大脑的功能常常与计算机进行比较。一些研究人员正在测试这一类比的极限，尝试构建包含实验室培养的脑细胞文化的计算机。通过这样做，他们希望绕过今天人工智能所使用的基于硅的计算硬件的物理限制。潜力是存在的。脑组织将记忆和计算结合在同一基质中，因此需要的组件比传统计算机更少。基于神经元和突触的神经网络理论已激发了AI算法。人脑消耗的能量远低于人工智能机器，并且不需要庞大的冷却系统。人类神经科学正进入一个新的时代——但不能忘记它的人文维度。这种生物计算确实面临着独特的伦理挑战。关于使用实验室培养的脑组织的道德性及其潜在意识的讨论已如火如荼。然而，到目前为止，一个关键问题却没有出现在辩论中：缺乏对人类神经组织在生物计算中使用的明确同意。生物计算研究依赖于自愿捐赠的细胞，通常来自于接受医疗程序的人，他们出于利他主义而捐赠细胞以帮助生物医学和基础生物研究。然而，知情同意表没有询问捐赠者希望未来他们的细胞用于何种研究，或者更重要的是，他们希望其不被用于的所有可能方式。想要支持癌症治疗开发的捐赠者可能不会想象到他们的组织可能用于创造生物计算机，可能还有商业用途。为使用实验室培养的脑组织的生物计算研究制定一个更明确、细致的捐赠者同意方案是必要的。在我们看来，研究人员应避免使用仅对生物医学研究给予同意的细胞系。必须建立一个系统，追溯性地寻求同意，或者在重新获得同意（称为重新同意）不可能时审核项目的伦理。使用脑细胞进行计算 基于脑的生物计算依赖于人类皮层神经元，因为这些细胞比啮齿动物或其他灵长类动物的神经元更大，形成更复杂的电路。这些特征被认为有助于人类大脑显著的信息处理能力，从识别面孔到进行抽象推理。生物计算机是使用“多能”干细胞构建的，这些细胞有潜力发展成为身体其他大多数细胞类型。这些细胞可以来自于体外受精后余留的捐赠胚胎，也可以来自于经过工程化的成人细胞，这些细胞由志愿者馈赠，包括接受医学治疗的人。在实验室中，多能干细胞可以被诱导成为脑类器官——小型3D团块，模拟大脑各个区域的结构、功能和组织。信息可以通过神经刺激编码，提供“计算输入”，这些输入由类器官中的神经元处理，导致可以通过微电子阵列系统记录的神经输出。已经证明，这种设置可以用于一些简单的计算过程，这是硬件基础的人工智能模型识别模式和进行预测的基础。 伦理解决方案的需求 一旦生成，一条多能干细胞系可以无限培养，并用于各种实验。但是，经过多年，特别是当捐赠者已经去世而科学发展变化后，很难知道原始捐赠者是否会批准他们的细胞现在为哪些实验做贡献。自愿捐赠组织用于生物医学研究的人通常同意特定的研究项目。同时，他们可能会被问及是否同意将任何剩余的生物样本存储并供他人用于未来的生物医学研究。同意后者—被称为开放式同意的捐赠者，被告知可能很难预测其他研究者将如何使用他们的样本。例如，大多数捐赠者并不知道，他们的细胞可能被用来创建一条干细胞系，以便未来许多其他科学家进行研究。但他们被保证，任何用途都将由监督委员会审核，以确保研究在科学上是有价值的。通常，这些捐赠会被送往生物样本库，按照严格的数据保护政策向研究人员分配。捐赠者相信研究人员遵循这些规则，保护他们的隐私，并妥善和尊重地处理他们的样本。 为什么研究人员应该谨慎使用人类胚胎模型 一些研究人员和伦理学家可能会驳回本文中强调的伦理担忧，因为预期用于生物计算的细胞系将来自给予开放式同意的捐赠者。这个过程，有些人认为...