。這家公司正在打造 AI 模型，目標是在不於顱內植入任何裝置的情況下，將腦部活動解碼為文字。

這項消息於 2026 年 8 月 5 日公布，正值非侵入式腦機介面在公眾討論中常被手術式方案蓋過之際。Conduit 主張，只要有足夠資料與足夠強大的模型，非侵入式路線就有機會縮小這個差距。

資料集策略

Conduit 表示，該公司已建立全球最大的神經語言資料集，約有 10,000 小時錄音，來自數千名參與者，並在舊金山一處專用設施內，於六個月內完成蒐集。到了 2025 年 12 月，該公司稱這份資料集在規模與複雜度上，已超越現有公開的神經語言資料集。

這些資料是透過 EEG 蒐集，這是一種非侵入式技術，可測量頭皮表面的電活動，並搭配其他錄製模式。志工每次酬勞介於 $50 到 $55。

Conduit 的目標是訓練其所稱的 large brain foundation models，也就是類似 GPT 架構的神經資料對應版本。該公司的野心不只是推斷動作意圖，而是解碼語意內容，也就是一個人真正的想法。

這家公司由誰組成

Bashkansky 先前在 OpenAI 的工作重點是 AI 安全稽核與語言模型可解釋性。她也曾發表關於語言模型指令穩定性的研究，這屬於對齊研究的一環，關注模型在不同條件下遵循指令的可靠程度。

根據早期報導，Conduit 由來自牛津大學與劍橋大學的研究人員共同創立，為團隊帶來跨大西洋的學術背景，並與其位於舊金山的營運基地相呼應。該公司明確採用以資料為中心的模式，將資料集規模視為模型效能的主要驅動因素。

對市場的意義

對追蹤 AI 周邊硬體領域的投資人而言，這裡值得注意的訊號不只是某家新創的成立，而是具備對齊與可解釋性背景的嚴肅 AI 研究人員正進入神經科技，並帶入過去在語言模型領域奏效的資料擴張策略。

一套可靠的思緒轉文字系統，將改變 ALS、閉鎖症候群或其他導致運動輸出喪失的疾病患者的溝通方式。

Conduit 尚未披露融資金額。接下來值得觀察的是，隨著資料集擴大，模型在語意解碼任務上的表現、FDA 對非侵入式神經資料蒐集的監管態度，以及其他學術或商業團隊是否能縮小 Conduit 目前宣稱的資料集差距，這也是其主要護城河。