IBRO Neurosci Rep.2025 Out 10:19:718-724
Imperativos éticos na
comercialização de interfaces cérebro-máquina
Jackson
Tyler Boonstra *
* Faculty of Behavioural and Movement Sciences, Vrije Universiteit Amsterdam, the Netherlands; Department of Neurology, Amsterdam University Medical Center, the Netherlands
Resumo - A rápida comercialização das interfaces cérebro-máquina
(ICM) levanta desafios éticos e científicos urgentes para a supervisão da
investigação em seres humanos. Embora as ICM tenham um potencial transformador
no tratamento de distúrbios neurológicos, a sua transposição prematura para os
mercados de consumo corre o risco de ultrapassar o domínio da neurociência e o
enquadramento ético. Este ensaio examina criticamente a discrepância entre as
promessas comerciais e as limitações técnicas dos atuais sistemas de ICM, a
exatidão da descodificação e a sua biocompatibilidade, os dilemas éticos não
resolvidos colocados pela mercantilização dos dados neurais e os riscos
processuais, bem como a inadequação da regulamentação existente para lidar com
as vulnerabilidades em matéria de consentimento, privacidade e segurança a longo
prazo. A inovação responsável exige medidas proativas e um envolvimento público
robusto para alinhar o desenvolvimento com os valores sociais. Sem tais
salvaguardas, a pressa em comercializar as ICM corre o risco de privilegiar os
interesses do mercado em detrimento do bem-estar dos doentes e de minar a
confiança do público na neurotecnologia.
Introdução
A
comercialização das interfaces cérebro-máquina (ICM) despertou tanto entusiasmo
em relação às aplicações médicas e cognitivas transformadoras como preocupação
com os profundos riscos científicos, éticos e sociais. Embora as manifestações
públicas e as narrativas mediáticas frequentemente retratem as ICM como estando
à beira da «leitura da mente» ou do controlo neural perfeito da mais recente
tecnologia, a realidade é muito mais complexa. Apesar de avanços notáveis, como
permitir que indivíduos com paralisia controlem dispositivos externos, as ICM
permanecem em grande parte confinadas a ambientes de laboratório e investigação
clínica, com adoção limitada no mundo real e com barreiras técnicas que
persistem (Karikari and Koshechkin, 2023a; Peksa and
Mamchur, 2023).
Fundamentalmente,
a translação da atividade neural em dados acionáveis está limitada pelas redes
do cérebro, que são distribuídas, dinâmicas e sensíveis ao contexto, resistindo
à redução a modelos simples e lineares (Meek
et al., 2025; Shen et al., 2023a; Fiani et al., 2021a;
Conselho da Europa, Assembleia Parlamentar, 2020). Mesmo os sistemas invasivos mais
avançados enfrentam desafios significativos: riscos cirúrgicos, respostas
imunitárias e degradação do dispositivo ao longo do tempo que limitam a sua segurança
e durabilidade
(Maiseli et al., 2023;
Shen et al., 2023b). As abordagens não invasivas, por sua vez, enfrentam
dificuldades com baixa resolução de sinal e pouca robustez, o que dificulta a
sua adoção generalizada
(Karikari and Koshechkin,
2023a; Fried-Oken et al., 2020; Jamil et al., 2021). A comunidade científica
continua a debater-se com os limites fundamentais da descodificação dos sinais
cerebrais complexos, bem como com a necessidade de sistemas altamente
personalizados que tenham em conta a variabilidade individual nos sinais
neurais e nos estados psicológicos (Pessoa,
2023; Gallego et al., 2022).
Ao
mesmo tempo, o rápido avanço em direção à comercialização das ICM ultrapassou o
desenvolvimento de estruturas éticas, legais e regulatórias robustas (Chen et al., 2024; Armocida et
al., 2024).
Questões relacionadas com a privacidade dos dados, autonomia do utilizador,
acesso equitativo e segurança a longo prazo permanecem sem solução, aumentando
o risco de que os imperativos comerciais ofusquem o bem-estar do doente e a
confiança pública
(Almanna et al., 2025;
Bublitz, 2019; Naufel and Klein, 2020). Este ensaio examina criticamente as limitações
científicas e técnicas das atuais ICM, os riscos biológicos e processuais dos
implantes neurais e os desafios éticos colocados pela mercantilização dos dados
e funções neurais. Estão a ser feitos avanços no sentido de um envolvimento
público significativo, uma gestão transparente e novas normas de privacidade,
equidade e autonomia, para garantir que a neurotecnologia evolua de forma
responsável e justa.
Para aumentar a precisão da crítica ética, são
utilizadas as seguintes definições práticas. A mercantilização neural
refere-se ao processo pelo qual os dados neurais sensíveis e únicos de uma
pessoa (ou seja, a atividade elétrica íntima que reflete os estados mentais e a
identidade) são transformados num bem económico (uma mercadoria) para ser
comprado, vendido ou aproveitado para obter lucro, privilegiando assim o valor
de mercado em detrimento da autonomia individual e da privacidade mental.
Correspondentemente, o otimismo coercivo descreve o fenómeno em que o
intenso sensacionalismo comercial e a promessa avassaladora de benefícios
médicos transformadores em torno da neurotecnologia influenciam indevidamente
populações vulneráveis (como doentes com paralisia grave) a aceitar riscos
procedimentais ou a participar em ensaios, minando assim o consentimento
verdadeiramente autónomo e eticamente informado. Lojas éticas é uma
expressão que se refere à prática de empresas explorarem variações nas normas
regulatórias e diretrizes éticas em diferentes jurisdições legais, a fim de
minimizar os encargos de conformidade (por exemplo, em relação à privacidade,
testes em animais, divulgação de riscos), conduzindo seletivamente pesquisas ou
ensaios em locais com menor supervisão.
Descodificar
o cérebro
O desenvolvimento das ICM baseia-se na premissa
de que a atividade neural pode ser mapeada de forma fiável para pensamentos ou
intenções específicos. Embora os primeiros sucessos em permitir que indivíduos
com paralisia controlem membros robóticos através de movimentos imaginários
demonstrem a viabilidade de descodificar intenções motoras básicas, essas
conquistas estão amplamente confinadas a ambientes experimentais altamente
controlados e tarefas simples e repetitivas (Dekleva
and Collinger, 2025; Dillen et al., 2024). Os sistemas das ICM atuais têm
dificuldade em generalizar para além destes padrões neurais específicos da
tarefa, refletindo uma incompatibilidade fundamental entre as redes dinâmicas e
distribuídas do cérebro e os modelos discretos e lineares frequentemente
assumidos na conceção da ICM (Kostas and
Rudzicz, 2020; Falcon-Caro et al., 2024; Nurse et al., 2015). A variabilidade
intrínseca dos sinais cerebrais, influenciada por fatores como atenção, fadiga
e neuroanatomia individual, complica ainda mais os esforços para alcançar uma
decodificação robusta e realista de intenções complexas (Rué-Queralt et al., 2021; Abiri et
al., 2019).
Embora
técnicas avançadas de neuroimagem tenham demonstrado que certas intenções de
movimento podem ser previstas a partir da atividade, essas descobertas destacam
a natureza hierárquica e dependente do contexto da codificação da intenção, em
vez de um mapeamento direto um-para-um (Meng
et al., 2023, 2025). Como resultado, continua a enfrentar barreiras científicas
e técnicas significativas para expandir as capacidades das ICM para além do
controlo motor básico em ambientes controlados (Wolpaw
et al., 2020; Mridha et al., 2021a; Pang et al., 2024;
Saha et al., 2021).
A
ilusão da intenção localizada
A
investigação neurocientífica sublinha que mesmo ações simples resultam de
interações em cascata entre várias regiões do cérebro, com sinais neurais que
exibem plasticidade e variabilidade contextual. Estudos que utilizam
neuroimagem e eletrofisiologia demonstram consistentemente que tarefas sensoriomotoras
e cognitivas são mediadas por interações dinâmicas em rede entre áreas
corticais e subcorticais, em vez de regiões isoladas (Chumin et al., 2022; Taguchi et
al., 2025; Min et al., 2020). Por exemplo, a atividade do córtex motor durante
o movimento da mão é modulada por estímulos ambientais, estados emocionais e
experiências anteriores, refletindo a variabilidade funcional e morfológica nos
padrões de ativação neural (Hyde
et al., 2017; Xia et al., 2023a; Ejaz et al., 2015). Essa variabilidade
complica os esforços para isolar a intenção «pura», pois até o mesmo movimento
pode provocar diferentes assinaturas neurais, dependendo do contexto.
As ICM não funcionam através da leitura de
comandos predefinidos, mas sim através da correlação estatística de padrões
neurais com feedback gerado pelo utilizador, um processo que requer
recalibração contínua e adaptação à variabilidade individual (Ivanov and Chau, 2023; Robinson et al.,
2021; Pan et al., 2022). Esta abordagem iterativa e orientada pelo
feedback destaca a resistência do cérebro a interpretações reducionistas e
desafia as pretensões comerciais de uma «tradução» neural perfeita. Reconhecer
a natureza distribuída e sensível ao contexto da atividade cerebral é essencial
para ter expectativas realistas sobre as capacidades e limitações das ICM (Young et al., 2021; Hughes et
al., 2020).
Reconstrução
dinâmica
A
codificação e a recuperação da memória apresentam desafios fundamentais para o
desenvolvimento da ICM. Ao contrário do armazenamento estático de dados em
computadores, a memória humana envolve a recombinação dinâmica de fragmentos
sensoriais, emocionais e contextuais, frequentemente influenciados por vieses
atuais e estados internos (McClay
et al., 2023; Carpenter and Schacter, 2017; Cox et al., 2023). Os estudos sobre os
engramas da memória destacam que recordar um único evento ativa conjuntos
neurais sobrepostos distribuídos pelo córtex, em vez de recuperar um «ficheiro»
discreto e isolado (Sun et
al., 2020; Ghandour et al., 2019; Josselyn and Tonegawa, 2020). Esta natureza distribuída
e reconstrutiva da memória significa que a ICM não pode simplesmente «ler» as
memórias como dados digitais.
As
tentativas de descodificar conteúdo semântico, como distinguir entre memórias
de diferentes rostos ou objetos, produziram até agora apenas aproximações de
baixa resolução. Alguns estudos visuais de ICM conseguiram reconstruir imagens
ou categorias generalizadas a partir da atividade cerebral, mas essas
reconstruções permanecem grosseiras e incompletas, mais parecidas com
identificar uma música a partir de trechos cantarolados por uma multidão do que
reproduzir uma gravação precisa (Josselyn
and Tonegawa, 2020; Burke et al., 2015). Isso mostra a complexidade e as limitações
em aceder e interpretar processos neurais dinâmicos e cheios de matizes.
Esta discussão sobre a dificuldade de
descodificação deve ser equilibrada pelo reconhecimento do notável progresso
dos sistemas ICM não invasivos que utilizam sinais altamente robustos e
inequívocos, tais como os Potenciais Evocados Visuais em Estado Estável (Steady-State
Visual Evoked Potential - SSVEP) (Cheng
et al., 2002). Os
SSVEP são respostas elétricas com frequência fixa no córtex visual, provocadas
por alvos que piscam a uma taxa específica (Ge et al., 2021). Quando um utilizador direciona veladamente a
atenção espacial para um alvo, a resposta amplificada do cérebro na frequência
única desse alvo serve como um sinal direto e descodificável para comunicação,
mesmo quando se utilizam elétrodos EEG superficiais no couro cabeludo (Kelly et al., 2005; Müller et
al., 1998). Este
mecanismo supera algumas complexidades da descodificação do pensamento
espontâneo, utilizando um código neural direto e impulsionado por estímulos
para alcançar altas taxas de transferência de informação (Ge et al., 2021). Além disso, trabalhos que
combinam SSVEP com outros paradigmas têm sido usados para estudar a dinâmica
atencional subjacente na busca visual, demonstrando como a aprendizagem pode
modular as respostas encefalográficas precoces a estímulos que distraem (Duncan et al., 2025; Forschack et
al., 2022). Aperfeiçoamentos
técnicos adicionais, como o Rapid Invisible Frequency Tagging (RIFT),
utilizam taxas de cintilação impercetíveis (p. ex, >50 Hz) para manter o
sinal da ICM inequívoco, minimizando a fadiga visual e a distração,
demonstrando assim um caminho promissor para interfaces de última geração
altamente eficientes (Brickwedde
et al., 2022).
Desafios
persistentes da atividade neural de fundo
A
ICM deve lidar com o «ruído» inerente ao cérebro, ou atividade neural
espontânea não relacionada com a intenção do utilizador, que inclui processos
subconscientes, flutuações emocionais e distrações sensoriais (Degenhart et al., 2020; Azmi et
al., 2023; Vourvopoulos and Bermúdez I Badia, 2016). Essa atividade de fundo
pode interferir na deteção de sinais direcionados a objetivos necessários para
o controlo da ICM (Fernández-Rodríguez
et al., 2021; Bashford et al., 2018). Mesmo durante tarefas
simples de controlo do cursor, os registos neurais frequentemente capturam
atividades concorrentes associadas à divagação mental e ao pensamento
autorreferencial, diminuindo o desempenho da tarefa (Martel et al., 2016, May 30;
Bradberry et al., 2011; Smallwood et al., 2011; Golub et al.,
2016).
Filtrar esse ruído neural requer não apenas
algoritmos sofisticados de processamento de sinal, mas também um treino
extensivo do utilizador para estabilizar e otimizar os padrões de sinal (Wei et al., 2020; Piela and Kotas,
2025). Mesmo
com métodos avançados, alcançar uma precisão consistente continua a ser uma
grande dificuldade, uma vez que o treino pode demorar tempo e o desempenho
varia frequentemente devido a fatores como fadiga e atenção (Han et al., 2024; Kwon et al.,
2022). Essas
questões persistentes destacam as barreiras técnicas e práticas para uma
operação confiável da ICM em ambientes reais.
Sistemas
adaptativos e limites da generalização
Os atuais sistemas ICM muitas vezes exigem que os
utilizadores adaptem a sua atividade neural à interface, necessitando de um
extenso treino para que o sistema possa detetar com fiabilidade os comandos
pretendidos (Vasko et al.,
2022; Iwama et al., 2022). No entanto, essa adaptação orientada pelo
utilizador enfrenta dificuldades significativas de escalabilidade: os padrões
neurais treinados para uma tarefa específica, como mover um cursor, normalmente
não se generalizam bem para contextos novos, como digitar palavras, levando à necessidade
de sessões de recalibração repetidas e, às vezes, frustrantes (Saha et al., 2021; Sadtler et
al., 2014; Oby et al., 2019). A variabilidade intraindividual, incluindo
fatores como fadiga, stresse, atenção e até mesmo idade, também pode degradar
significativamente o desempenho da ICM, destacando a fragilidade e
instabilidade dos paradigmas atuais (Saha
and Baumert, 2020; Alimardani and Gherman, 2022; Myrden and Chau, 2015; Zhang et
al., 2020). Essas
realidades científicas reforçam a necessidade de expectativas moderadas. Os
especialistas observam que caracterizar as ICM como tecnologias de «leitura da
mente» é enganoso; na realidade, são sistemas colaborativos que requerem
adaptação mútua entre humanos e máquinas, e a sua eficácia depende muito do
contexto (Rainey et al.,
2020; Andorno and Lavazza, 2023; Reardon, 2023). Reconhecer essa complexidade é crucial
para evitar a mercantilização impulsionada pelo exagero e garantir que sejam
feitos progressos realistas.
A
ambição da engenharia encontra a realidade biológica
O implante N1 da Neuralink, com mais de mil
elétrodos flexíveis distribuídos por fios ultrafinos, representa um avanço
significativo na miniaturização e biocompatibilidade para as ICM (Fiani et al., 2021a; Shen et al.,
2023b; Musk and Neuralink, 2019; Fiani et al., 2021b). No entanto, a resposta
imunitária do cérebro, que se manifesta como cicatrizes gliais e inflamação
crónica, continua a ser um grande desafio para todos os elétrodos implantados (Otte et al., 2022; Chae et al.,
2024). Essa
reação biológica está bem documentada nos implantes de matriz Utah existentes (Woeppel et al., 2021), que normalmente mantêm
gravações de alta qualidade por cerca de dois anos, em média (Sponheim et al., 2021), embora alguns possam
durar mais, mas muitas vezes sofrem degradação do sinal devido à resposta do
tecido e ao encapsulamento do elétrodo (Cody
et al., 2018). Embora
os elétrodos à base de polímeros da Neuralink tenham sido concebidos para
reduzir essa resposta imunológica e minimizar os danos causados pela implantação,
atualmente faltam dados de longo prazo revistos por pares que comprovem a sua
durabilidade e desempenho sustentado em seres humanos (Armocida et al., 2024; Musk and
Neuralink, 2019; Fiani et al., 2021b; Dadia and Greenbaum, 2019; Drew,
2024). A
maioria dos estudos publicados sobre elétrodos de polímero flexíveis
semelhantes foram de curto prazo e realizados em modelos animais, deixando as
alegações da Neuralink de maior longevidade e biocompatibilidade sem
comprovação nesta fase (Dadia
and Greenbaum, 2019; Drew, 2024; Wurth et al., 2017; Krämer, 2024;
Naddaf and Drew, 2024). Apesar
desses avanços incrementais, a Neuralink frequentemente faz promessas
exageradas, sugerindo que os dispositivos alcançarão integração perfeita e de
longo prazo e descodificação neural de alta fidelidade em seres humanos dentro
de alguns anos, uma afirmação continuamente repetida que permanece sem
comprovação. O entusiasmo inicial em torno do primeiro ensaio clínico em
humanos da Neuralink, no qual um homem tetraplégico conseguiu controlar o
cursor de um computador com os seus pensamentos, foi posteriormente atenuado
por um revés subsequente, quando uma grande percentagem dos fios do dispositivo
se soltou do seu cérebro (Jiang,
2024). Embora
as ambições da engenharia estejam a impulsionar a rápida comercialização das
ICM, confrontar as complexas realidades biocientíficas ainda é essencial para
garantir que as tecnologias evoluam de forma segura e eficaz para aplicações no
mundo real.
A
importância ética da falha do dispositivo
O mau funcionamento do dispositivo ou a
obsolescência dos elétrodos cerebrais podem exigir cirurgias invasivas de
remoção, o que expõe os pacientes a riscos repetidos, como hemorragia, infeção
e danos no tecido neural (Lozano
et al., 2019; Abode-Iyamah et al., 2018; Bjerknes et al.,
2014; Tabaja et al., 2022). O risco associado à remoção pode ser ainda maior
do que o da implantação inicial, especialmente se o dispositivo tiver aderido
ao tecido ou desencadeado respostas biológicas ao longo do tempo (Leuthardt et al., 2021; Williams et
al., 2022). As
narrativas comerciais costumam enquadrar esses riscos como obstáculos
temporários, em vez de limitações sistémicas, o que pode obscurecer o
imperativo ético de uma comunicação transparente e abrangente sobre risco e
expectativas (Conselho da
Europa, Assembleia Parlamentar, 2020; Chen et al., 2024; Maynard and
Scragg, 2019; McIntosh et al., 2022; Livanis et al., 2024;
Burwell et al., 2017). À medida que a tecnologia das ICM avança sob pressões
comerciais, garantir que os doentes sejam plenamente informados sobre a
probabilidade e as consequências das complicações é essencial para manter os
padrões éticos na investigação e prática da neurotecnologia (McIntosh et al., 2022; Klein,
2016; Zhang et al., 2024; Versalovic et al., 2020; Padfield et
al., 2023).
Riscos
procedimentais em ensaios em humanos
A
ICM invasiva requer craniotomias e a inserção de elétrodos no delicado tecido
cortical, com riscos procedimentais documentados, como infeções, hemorragias e
possíveis danos no tecido cerebral (Leuthardt
et al., 2021; Mitchell et al., 2023). Estudos clínicos e
análises regulatórias destacam complicações, incluindo fugas de líquido
cefalorraquidiano, convulsões e a possibilidade de déficits neurológicos
permanentes, ressaltando a necessidade de protocolos de segurança rigorosos e
monitorização a longo prazo (Maiseli
et al., 2023; Otte et al., 2022; Lozano et al., 2019;
Leuthardt et al., 2021; Fenoy and Simpson, 2014; Janssens, 2018; Olson et
al., 2023). Os
estudos em animais revelam resultados ainda mais graves. Os inquéritos feitos à
investigação da Neuralink com primatas detalham casos de complicações fatais,
tais como inchaço cerebral (edema cerebral), infeções crónicas, paralisia
parcial e traumatismos autoinfligidos relacionados com o desconforto causado
pelo dispositivo, levando, em última instância, à eutanásia de vários macacos (Chae et al., 2024; O’Connor, 2023;
Physicians Committee for Responsible Medicine, 2024; El País, 2023; Scot
Scoop News, 2023). Documentos
revelados mostram que quase 1500 animais foram mortos durante os testes da
implante Neuralink; estão a ser levantadas preocupações sobre a transposição
desses riscos para ensaios em humanos, à medida que aumentam as pressões
comerciais (Armocida et al.,
2024; Drew, 2024; McIntosh et al., 2022; Anand, 2023; Arger, 2023).
Os primeiros participantes em ensaios clínicos em
humanos (frequentemente indivíduos com deficiências graves) podem ver a ICM
como a sua única esperança para melhorar as suas funções, tornando-os
particularmente vulneráveis ao «otimismo coercivo» no processo de consentimento
informado (Sponheim et al.,
2021; Klein, 2016; Gilbert et al., 2017; Cervera et al., 2018). A falta de dados robustos
sobre resultados a longo prazo agrava essa vulnerabilidade, uma vez que todo o
espectro de riscos e benefícios permanece incerto (Maiseli et al., 2023; Robinson et
al., 2021; Oby et al., 2019; Sponheim et al., 2021; Wurth et
al., 2017). Os
especialistas em neuroética enfatizam que, quando o desespero se encontra com
uma tecnologia não comprovada, existe um risco real de que a autonomia dos
participantes seja comprometida pela esperança e pela informação incompleta (Armocida et al., 2024; Rainey et
al., 2020; Dadia e Greenbaum, 2019; Klein, 2016; Adomaitis and Grinbaum,
2024).
A
vulnerabilidade dos dados neurais
As ICM geram fluxos contínuos de atividade neural
que podem revelar informações profundamente pessoais, incluindo emoções,
intenções e processos subconscientes (Azmi
et al., 2023; Paz, 2021; Jazayeri and Ostojic, 2021). Ao contrário dos registos
médicos tradicionais, os dados neurais têm o potencial de reconstruir
experiências internas e até mesmo aproximar pensamentos ou perceções visuais,
conforme demonstrado pelos recentes avanços na descodificação de sinais
cerebrais por IA (Benchetrit et
al., 2024). As
interfaces de alta resolução, como a Neuralink, aumentam ainda mais os riscos,
pois podem permitir inferências mais intrusivas, identificando potencialmente
tendências políticas, estados de saúde mental ou outros atributos sensíveis a
partir de padrões neurais (Woeppel
et al., 2021; Dadia and Greenbaum, 2019; Drew, 2024; Wurth et al.,
2017; Krämer, 2024; Naddaf and Drew, 2024; Jiang, 2024). A enorme sensibilidade e
identificabilidade dos dados neurais tornam-nos particularmente vulneráveis a
uso indevido, acesso não autorizado e violações de privacidade (Bublitz, 2019; Naufel and Klein, 2020).
Exploração
comercial e vazio regulamentar
As normas de privacidade existentes, como a HIPAA
[Health Insurance Portability and Accountability Act, USA] e o RGPD [Regulamento
Geral sobre a Proteção de Dados, UE], não foram concebidas tendo em mente os
dados neurais e, muitas vezes, tratam-nos como informações genéricas de saúde,
não reconhecendo o seu estatuto único como uma janela direta para a identidade
e a cognição (American
Psychological Association, 2025; Jwa and Poldrack, 2022). A falta de regulamentação
abrangente e específica permite a exploração comercial: as empresas podem
recolher, armazenar e até vender dados neurais a terceiros, com os negociantes
de dados a criarem potencialmente bases de dados massivas de «impressões digitais
cerebrais» (Jwa and Poldrack,
2022; Yang and Jiang, 2025; Zuk and Lázaro-Muñoz, 2022). Essa lacuna regulatória
abre as portas para cenários distópicos, incluindo seguradoras que utilizam
fatores de risco neurais para negar cobertura, empregadores que selecionam
características cognitivas “indesejáveis” e governos que monitoram dissidências
com base na atividade cerebral (Conselho
da Europa, Assembleia Parlamentar, 2020; Bublitz, 2019; Livanis et al.,
2024; Zuk and Lázaro-Muñoz, 2022). Os defensores da privacidade e os neurocientistas
alertam que, assim que os dados neurais saem do controlo de um indivíduo,
tornam-se um bem altamente valioso, raramente protegido pelas normas jurídicas
atuais (Paz, 2021; Jwa and
Poldrack, 2022; Yang and Jiang, 2025).
Deficiências
normativas e variações internacionais
A
FDA classifica a maioria das ICM implantáveis como dispositivos de Classe III,
exigindo uma aprovação pré-comercialização rigorosa com foco na segurança e
eficácia, mas as orientações atuais carecem de disposições detalhadas para o
tratamento ético dos dados neurais e das questões de privacidade (Conselho da Europa, Assembleia
Parlamentar, 2020; Maiseli et al., 2023; Bublitz, 2019; Naufel and
Klein, 2020). Embora
a regulação científica da FDA enfatize a segurança da engenharia e a eficácia
clínica, ela não aborda especificamente os riscos éticos e de privacidade
próprios do processamento de dados neurais (Maiseli et al., 2023; Bublitz, 2019; Naufel and
Klein, 2020).
Na Europa, o Regulamento sobre Dispositivos
Médicos (MDR) dá prioridade à eficácia clínica e à segurança, mas estabelece
salvaguardas explícitas limitadas para a privacidade dos dados neurais. A Lei
de IA da UE abrange indiretamente os dados neurais através da sua
regulamentação dos «sistemas de reconhecimento de emoções» como um subconjunto
dos dados biométricos, mas este quadro não está adaptado às sensibilidades
distintas da informação neural (Conselho
da Europa, Assembleia Parlamentar, 2020; Veale and Zuiderveen Borgesius, 2021).
A abordagem
regulatória da China está a evoluir; apesar de a Lei de Proteção de Informações
Pessoais (PIPL) ainda não definir claramente os dados neurais, as diretrizes
éticas recentes exigem uma revisão ética obrigatória para a investigação em
ICM, com foco nos objetivos da investigação clínica e nos interesses do Estado (Poo, 2024; Wei et al., 2025). Essas diretrizes
enfatizam o consentimento e o âmbito de utilização dos dados, mas atualmente
têm um âmbito limitado e não abordam totalmente a partilha de dados ou as
aplicações comerciais. Um conjunto heterogéneo de normas globais cria
incentivos para a «compra ética», em que as empresas exploram as fraquezas
regulatórias entre jurisdições para minimizar os encargos de conformidade,
deixando as bases jurídicas de obrigatoriedade subdesenvolvidas. A falta de
definições jurídicas claras e de níveis de responsabilidade por violações de
informações pessoais neurais ilustra o desafio global de atribuir a culpa ao
utilizador, fabricante ou criador do algoritmo quando ocorrem resultados
adversos (Conselho da Europa,
Assembleia Parlamentar, 2020; Naufel and Klein, 2020).
Construindo
confiança através do comprometimento
Um
estudo nacional revelou que a maioria dos americanos considera os dados
cerebrais tão sensíveis quanto, ou até mais sensíveis do que, os dados
genéticos ou financeiros, e muitos estão preocupados com o uso indevido desses
dados por empresas e outras entidades (Almanna
et al., 2025; Jiang, 2024). Os próprios investigadores relatam preocupações
com os potenciais danos e riscos do uso indevido se os dados neurais vierem a
ser partilhados ou explorados, especialmente no caso de populações vulneráveis (Leuthardt et al., 2021; Klein,
2016; Jwa and Poldrack, 2022). Restaurar a confiança exige uma supervisão inclusiva: as
comissões de neuroética e as estruturas de governança devem integrar doentes,
especialistas em ética e representantes da sociedade civil para conceberem em
conjunto políticas e mecanismos de supervisão.
Diretrizes
recentes sobre neuroética enfatizam a importância do envolvimento de várias
partes interessadas — incluindo doentes, especialistas em ética e
representantes da comunidade — no desenvolvimento de uma governança responsável
para a neurotecnologia e os dados cerebrais (Armocida et al., 2024; Rainey et al., 2020;
Dadia and Greenbaum, 2019; Maynard and Scragg, 2019; McIntosh et al.,
2022; Livanis et al., 2024; Burwell et al., 2017; Klein, 2016;
Physicians Committee for Responsible Medicine, 2024). Os especialistas e os
relatórios políticos defendem que a transparência, o envolvimento público e as
abordagens de código aberto são essenciais para construir confiança e alinhar o
desenvolvimento da neurotecnologia com os valores sociais (Goering et al., 2021; Güemes et
al., 2024). A
literatura sobre neuroética recomenda ainda a monitorização independente, a
divulgação pública dos riscos e a proibição temporária de aperfeiçoamentos sem
justificação terapêutica clara, como salvaguardas para proteger a confiança
pública e prevenir desvios éticos (Conselho
da Europa, Assembleia Parlamentar, 2020; Bublitz, 2019; Naufel and Klein, 2020;
American Psychological Association, 2025; Yang and Jiang, 2025).
Para ir além dos apelos abstratos ao envolvimento
de várias partes interessadas, a governança dos dados neurais e das ICM deve
basear-se em estruturas especializadas e concretas. Em primeiro lugar, as
estruturas jurídicas precisam reconhecer explicitamente a sensibilidade única
dos dados neurais, uma vez que as leis de privacidade existentes não foram
concebidas para lidar com informações capazes de revelar estados mentais (Ienca et al., 2021; Xia et al.,
2023b). Recentes
reformas legislativas em estados dos EUA, como Colorado e Califórnia, começaram
a incorporar dados neurais nas leis de privacidade, representando um passo
importante, mas incompleto, em direção a proteções robustas (Mridha et al., 2021b). Em segundo lugar, os
modelos de supervisão devem ser formalizados indo além do campo de atuação
limitado das Comissões de Ética de Investigação, que carecem de agilidade para
lidar com as aplicações das ICM no consumidor, no local de trabalho e no setor militar
(Naufel and Klein, 2019;
Wahlstrom et al., 2017). Estruturas independentes, com múltiplas partes
interessadas e focadas na engenharia, como a IEEE Neuroethics Framework [Institute
of Electrical and Electronics Engineers], proporcionam orientações
estruturadas para avaliar as implicações éticas, legais e socioculturais das
neurotecnologias (Sample et
al., 2019). Por
fim, os modelos regulatórios devem distinguir entre ICM terapêuticas e
aumentativas, com vários estudiosos pedindo moderação nas aplicações
aumentativas para evitar o agravamento das desigualdades sociais (Karikari and Koshechkin, 2023b; Edelman et
al., 2024).
Conclusão
A
tecnologia das Interfaces Cérebro-Máquina (ICM) encontra-se numa encruzilhada:
pode redefinir o potencial humano ou aprofundar as vulnerabilidades existentes.
O caminho a seguir requer humildade em reconhecer que a nossa compreensão do
cérebro ainda é rudimentar e, portanto, devemos estar atentos à mercantilização
disfarçada de progresso fundamental. O cérebro não é uma fronteira a ser
conquistada, mas um mistério a ser abordado com reverência. Somente por meio de
ciência rigorosa, ética criteriosa e responsabilidade firme é que a
neurotecnologia pode honrar essa complexidade. <
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