意圖的演算法中介

每個 BCI 輸出都會經過一個詮釋神經活動的統計模型，因此抵達外界的並非原始意圖，而是解碼器對意圖的推論。這種中介無可避免且往往有益——先驗、平滑化與語言模型能提升速度與準確度——但它意味著模型的訓練資料、假設與錯誤形塑了使用者所表達的意志。資料中的偏誤可能系統性地扭曲輸出；強勢的語言先驗可能以一個機率較高的詞句，替換掉使用者原本的意思。

隨著模型變得更具預測性、更樂於助人，此顧慮更形加劇。與大型語言模型耦合的語音神經義肢，可能補完、修正或改寫解碼片段，在提升流暢度的同時，也提高了系統替使用者發言、而非透過使用者發言的風險。治理上的因應包括：以檢視與確認步驟讓使用者留在迴路中、揭露並限制模型的貢獻，以及對解碼器進行偏誤稽核。