戈多
科幻电影,照进现实
这些年,有多少科幻电影中的智能装备已经走入现实?
10年前,詹姆斯·邦德在《007:大破天幕杀机》中靠一只智能手表“开挂”,成功探查了一系列的机密。这只可以防水、摄像、录音的手表,如今看来,不过是一只苹果iWatch的标配。一夜之间,邦德的“情报神器”,普通人也可拥有。
同样,《碟中谍4》里阿汤哥的“黑科技”智能隐形眼镜,也开始进入市场。2016年,索尼开发了一款可以拍照的智能隐形眼镜,用户只需要用规定的方式眨眼,就可以采集照片。此外,用户还可以通过转动眼球来调节焦距、光圈。
不过,与科幻片里的黑科技设想不同,现实生活里的智能可穿戴设备,重点并非旨在“教你窃取机密”,它们主打的首要目标是——“提升个人健康”。
无论是这些年大热的智能手表、运动手环,还是谷歌力推的智能眼镜以及各大科技公司布局想象力的智能服装……几乎所有的可穿戴电子设备,都紧紧围绕着“健康”二字不放。
从心率、血氧、血压,到压力、呼吸,再到睡眠、饮食、运动,可穿戴设备就像公司里最“卷”的那位员工,恨不得把你身体的一切状况,都做成可视化的PPT,给你展示出来。
拿一个近几年很火爆的“睡眠监测”来说,仅在国内,就已经催生出了几十亿的市场。
可以预见的是,越来越多围绕健康的话题,都会制造出前景广阔的市场。比如“情绪监测”设备。早在几年前,谷歌眼镜就已经学会“监测用户的情绪健康”——根据用户的五官变化,眼镜就会帮我们自动计算在过去1分钟内,生气/高兴/悲伤/惊讶的情绪比例分别占到了多少。
除此之外,情绪追踪APP也开始受到年轻人的欢迎,如果说心情曾是一个飘忽不定、不可预估的东西,那么从此以后,它可以被评价、预估。
可穿戴设备,你的电子预言家?
19世纪中叶,英国物理学家、热力学之父开尔文曾经说过:“当你能够量化你谈论的事物,并且能用数字描述它时,你对它就确实有了深入了解。这种“用数据理解世界”的观念,主宰了接下来一个多世纪的思潮。
聚焦到个体身上,从最初的身高、体重,到身体健康、情绪健康、情感关系,数据可以逐渐“预估”那些曾经无法被量化的事物。
那么,用可穿戴设备预估寿命,这事儿可行吗?
实际情况是,“生死有命”的道理并不能够被大数据轻易改写,但用大数据预言一些其他的状况,却是完全可行的。
2020年,研究人员发现,使用Oura智能戒指,可以提前帮助用户监测感染流感的风险。
一枚戒指是如何帮人类预测病毒的呢?根据Oura Health的官方说法,Oura指环中的技术,可以监测到人体中最细微的生理信号。通过使用AI预测模型,就可以根据体温、静息心率、心率变异性等指标,提前预估用户感染流感的可能。
其实,早在十多年前,可穿戴设备就展现出了“赛博先知”的功力。2012年,美国内华达州里诺市的“第一次预警系统”公司推出了一款女性智能内衣,旨在帮助女性提前预估乳腺癌的风险。这款“预防乳腺癌”的智能内衣,可以通过内置感应器,从而预测乳房内是否有可疑肿块。
在技术层面,这款内衣的原理并不复杂:由于人体内的癌细胞通常会导致血管异常,从而使身体相应部位出现温度变化。因此,这款内衣通过细微的温度感应、记录,然后经一系列的科学计算,从而得出预测结果。
智能可穿戴设备还在各种各样的慢性病领域进行探索,包括皮肤癌、哮喘、阿尔茨海默病等等。商业公司向我们许诺:未来,智能设备能够更加准确、快速地为大家提供所需要的“疾病预警”。
技术黑镜:谁在利用我们的数据?
可穿戴设备的普及,带来的不仅是大数据所支持的“健康、科学”的身体管理,也有可能会导致一个技术黑镜。
成立于1969年的数据公司Acxiom,拥有全球最大的消费者数据库。截至2020年,Acxiom涵盖了来自美国、英国和德国等多个国家的7亿用户的数据。这些用户被分为70大类,每一类都会有其相匹配的消费需求。
一直以来,关于Acxiom的数据争议持续不断,但这并不影响它顺利地将用户的档案信息“明码标价”出售给商业公司。其中,Acxiom的大型客户涵盖了政府机构、大型银行、保险公司以及医疗机构。
基于海量数据的研究分析,的确可以为普通人提供更高效的健康管理方案。但同时,这些数据也可以被商业巨头操控,将消费者置于不利的地位。
比如,卖给青少年的智能手表,会根据搜索记录,向其推荐他们可能更易沉迷的商品。一系列的数据收集,可以让每一个个体都得到极为精准的营销。一个例子是,当一个人的跑步鞋达到基准更换里程数时,向其推送新款和适宜的跑步鞋报价信息;智能穿戴设备里的定位功能虽然可以在一定程度上预防儿童走失,但各种智能设备里的内置软件會不时跳出广告、游戏等。很多在校大学生在智能设备上购买商品时,也常会有这样的感受:同一件商品,推送给不同人时是不同的报价。
这个过程里,消费者的议价权被逐步削弱。这几年,“大数据杀熟”越来越普遍,就让“信息透明”的消费者无处遁形。
也许,当我们沉迷于可穿戴设备所带来的个性化服务时,我们也要意识到:我们每一个人都是免费的数据劳工,为科技公司提供成百上千亿的商业价值。
(摘自《青年博览》2023年第6期)