Das Vorhaben verfolgt einen integrierten, methodisch kombinierten Ansatz zur Untersuchung und Gestaltung der ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Implikationen von NeuroAI. Zunächst wird in einer systematischen Analyse der aktuelle Forschungsstand zu KI-gestützten Neurotechnologien und neuromorphen Systemen ausgewertet. Dabei kommen Methoden der normativen Ethikanalyse, der Rechtsauslegung sowie strukturierte Literatur- und Dokumentenanalysen zum Einsatz. Auf dieser Grundlage entwickelt das Team ein Modell zentraler ethischer Spannungsfelder sowie eine Gap-Analyse bestehender regulatorischer Rahmenbedingungen. Parallel dazu arbeitet das Projekt mit einem "embedded-ethics"-Ansatz: ELSA-Forschende werden direkt in die technischen Forschungsprozesse der Verbundpartner eingebunden. In der zweiten Projektphase erfolgt ein partizipatives Vorgehen zur Governance-Entwicklung. Hierzu werden relevante Stakeholder in ko-kreative Workshops, Fokusgruppen und strukturierte Konsultationen eingebunden. Die gewonnenen theoretischen und empirischen Erkenntnisse dienen als Grundlage für die Erstellung eines harmonisierten Governance-Rahmens sowie eines praxisorientierten ethischen Toolkits. Dieses Teilprojekt (TP1) verfolgt zwei Hauptziele: 1) Es soll eine umfassende ethische und rechtliche Analyse für die Entwicklung und Anwendung neuromorpher und KI-gestützter Neurotechnologien im biomedizinischen Kontext erarbeitet werden. 2) Es sollen auf dieser Grundlage partizipativ Governance-Leitlinien und ein praktisches ethisches Toolkit entwickelt werden, um eine sozial und ethisch verantwortliche Translation und Implementierung von NeuroAI zu ermöglichen.

Das Vorhaben verfolgt einen integrierten, methodisch kombinierten Ansatz zur Untersuchung und Gestaltung der ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Implikationen von NeuroAI. Zunächst wird in einer systematischen Analyse der aktuelle Forschungsstand zu KI-gestützten Neurotechnologien und neuromorphen Systemen ausgewertet. Dabei kommen Methoden der normativen Ethikanalyse, der Rechtsauslegung sowie strukturierte Literatur- und Dokumentenanalysen zum Einsatz. Auf dieser Grundlage entwickelt das Team ein Modell zentraler ethischer Spannungsfelder, sowie eine Gap-Analyse bestehender regulatorischer Rahmenbedingungen. Parallel dazu arbeitet das Projekt mit einem "embedded-ethics"-Ansatz: ELSA-Forschende werden direkt in die technischen Forschungsprozesse der Verbundpartner eingebunden. In der zweiten Projektphase erfolgt ein partizipatives Vorgehen zur Governance-Entwicklung. Hierzu werden Stakeholder in ko-kreative Workshops, Fokusgruppen und strukturierte Konsultationen eingebunden. Die gewonnenen theoretischen und empirischen Erkenntnisse dienen als Grundlage für die Erstellung eines harmonisierten Governance-Rahmens sowie eines praxisorientierten ethischen Toolkits. Dieses Teilprojekt (TP2) konzentriert sich auf die Weiterentwicklung KI-gestützter klinischer Neurotechnologien wie Brain-ComputerInterfaces (BCIs) und Closed-Loop-Neuromodulationssysteme. Durch die kontinuierliche Begleitung von Patientenstudien und Interaktionen mit Klinikern, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie Patientinnen und Patienten werden die ethischen Herausforderungen identifiziert (u. a. Datenschutz, Vertrauen der Nutzer sowie Einwilligungsprozesse). Es werden szenariobasierte Simulationen mit Patientinnen und Patienten durchgeführt, um den Einsatz von Neuro-Ki in der klinischen Umgebung zu modellieren. Dabei werden empirische Daten generiert, um ethische, klinische und technische Herausforderungen zu antizipieren und frühzeitig diese Erkenntnisse in die Integration von Neuro-Ki-Systemen einzubeziehen.

Das NeuroAI ELSA Observatory (NEO) untersucht die ethischen, rechtlichen und sozialen Aspekte (ELSA) neu entstehender NeuroAI-Technologien an der Schnittstelle von Neurowissenschaften, Künstlicher Intelligenz und Biomedizin. Zum einen wird hier die Nutzung des Gehirns als Modell für neuromorphe Systeme und Rechnerarchitekturen genutzt, zum anderen werden KI Systeme zur Entwicklung und Optimierung neuronaler Schnittstellen für biomedizinische und klinische Anwendungen eingesetzt. Diese Entwicklungen werfen Fragen nach menschlicher Autonomie, Verantwortung, Datenethik und der moralischen Bewertung neurotechnologischer Hybridsysteme auf. Zur Bearbeitung dieser Fragen verfolgt NEO einen Embedded-Ethics-Ansatz, bei dem ELSA-Forschende direkt in zwei interdisziplinäre Laborumgebungen eingebunden werden: eines mit Schwerpunkt auf neuromorpher Ingenieurwissenschaft für neurohybride Schnittstellen in diesem Teilprojekt und ein weiteres, das KI-basierte Neurotechnologien für klinische Anwendungen entwickelt. Durch diese enge Integration werden abstrakte ethisch-rechtliche Prinzipien in praxisrelevante Leitlinien für Forschung und Politik übersetzt. Das Projekt setzt auf iterative Co-Design- und Konsultationsprozesse mit Forschenden, Ingenieurinnen und Ingenieuren, Patientinnen und Patienten sowie politischen Entscheidungsträgern, um sicherzustellen, dass ethische Reflexion kontinuierlich in wissenschaftliches Handeln einfließt. Gleichzeitig prüfen Forschende aus den Laboren die praktische Anwendbarkeit ethischer Rahmenbedingungen in der Entwicklung, Validierung und Implementierung neuer Technologien. Ergebnisse sind eine umfassende ethisch-rechtliche Analyse von NeuroAI-Anwendungen, eine Reihe proaktiver Ethikbewertungen in realen Laborumgebungen sowie ein praktisches Toolkit für verantwortungsvolle Innovation.

Das Vorhaben verfolgt einen integrierten, methodisch kombinierten Ansatz zur Untersuchung und Gestaltung der ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Implikationen von NeuroAI. Zunächst wird in einer systematischen Analyse der aktuelle Forschungsstand zu KI-gestützten Neurotechnologien und neuromorphen Systemen ausgewertet. Dabei kommen Methoden der normativen Ethikanalyse, der Rechtsauslegung sowie strukturierte Literatur- und Dokumentenanalysen zum Einsatz. Auf dieser Grundlage entwickelt das Team ein Modell zentraler ethischer Spannungsfelder, sowie eine Gap-Analyse bestehender regulatorischer Rahmenbedingungen. Parallel dazu arbeitet das Projekt mit einem "embedded-ethics"-Ansatz: ELSA-Forschende werden direkt in die technischen Forschungsprozesse der Verbundpartner eingebunden. In der zweiten Projektphase erfolgt ein partizipatives Vorgehen zur Governance-Entwicklung. Hierzu werden Stakeholder in ko-kreative Workshops, Fokusgruppen und strukturierte Konsultationen eingebunden. Die gewonnenen theoretischen und empirischen Erkenntnisse dienen als Grundlage für die Erstellung eines harmonisierten Governance-Rahmens sowie eines praxisorientierten ethischen Toolkits. Dieses Teilprojekt (TP3) verfolgt das Ziel mithilfe qualitativer Methoden ein tiefgreifendes Verständnis der ethischen Herausforderungen von NeuroAI in der praktischen Anwendung zu gewinnen. Hierzu werden die gelebten Erfahrungen, Einstellungen und Perspektiven verschiedener Stakeholdergruppen untersucht und kritisch diskutiert. Die Ergebnisse werden mit den Erkenntnissen aus TP1-2 zusammengeführt, vor dem Hintergrund zugrunde liegender Wertrahmen kontextualisiert und zur Bewertung der praktischen Relevanz bestehender ethischer Richtlinien genutzt. Gleichzeitig werden potenzielle Diskrepanzen zwischen Theorie und Praxis aufzeigt. Dieser empirisch fundierter Ansatz dient der Entwicklung theoretischer ethischer Argumente, die die Erfahrungen der Stakeholder direkt widerspiegeln.