/戈多

近些年,隨著可穿戴電子設備、智能家電的普及,我們正在陷入科技公司的“數字矩陣”里——我們對數據的依賴逐步加深,我們渴望更加“精準”的健康信息、更為“科學”的生活方式,我們盡可能地去量化生活里的一切,來認識自己、預見未來。
這個由“量化生活”主導的消費領域,擁有上千億的市場規模,也正在對我們的生活進行全方位的改造。
但實際情況卻是,科技巨頭深耕的“量化之路”,帶來的不僅是美好的生活方式,也可能是一個正在失控的技術黑鏡。
這些年,有多少科幻電影中的智能裝備已經走入現實?
十年前,詹姆斯·邦德在《007:大破天幕殺機》中靠一只智能手表“開掛”,成功探查了一系列的機密。這只可以防水、攝像、錄音的手表,如今看來,不過是一只蘋果iWatch 的標配。一夜之間,邦德的“情報神器”,普通人也可擁有。
同樣,《碟中諜4》里阿湯哥的“黑科技”智能隱形眼鏡,也開始進入市場。2016 年,索尼開發了一款可以拍照的智能隱形眼鏡,用戶只需要用規定的方式眨眼,就可以采集照片。此外,用戶還可以通過轉動眼球來調節焦距、光圈。
不過,與科幻片里的黑科技設想不同,現實生活里的智能可穿戴設備,重點并非旨在“教你竊取機密”,它們主打的首要目標則是——“提升個人健康”。
無論是這些年大熱的智能手表、運動手環,還是谷歌力推的智能眼鏡,以及各大科技公司布局想象力的智能服裝……幾乎所有的可穿戴電子設備,都緊緊圍繞著“健康”二字不放。
從心率、血氧、血壓,到壓力、呼吸,再到睡眠、飲食、運動,可穿戴設備就像公司里最“卷”的那位員工,恨不得把你身體的一切狀況,都做成可視化的PPT,給你展示出來。
拿一個近幾年很火爆的“睡眠監測”來說,僅在國內,就已經催生出了幾十億的市場。
可以預見的是,越來越多圍繞健康的話題,都會制造出前景廣闊的市場。
比如“情緒監測”設備。早在幾年前,谷歌眼鏡就已經學會“監測用戶的情緒健康”——根據用戶的五官變化,眼鏡就會幫我們自動計算在過去一分鐘內,生氣/高興/ 悲傷/ 驚訝的情緒比例分別占到了多少。
除此之外,情緒追蹤APP 也開始受到年輕人的歡迎。如果說心情曾是一個飄忽不定、不可預估的東西,那么從此以后,它可以被評價、預估,直到你把emo 時刻提前掐斷在搖籃里。
19 世紀中葉,英國物理學家、熱力學之父開爾文勛爵曾經說過:“當你能夠量化你談論的事物,并且能用數字描述它時,你對它就確實有了深入了解。但如果你不能用數字描述,那么你的頭腦根本就沒有躍升到科學思考的狀態。”
這種“用數據理解世界”的觀念,主宰了接下來一個多世紀的思潮。
聚焦到個體身上,從最初的身高、體重,到身體健康、情緒健康、情感關系,數據可以逐漸“預估”那些曾經無法被量化的事物。
回到開頭的《不要抬頭》,用可穿戴設備預估壽命,這事兒可行嗎?
實際情況是,“生死有命”的道理并不能夠被大數據輕易改寫,但用大數據預言一些其他的狀況,卻是完全可行的。
2020年,研究人員發現,使用Oura 智能戒指,可以提前幫助用戶監測感染流感的風險。
一枚戒指是如何幫人類預測病毒的呢?根據OuraHealth 的官方說法,Oura 指環中的技術,可以監測到人體中最細微的生理信號。通過使用AI 預測模型,就可以根據體溫、靜息心率、心率變異性等指標,提前預估用戶感染流感的可能。
其實,早在十多年前,可穿戴設備就展現出了“賽博先知”的功力。
2012 年,美國內華達州里諾市的“第一次預警系統”公司推出了一款女性智能內衣,旨在幫助女性提前預估乳腺癌的風險。
根據2020 年世界衛生組織的數據,在全世界的新發癌癥病例中,乳腺癌占比11.7%(大約有230 萬例乳腺癌病例),首次超過了肺癌的新增病例數,成為全球主要新發的癌癥類型。
而這款“預防乳腺癌”的智能內衣,可以通過內置感應器,從而預測乳房內是否有可疑腫塊。
在技術層面,這款內衣的原理并不復雜:由于人體內的癌細胞通常會導致血管異常,從而使身體相應部位出現溫度變化,因此,這款內衣通過細微的溫度感應、記錄,然后經一系列的科學計算,從而得出預測結果。
智能可穿戴設備還在各種各樣的慢性病領域進行探索,包括皮膚癌、哮喘、阿爾茨海默病等等。商業公司向我們許諾:未來,智能設備能夠更加準確、快速地為大家提供所需要的“疾病預警”。
可穿戴設備的普及,帶來的不僅是大數據所支持的“健康、科學”的身體管理,也有可能會導致一個技術黑鏡。
成立于1969 年的數據公 司Acxiom,擁有全球最大的消費者數據庫。截至2020 年,Acxiom涵蓋了來自美國、英國和德國等多個國家的7 億用戶的數據。這些用戶被分為70 大類,每一類都會有其相匹配的消費需求。
一直以來,關于Acxiom的數據爭議持續不斷,但這并不影響它順利地將用戶的檔案信息“明碼標價”出售給商業公司。其中,Acxiom 的大型客戶涵蓋了政府機構、大型銀行、保險公司以及醫療機構。
基于海量數據的研究分析,的確可以為普通人提供更高效的健康管理方案。例如,國內的一些數據公司開始聯合三甲醫院,進行數據資源共享,給后者提供更多的信息參考。
但同時,這些數據也可以被商業巨頭操控,將消費者置于不利的弱勢地位。
比如,以往的車險有相對固定的價位,但現在的車險像是移動設備上的廣告一樣,呈現出“千人千面”的態勢。
汽車追蹤器的本意是幫助用戶了解自己的駕駛習慣,但保險公司卻可以很好地利用這些收集來的數據價值——駕駛員的心率、體征,駕駛過程里的耗油量、車輪轉速、剎車次數,都可以被上傳至傳感器,從而幫助保險公司決策、定價。
再比如,一系列的數據收集,可以讓每一個個體都得到極為精準的營銷。一個例子是,當一個人的跑步鞋達到基準更換里程數時向其推送新款和適宜的跑步鞋報價信息。
這個過程里,消費者的議價權被逐步削弱。這幾年,“大數據殺熟”越來越普遍,就讓“信息透明”的消費者無處遁形。
也許,當我們沉迷于可穿戴設備所帶來的個性化服務時,我們也要意識到:我們每一個人都是免費的數據勞工,為科技公司提供成百上千億的商業價值。