近年来，随着脑神经科学和人工智能的快速发展，脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）技术取得了突破性进展。作为革命性的人机交互范式，脑机接口绕过了传统依赖周围神经和肌肉组织的生物输出路径，通过解码神经电信号构建大脑与外部设备的直接交互通道。区别于常规肢体运动，脑机接口系统将神经活动转化为数字指令，驱动机械臂、智能假肢或虚拟界面完成操作任务，其核心特征在于突破生理限制，仅凭神经信号即可实现意念操控。随着应用场景日益广泛，脑机接口的伦理问题逐渐突显。一项核心争议在于脑机接口介导行动（mediated action）的责任认定问题：经由脑机接口介导实现的行动所导致的后果，应该由谁来负责？这与脑机接口介导行动者（agent）的能动性（agency）密切相关，因为道德责任判定的主要依据就在于行动者的能动性。

　　根据标准行动理论（即行动因果理论）的基本框架，行动需满足两个条件：行动是身体运动；行动由行动者的特定意向状态（如信念、欲望、意图）引起。在脑机接口的应用场景中，以机械臂操控为例，用户的行动似乎满足上述两个条件：一方面，机械臂的物理运动源于操作者心理意向的驱动；另一方面，神经接口技术通过建立脑机耦合系统，使机械装置成为操作者具身性的技术延展。然而，这种技术赋能的能动性具有本质上的限定性特征：脑机接口介导的行动过程涉及神经信号转译、算法决策、机械执行等多重技术媒介，导致传统行动理论中“心理意向—行动结果”的线性因果链发生断裂。这种能动性的技术重构使得行动后果的责任归属面临双重困境：既存在主体意向与技术系统自主性之间的责任划界难题，又面临具身延展边界模糊导致的行为主体性认定争议。脑机接口技术的革命性突破正在动摇建立在个体主义基础上的西方道德责任范式，针对这一困境，有必要引入更具系统性与整体性的责任框架，倡导从个体责任向集体责任的范式转型，建立起一种基于延展能动性（extended agency）的新型人机共同责任观。

　　一、传统道德责任观与道德责任判定条件 

　　在西方伦理学史中，责任范畴是一个元问题，其核心命题聚焦于归责的充分必要条件——在什么条件下行动者需要对自己的行动负责？这一理论谱系可追溯至亚里士多德《尼各马可伦理学》第三卷对自愿行动的奠基性分析，其确立的知情、可控、自主三要素框架，经由休谟的道德悖论、康德的义务论直至戴维森（Donald Davidson）的行动解释理论，逐渐发展成为一套自成体系的道德责任研究范式。该理论脉络不仅塑造了西方道德哲学的话语体系，更深度嵌入现代刑事司法制度的建构逻辑。.

　　在《尼各马可伦理学》中，亚里士多德提出，出于自愿的行动才能受到称赞或谴责，在法律意义上才能授予荣誉或施以惩罚。所谓“自愿行动”，指的是这个行动不是“被迫”的，不是“出于无知”的，而是经过“事先考虑”的。笔者将其归纳为三个条件。（1）主体性条件：行动是由行动者自身发起的。（2）控制力条件：行动者能够控制自己的行动。（3）认知条件：行动者知道自己在做什么。主体性条件强调，行动必须真正源于行动者自身的意愿与发起机制，而非由外部强制。亚里士多德认为，这种由自身发起的行为不同于儿童或动物基于欲望或冲动的前理性自愿行为，后者虽也貌似自愿，却缺乏理性主体的自觉意图与反思能力。真正属人的自愿行动应出自理性主体的自觉选择，体现其作为行动起源的地位。进一步来说，唯有经过深思熟虑、体现理性审辨的自愿行动，才能充分彰显人的道德主体性，才可被真正评价为善或恶。主体性奠定了行动的责任归属基础，但自愿行动还须满足控制力与认知条件：控制力条件强调行动者能够支配行动过程与结果，如中止或调整行动方式，其实现以主体性为前提；认知条件则要求行动者清楚理解自身行为的背景与后果，并具备相应的道德认知水平，否则即使具备发起行动的能力，也无法构成真正意义上的自愿与负责任行为。三者共同勾勒出理性主体在自愿行动中体现出的能动性整体结构，缺一不可。

　　能动性对于责任的界定尤为重要。能动性是行动者通过行动对自身的归因，是对其后果承担责任的先决条件。在亚里士多德的框架中，“能动性”概念虽未被明确提出，但其基本内涵渗透在道德责任的各个条件之中。“能动性”概念总是与“行动者”相伴而生。一般来说，行动者是具有行动能力的存在，能动性表示为对这种能力的行使，通常被理解为是意向行动能力的行使。根据行动因果理论，一个人有能力采取意向行动指的是：行动者的某些心理状态的出现会以正确的方式导致正确的事件（如某些身体动作）发生。根据这一理论，“行动者S的任何行为事件A是一个行动，当且仅当S做A是以正确的方式引起的，并且能够由某种恰当的、非行动的心理状态因果解释，这些心理状态介导或构成了S做A的理由”。因此，行动并非仅仅是身体动作，而是由行动者的意向状态和身体运动共同构成的序列，其中，意向状态作为原因引发身体运动这一结果。

　　道德责任的主体性、控制力与认知条件，分别从不同维度揭示了能动性与责任之间的内在关联。主体性条件强调，行动应源自行动者自身的心理意向，而非外部因素的强制，这一立场在学术界已有广泛共识，实质上也是对理性主体自由意志的承认。控制力条件则刻画出从行动者的初始心理状态到最终结果之间需存在一种可被行动者掌控的恰当因果关系，确保其能够对行动过程与后果实施主导。认知条件关乎行动者对其自身满足主体性与控制力条件的主观意识，这种意识并非通过外部观察或推论而来，而是源于行动者第一人称的体验。能动性的这些本质特征也深刻说明了行动本身的价值：它使人能够凭借对自身行为的控制，实际地改变世界的某一部分，从而实现欲望、践行理性决策，彰显了人作为理性行为主体的自我力量。

　　西方传统道德责任观将道德主体视为个体，有关道德责任的各项条件都是以此为中心展开的，这是一种典型的方法论个体主义。根据这一理论，道德主体、行动者完全限制在个人的体肤之中，他们在与其他个人和事物的交往过程中，始终能够保持自身的独立性和完整性，而其他个人、动物、工具等事物只是他们在行动过程中遇到和操控的对象，是辅助性的。如果只有人类个体能够采取行动，那么也只有人类个体才能对这些行动负责。然而，这种方法论个体主义立场在现实道德实践中受到诸多挑战。一个核心争议在于，诸多情境中的责任主体并不仅限于个体，而往往延伸至集体层面。比如，在一些传统社会中，家族或亲属群体常被视为一个整体来承担荣誉或罪责；而在现代社会，企业、组织等集体的领导者须对集体决策所导致的后果负责。此外，技术的介入进一步动摇了纯粹个体化责任的理论基础。

　　二、脑机接口介导行动对传统道德责任观的挑战 

　　近年来，学术界出现了一些挑战个体主义的新理论，如行动者网络理论、分布式认知学说、赛博格等。根据这些理论，大多数行动是由超越了人类个体的主体实施的，包括技术人工物。当我们将目光聚焦于脑机接口技术时，这种对传统个体主义责任归属基础的挑战变得尤为尖锐和复杂。传统道德责任归属所依赖的主体性、控制力和认知条件在脑机接口的具身性介导行动中遭遇了根本性挑战。脑机接口特有的神经耦合机制与双向信息流，深刻地重构了人类能动性的结构，从而对上述三大责任基石的稳固性构成了挑战，直接动摇了以孤立个体为单位的道德责任范式。

　　（一）主体边界的消解：从个体行动者到脑机融合行动体

　　行动者并不总是限定于人类。根据《牛津英语词典》，英语中“agent”的最早用法可追溯到1471年的一篇炼金术论文，该论文用它来表示“能够作用于物质的力”。所以，从源头上来讲，行动者可以是一切存在物，每当实体进入因果关系时，它们就会发生相互作用，从而带来了彼此的变化。近年来，很多学者对行动者给出了一些中性的描述，如拉图尔（Bruno Latour）的行动者网络理论中引入了一个新词——“行动体”（actants），指有助于产生事态的人类和非人类事物，包括自然物、思想、关系以及人工物。与此类似的另一个理论是克拉克（Andy Clark）和查尔莫斯（David Chalmers）提出的延展心灵（extended mind）理论，认为心灵通过工具的运用而分布在外部环境中。这反驳了笛卡尔传统下心灵的内部主义立场。

　　与智能手机或其他技术相比，脑机接口的突出特征在于同人的大脑的关联更为直接，它绕过了大脑外周神经和肌肉的正常输出通路，能够直接获取人的心理状态。理论上，这似乎能够确保脑机接口用户满足主体性条件，然而事实并非如此。从工作机制上来看，脑机接口介导行动不是根据行动者的意图直接执行，而是要在经过激活、测量、解码后执行，这就产生了一个问题：系统的激活、测量、解码过程能否足够完整、连贯地反映行动者的真实意图？

　　假设有一位闭锁综合征患者，利用脑机接口操控轮椅。在激活过程中，患者可以通过多种方式来操控轮椅，目前比较普遍的操作方式有两种：一是通过激活感觉运动区域来控制移动；二是通过激活视觉区域来控制移动。如果采取方式一，患者可通过想象右手向上移动，激发大脑左半球中运动皮层的活动，操控轮椅“直行”。通过想象右手向下移动、左手向上移动、左手向下移动，分别操控轮椅“停止”“左转”“右转”。如果采取方式二，患者可以通过注视计算机屏幕上的特定字母或方位来操控轮椅。不论采取哪种神经信号的激活方式，指令选项都是极为有限的。比如，当用户试图绕过地面障碍物时，运动皮层可能激活包含路径规划、速度调节及风险评估的复杂神经表征，涉及数百种差异化信号组合。然而，现有的商用脑控轮椅只能操控“直行”“左转”“右转”“停止”等有限的基础指令。这种从高阶认知到低维指令的强制性压缩，不仅会导致操作延迟，更可能引发意图表达失真。

　　在测量过程中，脑机接口系统应准确获得用户的意图。但人类意图极为复杂，并且会在与环境的互动过程中发生变化。行动者在某个时刻可能并行存在多个意图，这些意图在时间维度上呈现连续性，在抽象层级上构成阶梯性，如何准确刻画它们都是个难题，更何况是通过技术手段去读取它们。一些学者提出多重意图理论，对意图的种类和层次进行了区分。以米勒（Alfred R. Mele）的观点为例，他将意图分为远端意图（distal intentions）和近端意图（proximal intentions）。远端意图是面向未来的意图，承诺在未来执行某个行动，通常是稳定的，可以与行动者当前的情境相分离；近端意图是现在开始执行的意图，需要结合当前的情境。例如，假设脑控轮椅用户的远端意图是“去房间另一端的书架取书”，这个意图相对稳定，指导着整体的行动方向。然而，在行动过程中，用户临时产生一个“避开地板上的障碍物”的近端意图,此时，意图权重发生了即时反转：确保安全的近端意图瞬间获得了执行优先权，暂时覆盖了远端意图。待障碍清除后，远端意图权重才重新占据主导。然而，认知神经科学至今未能精确定义此类意图动态转换的神经标记物。当前脑机接口系统能够稳定读取的，往往仅限于那些高度明确、相对固化且情境依赖性较低的意图指令，难以捕捉这种在复杂情境中涌现、竞争并快速转换的意图流。

　　待测量到原始数据之后，脑机接口系统需要对数据解码，这个过程通常分两步进行。一是对数据进行预处理以提高信噪比，如对可能使脑电波信号失真的眼球运动和面部肌肉运动进行单独测量，并通过滤波抓取信号中最相关的方面以供进一步处理。二是通过机器学习算法，对提取出的大脑信号相关特征（如感觉运动皮层活动的幅度和频率）进行分类。解码后的信号被转换为输出，用于应用程序的命令。这个过程中的每一步都与脑机接口用户没有直接的关联，用户只是提供了原始数据。

　　可见，在神经增强技术视域下，主体性边界正在经历根本性重构。若根据传统道德责任观的主体性条件，脑机接口介导行动应完全由用户的意向性触发，但这是难以实现的，因为脑机接口介导行动主体并非传统认知中的生物个体，而是通过技术介导生成的具身性耦合系统。借用拉图尔的“行动体”概念，可称此行动主体为“脑机融合行动体”。该行动体指由人脑神经活动与脑机接口系统实时交互、深度耦合形成的不可分割的统一实体，其意图生成与行动执行均依赖于人机协同，超越了个体生物边界。脑机融合行动体的意向性与脑机接口用户的意向性并不完全对等，用户的意图只是大致上被满足，其他未满足的部分应归属为脑机融合行动体中的非人类组件。

　　（二）控制权的分布式重构：从线性因果到过度决定

　　现有脑机接口技术的行为控制存在显著局限。比如，单向信号通路使意图一旦触发便难以终止或修正，信号解码的过度敏感则可能导致失控输出，运动脑机接口可能混淆行动意图与单纯想象，而语音脑机接口可能外化用户原本未打算说出的内部言语……尽管这些属于技术层面的挑战，更深层的伦理困境源于脑机接口行动控制权的根本性转变：从传统线性因果模式转向人机交互中神经信号、算法决策与环境刺激等多重因素导致的过度决定（overdetermination）。这种控制结构的复杂性直接引发了道德责任归属的难题。

　　当前，脑机接口研发与应用多聚焦于主动式脑机接口（Active BCI），通过解码用户自主发起的意向性神经信号实现对设备的直接控制，理论上最能保障用户的行动主导权。然而，在实用效能与用户体验上，主动式脑机接口存在显著瓶颈。一是信息传输效能低下。基于现有技术，实际应用场景中主动式脑机接口的信息传输速率仅约25比特/分钟，与传统交互方式差距悬殊。比如，侵入式脑机接口文本输入效率仅约8词/分钟，远低于专业打字员的34—79词/分钟。二是用户体验负担重。主动式脑机接口的用户需经历漫长训练，并且其神经信号调制伴随着高认知负荷，易导致操作疲劳。理想的脑机接口应兼具低认知负荷、高信噪比信号表征与实时有效反馈，但现有的技术框架尚无法同时满足这些要求，这构成了其实用化道路上的关键障碍。

　　为突破上述局限、提升通信速度与用户友好性，未来重点转向发展集成了被动式脑机接口（Passive BCI）与算法辅助决策的智能型脑机接口。被动式脑机接口通过实时解析自然状态下的神经振荡模式，非侵入性地评估用户的心理状态（如认知负荷、注意力），目前主要用于动态优化人机系统。研究表明，将主动式脑机接口与被动式脑机接口集成，可将系统比特率提升至原来的3倍。更重要的是，被动式脑机接口不需要用户有意识地传递认知或情感状态信息，显著降低了用户的认知干扰与负荷。此外，智能算法（尤其是深度学习）正日益应用于意图解码翻译器，以解决传统方法在实验室外日常场景中的局限性。深度学习能改进信号校准，提升脑机接口与用户的集成度，并增强系统对复杂意图的理解能力。

　　然而，智能型脑机接口的实现往往以牺牲用户的控制权为代价。从脑机接口使用者的角度来看，这一过程可能完全不透明。系统通过生理计算、生物识别、传感技术和机器学习等方式获取信息，而用户既无法自主控制这一过程，甚至可能意识不到机器正在协助处理信息。某些脑机接口系统还会主动生成探针，通过特定输入诱导大脑产生反应，从而获取用户的特定信息。这种高度的自动化特性虽然为用户操作带来便利，却潜藏着深刻的伦理风险，其中尤以异常因果（deviant causation）问题对传统道德责任归属框架构成颠覆性挑战。

　　齐硕姆（Roderick M. Chisholm）的经典案例揭示了异常因果的本质：意图谋害叔叔以继承遗产的侄子驱车前往叔叔住所，途中意外撞死一名路人——此人恰是其素未谋面的叔叔。此案例构成了一个深刻的责任归属悖论：侄子的行为客观上导致了预定目标的实现，但结果的实现路径与意图预设的路径完全脱节，并且被不可预见的偶然性事件强力介入。这种因果链断裂直接冲击了责任归属的两大原则：可预见性原则和近因原则。可预见性原则要求不良结果处于行动者基于其意图和行动可合理预见的范围内。侄子无法预见“意外撞死陌生路人=杀害叔叔”，结果远超其认知与意图的合理范围。近因原则强调责任归属要求意图通过一条直接、未被异常因素实质性中断的因果链引发结果。此案中，因果链被偶发性介入事件彻底扭曲，意图与结果之间缺乏直接、可归责的因果关联。齐硕姆案的核心启示在于：当意图的实现路径发生不可预见的根本性的偏差时，即使结果“符合”意图，其道德与法律责任归属也会陷入困境。

　　脑机接口技术本质上是一种行动媒介化装置，它将人类原始的基本行动转化为非基本行动，即将简单的线性因果关系（A→B）转化为涉及多节点、非线性或概率性的因果关联（A→X₁→X₂…→B），异常因果问题的出现概率显著增加。一方面，用户的初始意图需要经过多层技术中介的转译与执行，每一层都可能引入意图偏差、信息衰减或情境误判。例如，传感器因光影误判障碍物位置，算法据此生成规避路径，导致机械臂撞翻水杯。结果与意图表面相关，但实现路径已完全偏离用户的可控范围，形成技术性异常因果。另一方面，算法自主性会介入因果链。机器学习算法的核心特性在于其动态演化的决策逻辑，设计者设定初始框架与训练数据，但系统在运行中基于新数据自主调整内部模型，其具体决策模式与输出行为具有不可完全预见性与不可完全追溯性。这意味着，意图在通过算法层时可能被不可控地修正、放大或扭曲，设计者与用户均无法确保意图在复杂算法黑箱中保持“纯净”传递。

　　脑机融合行动体的分布式控制结构，彻底瓦解了传统个体主义责任范式所依赖的线性因果模式。由此引发两大相互关联的核心困境。一是多手问题（the problem of many hands）。在脑机接口驱动的复杂行动中，最终结果由众多参与者（用户、产品设计师、算法开发者、硬件制造商、环境数据提供方等）以及技术系统本身（算法、传感器等）共同作用于因果链。责任在这些人类与非人类行动体之间高度分散、交织，难以清晰界定单一责任主体或精确量化各自的责任权重。二是责任鸿沟（the responsibility gap）。当智能型脑机接口系统的行为方式既非其设计者可充分预见，也非终端用户能完全掌控时，道德责任失去了明确的承载主体。传统的“谁控制，谁负责”原则在此失效，导致责任归属悬置。

　　（三）认知模式的协同演化：从个体理性到集成认知系统

　　行动者为他所实施的行动负责，不仅要满足主体性条件和控制力条件，还必须满足认知条件。从认识内容上来讲，行动者必须知道行动的各种具体情况，包括行动本身、行动的目的、方式、结果等。从认识能力上来讲，行动者必须是理性的，具有正常的思维能力、逻辑推理能力等。从主观感受上来讲，行动者对自己产生和控制自身行为的能力要有一种感觉，即加拉格尔（Shaun Gallagher）所说的“能动感”（the sense of agency）——“我是导致或产生行动的人的感觉”。当行动者的行动以脑机接口为介导，他的认识内容、认知能力和主观感受都会发生极大改变。

　　第一，传统道德责任观预设个体作为具备完整理性能力的认知主体，能够基于对行动情境、选项及后果的清晰认知作出判断。然而，脑机接口印证并强化了自20世纪90年代以来的4E转向：它不仅工具性地拓展了人类行动的范围，而且系统性重构了认知的边界与过程。通过将外部信息源与个体神经系统进行深度整合，脑机接口催生了一种具身且延展的集成认知系统。闭锁综合征患者通过脑机接口操控机械臂或数字分身、士兵通过脑机接口实时接入战友视野、飞行员通过脑机接口融合飞机传感器反馈……这些案例远非单纯的力量或信息增强，而是具身认知的范式转移与延展认知的现实化。行动者的意图生成、信息处理与行动执行被嵌入一个由生物脑、人工系统及其交互环境共同构成的动态耦合网络中。这种集成认知系统会导致两个关键的理论困境。其一，这消解了传统个体理性的清晰边界。用户获取的“超个体”信息及由算法提示的相关知识，模糊了用户自身认知与系统提供认知的界限。用户看似更清楚其行动背景与后果，但这种“清晰度”高度依赖并受限于脑机接口系统的架构、算法逻辑与数据库。其二，这引发了一种责任归属的认知悖论。脑机接口在增强用户情境感知与预见能力的同时，也可能使认知过程变得不透明且非个体化。用户对系统提供信息的可靠性、算法推理的潜在偏见以及信息整合的涌现效应缺乏根本性洞察，其知情决策实质上成为系统引导下的受限理性。

　　第二，脑机接口更深远的革命性潜力在于促成心灵层面的互联与融合，这直接冲击责任归属的根基——个体主体性。当技术从单向读取思维发展到多脑间双向连接与共享，个体意识不再是封闭自足的“笛卡尔剧场”，而成为网络化认知流中的一个节点。这种认知的解域化与再域化过程，导致个体独特性的稀释，并催生出一种超越个体总和的新型集体认知实体。由此产生的集体决策与行动，其责任归属面临前所未有的复杂性。首先，它挑战了个体作为责任最小单元的预设。在高度融合的脑机接口群体中，特定意图或决策的源头可能无法追溯至单一大脑，而是源于多脑交互中涌现的格式塔思维。其次，这种集体行动呈现真正的行动者多元性。参与的人类个体、脑机接口软硬件系统、算法中介、网络架构共同构成了一个异质性的行动者网络。传统责任归属试图在个体中分配责任，但在脑机接口促成的融合性集体中，责任更像是系统涌现的属性，而非个体意图的简单加总。那么，当认知与意图在融合中生成集体主体性时，应如何界定其道德地位？责任是应分散于网络节点，还是需要承认一个超个体的集体责任承担者？

　　第三，传统道德责任归属不仅预设了个体作为理性认知主体和独立行动者，更依赖于一个关键基础：稳固的第一人称能动感，即行动中“我做了此事”的内在体验。这种感受性根植于具身行动中多模态感觉反馈（本体觉、视觉、听觉等）与运动意图通过预测性编码机制实现的动态耦合。大脑发出运动指令并实时接收身体执行产生的感官反馈，当反馈与预测高度匹配时，“我在行动”的感受便得以确立，反之则导致能动感错位。能动感错位包括两种情况：一种情况是“控制幻觉”，即感觉自己做了某件事，但实际上并没有做；另一种情况是“无意识行动否认”，即个体实际做了某件事，却感觉没有做。这两种情况在脑机接口环境中都极易出现。脑机接口技术对能动感的改造，其深层伦理危机在于制造了意图与行动结果之间认知与本体论的双重断裂。用户发出神经指令，但指令的精确解码、转换与执行高度依赖于不透明的算法黑箱和硬件系统。这导致意图可能被误读或在用户毫无觉察时被算法逻辑覆盖或接管，而用户仅能通过延迟且单维的反馈确认结果。这种断裂使道德责任归属遭遇严峻的盖梯尔问题（Gettier Problem），其核心在于：所有归责所需的要素在表面上是齐备的，但意图与结果之间的真实因果链已被技术中介暗中破坏或扭曲，且行动者受限于其依赖的、失真的反馈系统，无法识别这一根本性断裂。能动感在脑机接口情境下的系统性侵蚀与不确定性，使得“我做了此事”的第一人称体验不再稳固，变得易错、脆弱且高度依赖不可控的技术中介。

　　综上所述，在脑机接口介导行动中，以人类能动性为基石的传统道德责任观受到了巨大挑战，道德责任归属的主体性、控制力和认知条件都发生了深刻变革。主体边界发生了消解，行动主体从个体行动者转变成脑机融合行动体；控制权被分布式重构，“心理意向—行动结果”的线性因果链不复存在，两者之间的关系被多重因素过度决定的因果网络所取代；认知模式发生了演化，常规行动中个体行动者的决策理性转变成了脑机融合行动体的集成认知系统，认知的广度、深度、主观感受均发生了极大改变。能动性的变化对道德责任理论提出了新的要求。

　　三、延展能动性与人机共同责任 

　　传统的个体主义责任范式在面对脑机接口技术所催生的新型行动体时，其解释力正遭遇根本性危机。这一范式完全建立在个体控制和自主性观念之上，忽视了技术结构的参与性与能动性作用。作为回应，学术界探索了集体责任范式，其中分布式道德责任（distributed moral responsibility）理论尤为突出，它试图通过将责任分配至网络节点来应对技术中介的复杂性。然而，脑机接口介导行动所展现的独特融合性使得单纯的分布式责任框架显得捉襟见肘。对此，理解并建构脑机接口介导行动的道德责任范式，必须超越责任在主体间的分布逻辑，转而聚焦于行动体本身因脑机接口技术而获得的延展能动性这一核心特征，并在此基础上探索共同责任（joint responsibility）的新路径。

　　（一）分布式道德责任理论在脑机接口情境下的局限

　　分布式道德责任理论的核心主张是，道德责任并非专属单一主体，而是分布于由人、技术物及制度构成的行动者网络之中。弗洛里迪（Luciano Floridi）与韦贝克（Peter-Paul Verbeek）是该路径的代表学者。弗洛里迪借鉴分布式知识概念，提出道德效应可源自众多本身道德中立或道德无涉行动的聚合。信息通信技术所驱动的“多行动者系统”（multi-agent systems），汇聚了人类个体、法人、人工智能体及人机混合体等多种行动者，其道德后果并非源于单一主体，而是由该系统内各类行动者的交互共同塑造。因此，责任不能还原至单一节点，而需要视为系统成员间去中心化分布的网络属性。韦贝克则基于行动者网络理论，提出了“分布式道德能动性”（distributed moral agency）概念，强调道德能动性本身即在人与技术物之间分布式地涌现。技术人工物并非被动工具，而是主动参与塑造行动、感知与判断的道德行动者。人与技术构成不可分割的整体，其协同作用产生的道德能动性无法孤立归因于任一方。尽管关注点各异，二人共同发展了一种非人类中心主义的道德框架。他们都将道德属性赋予由人类与非人类行动者构成的系统整体，而非仅局限于人类主体。分布式道德责任理论超越了传统个体主义范式，是对技术伦理中集体责任范式的重要探索。但其理论内核与脑机接口介导行动的本质特征存在结构性错位。

　　首先，去中心化预设与脑机接口的人类中心性冲突。分布式道德责任理论的核心价值在于处理无中心控制器的分布式系统。然而，脑机接口系统具有根本的人类中心性，根据国家科技伦理委员会人工智能伦理分委员会2024年2月发布的《脑机接口研究伦理指引》，其核心功能是“操控外部装置实现与人类主观意愿一致的行为”。无论是恢复/替代缺失生理功能的修复型脑机接口，还是拓展能力边界的增强型脑机接口，技术始终服务于人类意图的精准执行。这种以神经信号为起点、以用户意图实现为终点的技术架构，要求责任锚定于意图发起者而非分布式节点。分布式道德责任理论的去中心化框架强行切割人机责任链条，反而模糊了脑机接口作为意志执行媒介的本质。

　　其次，受事伦理导向消解了脑机接口行动的意向性根基。分布式道德责任理论为应对分布式系统中意图模糊问题，转向行动受事伦理（patient-oriented ethics）与无过错责任原则。弗洛里迪主张通过结果反推责任，韦贝克则认为技术物通过其因果力而能够成为道德行动者。这一转换与传统责任观形成根本对立。然而，脑机接口介导行动的合法性恰恰依赖于用户意图的触发作用，若行动不是由神经意向驱动，则背离了脑机接口作为意志延伸的技术定位。例如，当瘫痪患者通过脑机接口操控机械臂扶起一位摔倒的小孩时，其道德价值在于实现患者意愿而非机械臂的运动轨迹。分布式道德责任的受事导向将责任重心从“为何行动”转向“行动后果”，不仅忽视脑机接口行动的意向性本质，更可能将用户降格为系统因果链中的被动节点，瓦解责任归属的能动性根基。

　　最后，泛化的能动性概念混淆了人机责任边界。分布式道德责任理论将道德能动性赋予人机系统整体，主张技术物与人具有同等道德地位。这种泛化虽然突破了人类中心主义，却不适合描述脑机接口系统中人与技术的非对称关系。脑机接口系统本质是人类能动性的神经延展工具：算法解码的并非独立意图，而是用户神经活动的表征；机械臂的执行力源自用户运动皮层的信号转化。技术虽深刻影响了道德决策，但其自身不具有道德能动性，而只具有一种道德相关性。若将算法或传感器视为独立责任主体，不仅会陷入物化认知谬误，更会导致责任本体的混乱。技术始终是人类意图的传导介质而非意图创造者。

　　分布式道德责任理论的局限揭示，脑机接口介导行动既非传统个体主义的孤立意志，亦非分布式系统的无中心网络，而是一种神经—技术深度耦合的新型行动范式，其责任归属需要同时满足两个条件：承认技术对能动性的结构性重塑；捍卫人类在耦合系统中的责任锚点地位。这要求超越责任分布的表层逻辑，直指脑机接口的根本特质——延展能动性。在延展能动性框架下，脑机接口不是责任分配对象，而是人类能动性的神经界面延伸；责任归属的核心，将是探索脑机融合行动体中如何基于意图保真度与控制连贯性锚定人类责任。

　　（二）延展能动性是脑机接口介导行动的核心特征

　　有学者将脑机接口介导行动称为“离身能动性”（disembodied agency），以区别于常规行动所体现的“具身能动性”（embodied agency）。然而，此命名存在误导性，因为它预设了脑机接口行动本质上是离身的，似乎只有依赖神经、肌肉生物通路的行动才具备具身性，这忽视了技术具身关系的深刻内涵。伊德（Don Ihde）认为，人与技术之间存在一种具身关系，即在特定条件下，人类会将工具或技术内化为自身身体的延伸，从而实现知觉与行动的拓展。眼镜、盲杖便是经典例证，它们并非外在于身体，而是被整合进使用者的感知—行动循环中。基于此，笔者认为，脑机接口介导行动所体现的，并非离身能动性，而是延展能动性。延展能动性意指行动者的意图形成、决策与执行能力，并非局限于生物有机体边界之内，而是通过技术人工物（此处即脑机接口系统）得到实质性扩展、增强或重塑，实现一种高度具身的能动性。在这种模式下，脑机接口系统不再是纯粹的外部工具，而是成为行动者意图表达、信息获取与控制执行的神经—技术性器官，深度嵌入并重构了其能动性结构。

　　脑机接口介导的行动之所以构成一种典型的延展能动性，关键在于其人机耦合机制既深刻依赖于人的固有能动性，又通过技术系统显著扩展了该能动性的范围与实现方式。这种耦合不是对人类主体性的削弱，而是在新的混合架构中对其进行的重构与增强。具体来看，在主体性层面，意图的生成是一种人机协同演化过程。用户意图并非被动地被“读取”，而是主动适应解码规则（如运动想象），形成新型意图表达语法。系统虽对神经活动进行解释与转换，但意图的发起者与主导者始终是人，技术在此扩展了意图的表达方式，而非取代意图本身。在控制力层面，行动控制呈现为一种分布式的但以人为核心的整合机制。从神经信号发生到环境反馈，整个因果链条虽依赖算法解析与机械执行，但用户通过内化技术接口的行为模式与环境响应，将外部机制纳入自身的控制范围，从而实现了控制能力的延展。在认知层面，认知系统通过与技术深度融合而得到扩展。使用者虽依赖脑机系统进行信息处理与决策，但其作为认知主体的地位并未动摇，系统集成提升了人的判断与反应能力，而行动者仍能保持“我通过脑机接口做了此事”的一阶能动感。因此，脑机接口所实现的延展能动性，本质上是人的能动性在技术环境中的结构化拓展：它不取消人作为理性与道德主体的地位，而是通过深度耦合，将人的意图生成、控制执行与认知判断能力延展至一个由生物神经与外部人工系统共同支撑的行动架构之中。

　　延展能动性并非所有脑机接口应用的默认状态，其成立依赖于人机系统满足特定的深度耦合条件。只有当脑机接口技术被整合为行动者感知—行动循环中近乎透明的组成部分时，技术中介才能从外在工具转化为具身延伸，实现真正的能动性延展。借鉴现象学技术哲学与延展认知理论，结合脑机接口技术特性，可将高度具身的耦合条件归纳为以下三个方面。

　　一是可及性与信任。可及性（accessibility）指脑机接口系统能否作为神经信号的稳定、可预测且低噪的意图表达通道。这要求神经信号的采集具备抗干扰能力，避免因生理噪声（如肌电、眼动）或环境干扰导致意图表达中断或失真。算法对用户意图的识别必须保持跨情境一致性，若同一神经模式在不同任务中的解码产生歧义，将破坏用户对脑机接口的信任。信任是用户对脑机接口系统的主观感受，即将其视为意图表达的可靠通道。当用户确信只要自己产生特定意念，系统就能准确执行对应操作时，脑机接口便从需要主动操控的对象转化为无意识依赖的具身通道。此时，技术中介的黑箱被信任消解，用户体验从操作脑机接口转向通过脑机接口行动，这正是延展能动性的心理基础。

　　二是透明性与响应及时性。透明性（transparency）是技术具身的终极目标，即脑机接口系统在熟练使用中达到现象学层面的“消失”，其核心在于操作无感化和感官反馈闭环。所谓操作无感化，是指用户不需要分配认知资源监控信号生成或解码过程，从意念到行动的转化近乎自动完成。例如，脑机接口用户控制机械臂抓取物体时，注意力只需要聚焦于“拿杯子”的目标，而非如何激活电极阵列。感官反馈闭环是指系统需提供实时、多模态的行动结果反馈，使用户形成“意念→行动→感知”的完整循环。缺乏反馈将迫使用户过分关注技术中介，破坏具身透明性。响应及时性则是透明性的技术前提，这要求从意念触发到行动执行的延迟低于感知阈值。延迟过高会导致用户意识到技术中介的存在，产生意念与行动断裂的异化感。在理想状态下，脑机接口应如生物神经系统般即时响应，这是能动感延展至技术组件的关键。

　　三是人机系统的双向适应性。高度具身耦合并非静态，而是依赖于人与技术之间的动态适应。首先，用户神经应具备可塑性，用户通过学习调节自身神经活动模式，主动匹配脑机接口系统的解码逻辑。比如，用户经训练后能够自主增强感觉运动节律以提升光标控制精度，此过程本质是生物脑将技术接口神经内化。其次，算法应个性化配置，脑机接口系统需要通过机器学习动态适应用户的神经特征变异。固定参数的通用模型易失效，而在线校准算法能够维持解码稳定性。最后，情境化应嵌入系统之中，适应真实环境的动态需求。比如，脑控轮椅的避障算法应实时整合用户导航意图与环境传感器数据，形成“人—机—环境”协同决策。缺乏适应性的脑机接口将退化为僵化工具，用户需要不断调试系统而非沉浸于行动，从而导致能动性延展失败。

　　脑机接口介导行动的本质是人机耦合系统作为新型行动者的涌现，其延展能动性要求道德责任的载体从生物学个体转向神经—技术延展主体。当系统达到高度具身耦合时，技术已深度整合为用户感知—行动能力的构成性部分，消解了人与工具的传统二元对立。延展主体因而成为责任的唯一归属——行动既非纯粹的人类意志产物，也非技术的自主行为，而是耦合系统的整体输出。该责任框架锚定于人机交互的耦合点，坚持人类责任的核心性：用户作为意图发起与系统授权者，承担不可消减的终极责任，源于其对行动目标的设定、决策的自主性以及通过神经可塑性内化技术逻辑的能动性；同时承认技术责任的构成性：技术人工物（含硬件、算法与运行环境）作为意图实现的必要条件，其责任体现于技术设计与系统运维之中。这一共同责任的本体论根基在于，脑机接口行动是生物神经、人工系统与环境反馈共同生成的不可分割整体，行动失败往往源于多因素互动，无法机械归因。因此，共同责任是对系统整体性的伦理回应，强调以人类为责任锚点、技术为延展域，既避免分布式理论的去中心化陷阱，又克服个体主义对技术参与的忽视，为破解责任鸿沟提供可行的实践路径。

　　（三）构建基于延展能动性的脑机接口人机共同责任范式

　　延展能动性作为脑机接口行动的本质特征，揭示了责任归属的深层逻辑：责任并非在人类与技术间简单分割，而是产生于人机深度耦合所重构的新型行动实体。基于此，脑机接口介导行动的责任框架需突破个体主义和分布式的二元对立，构建以延展能动性为轴心的共同责任范式。该范式包含以下四项核心原则。

　　一是人类能动性核心原则。尽管脑机接口系统扩展了行动能力，但人类用户始终是能动性的原初发起者与最终担责者。这一原则要求：用户对意图生成、系统启用决策以及使用边界设定承担首要责任。用户需通过持续学习理解脑机接口系统的能力边界与认知扭曲风险，避免因技术依赖而放弃理性审慎。比如，当用户明知系统在紧急情境下存在误读倾向却仍启动高风险操作时，其责任不因技术中介而豁免。该原则捍卫了责任归属的人性锚点，回应了主体边界消解引发的责任虚无化危机。

　　二是技术构成性原则。脑机接口系统绝非中立工具，其设计架构、算法逻辑、反馈机制构成性地参与行动意图的塑造与实现。设计者需要为系统可靠性、安全性、可解释性承担技术责任，运维者则需要确保系统状态稳定。当技术故障直接引发行动偏差时，责任应部分转移至技术主体。此原则强调技术人工物的道德相关性，通过明确技术担责路径，弥合控制权分布式重构导致的责任鸿沟。

　　三是耦合情境敏感性原则。责任归属需要动态适配人机系统的耦合强度（由可及性、透明性、双向适应性等维度共同确定）。在强耦合状态（如经专业训练的脑机接口用户），技术已深度整合为身体图式延伸，用户承担直接责任；在弱耦合情境（如新手在干扰环境中操作设备），因技术未充分具身化而成为责任扰动源，设计者责任比重显著上升。此外，任务风险性的伦理权重需要依据脑机接口的使用目的进行分层校准。当技术作为生存功能补偿手段时，用户处于显著能力受限状态，法律框架应赋予其责任减免空间，技术提供方则需要承担更高标准的注意义务；当脑机接口作为自主选择的能力增强工具时，使用者因具备完整行为能力而需要对操作风险承担注意义务，技术方责任限于产品固有缺陷。

　　四是可追溯性与可解释性原则。对于脑机接口行动因果链的“黑箱”，要建立全链路责任追溯机制。在技术层，应记录神经信号原始数据、解码置信度、执行指令时间戳；在伦理层，应强制披露算法决策逻辑；在法律层，应确立神经数据作为责任证据的法律效力。比如，当脑机接口机械臂造成伤害时，需要能够回溯验证是否因用户攻击意图、信号干扰或算法偏见所致。该原则通过增强行动因果链的透明度，为前三项原则的落地提供技术伦理保障。

　　在实际应用层面，脑机接口介导行动的负面后果需要依据因果链进行精细化归责，主要涉及四种情境。一是用户过失或滥用。若用户明知系统风险仍故意实施有害行动，或未尽合理注意义务，则应承担主要甚至全部责任。此时，传统刑法中的故意或过失责任仍适用，但需要考虑脑机接口是否放大了用户的认知偏差。二是技术故障或设计缺陷。若有害行动源于未披露的系统漏洞、硬件失效或误导性反馈，且用户无主观过错，应依据无过错责任原则，沿反向因果链追究责任主体。鉴于脑机接口系统本质上属于产品，可参照产品责任制度来处理其法律问题，责任应主要由设计者、开发者或运维者承担。用户责任可能减轻或免除，前提是其对系统功能存在合理信赖。三是耦合失效。在耦合情境不佳（如新用户训练不足、环境电磁干扰）下发生的意外，则需要评估各方过错比例。用户若未遵守培训要求，可能承担次要责任；而系统若缺乏足够的容错机制，则技术方责任加重。此类案例可参照比较过错原则进行责任分摊。四是“黑箱”决策。当人工智能深度介入意图解码且过程不可解释时，设计者需要对算法的安全边际与可解释性负责，并可能适用举证责任倒置，要求技术方证明其系统无缺陷。

　　综上所述，脑机接口介导行动的道德责任归属应突破传统个体主义与分布式伦理的二元对立，立足于延展能动性这一核心特征，以人类能动性核心原则、技术构成性原则、耦合情境敏感性原则、可追溯性与可解释性原则为框架构建人机共同责任范式。该框架既承认技术对人类行动能力的结构性重塑，又坚持人类主体在责任体系中的核心地位；既关注耦合情境的动态特性，也强调可追溯性与可解释性的制度保障，从而为人机协同中的伦理与责任分配提供了理论基础。

　　结语 

　　通过以上论证，可以得出两个结论。第一，源于西方道德哲学传统的个体主义责任范式，在脑机互联的技术现实中正面临根本性挑战：生物主体边界的消融使责任归属失去本体论根基，分布式控制权的形成瓦解了因果关系的线性链条，集体认知系统的涌现颠覆了个体理性预设。这些结构性变革宣告，个体主义责任范式已无法适应神经增强技术的伦理现实，向集体责任范式的转型成为必然。第二，脑机接口技术的特殊属性要求超越现有理论框架：作为直接介入神经回路的增强技术，脑机接口既非传统工具的简单延伸，也不同于分布式智能系统的平面网络，其通过重构能动性物质基础形成了独特的脑机融合行动体。本文提出以延展能动性为哲学基础、人类神经意向为责任锚点的人机共同责任范式，通过差序化责任分配机制，在承认技术扩展责任边界的同时，维护人类对增强行动的终极掌控。

　　完善基于延展能动性的脑机接口人机共同责任框架，至少存在三个亟待突破的研究维度。首先，在理论层面需要构建动态责任模型，建立神经信号强度、算法自主程度与责任权重间的量化映射关系。当前研究尚未解决的关键难题在于：如何界定用户意识确认与技术自主执行之间的责任临界点？当脑机接口系统通过神经反馈环路影响用户决策时，责任归属是否产生双向流动？其次，技术设计伦理需要发展新型评估体系，将认知正义原则转化为可操作的技术标准。这涉及建立神经增强技术的伦理影响评估框架，包括但不限于神经隐私保护等级、算法透明度指数、认知操纵风险系数等维度。最后，法律规制层面亟待探索过错责任与无过错责任在脑机混合行动中的梯度适用规则，推动产品责任法向神经增强设备特殊类别演进。唯有通过科学技术、哲学（特别是伦理学）与法学的跨学科协同，才能为神经增强构筑兼具理论解释力与现实操作性的伦理框架。

　〔本文注释内容略〕

原文责任编辑：崔晋　责任编审：莫斌