“神经技术原住民”正在到来？脑感知设备将如何影响儿童成长

“神经技术原住民”是什么意思？

“神经技术原住民”（neurotechnological natives）描述的是一种可能出现的成长环境：儿童的认知与社会发展，从小就与能够感知、分析甚至响应神经或生理信号的技术相伴。

José M. Muñoz强调，这不是对未来的确定预测，也不是说所有年轻人都会组成一个拥有相同特征的新世代，而是一种用于提出问题的分析工具——在脑感知设备像智能手机或运动手环一样普及之前，先追问它们会如何改变人的成长。7

脑感知设备已经不再只是实验室技术

消费级神经技术正在以越来越熟悉的形态出现：Neurable推广能够识别疲劳、帮助管理认知负荷的脑电图（EEG）耳机；NextSense开发用于睡眠监测的脑感知耳塞；苹果在2023年提交过一项专利申请，描述了配备电极、能够测量脑活动的AirPods。7

Meta的Neural Band则是一个相关但必须区分的例子：它不是通过EEG直接记录脑电活动，而是读取手腕处的神经肌肉电信号，用来控制Ray-Ban Display眼镜。7

这些产品并不意味着消费设备已经能够真正“读懂”一个人的私密思想。它们显示的是另一种变化：传感器可以采集神经或与大脑相关的信号，软件可以对信号模式进行分类，界面则可以根据推测出的注意力、疲劳或准备状态作出反应。

人工智能让这种变化更加重要。研究人员正在探索如何利用EEG、功能性近红外光谱（fNIRS）以及其他生理传感器识别认知状态，再动态调整人工智能互动，例如打造能够根据使用者状态变化而调整的神经自适应辅导系统。3随着传感器变得更便宜、更便携，大脑也开始从“被技术显示在屏幕上”的对象，转变为技术可以直接对接的界面。21

为什么儿童发展是核心问题

Muñoz并不是说这些设备必然有害，也不是说现有证据已经证明它们会损害儿童发育。真正的担忧在于：持续测量和分类心理状态，可能逐渐成为儿童认识自己、他人评价自己的方式。7

如果一个孩子经常收到机器生成的“专注度”“疲劳度”或“准备度”反馈，他可能会开始通过技术标签来理解自己的心理状态。这可能影响几项正在发展的能力：

• 内在语言与自我理解： 外部系统对心理状态的分类，可能影响儿童如何识别、描述并信任自己的内在体验。
• 自我调节与冲动控制： 自适应提示或许能帮助儿童集中注意力、调节情绪，但也可能减少他们练习觉察冲动、延迟反应和独立管理注意力的机会。
• 认知与能动性： 如果系统不断建议孩子何时学习、休息或采取行动，孩子形成判断、承担决定责任的方式也可能随之改变。
• 社会关系： 被推断出的内在状态如果能够被父母、教师、同伴、平台甚至雇主看到或使用，家庭互动、信任关系与隐私边界都可能发生变化。

这些目前仍是需要研究的问题，而不是已经确立的因果结论。正因为证据尚不完整，才更有必要在技术成为日常之前调查它对儿童发展的长期影响。

技术如何从“内侧”影响心智

屏幕和社交媒体通常通过内容、社会互动、注意力吸引以及反馈机制影响发展。神经技术带来了不同的关系：系统可以利用神经或生理信号推断一个人的内部状态，再据此调整提示、任务、时间安排或周围的数字环境。21

这就是Muñoz所说的，技术开始从心智的**“内侧”**发挥作用。设备不只是向人呈现外部刺激，而是进入了一个闭环：人的信号被测量、被解释，然后被用于塑造下一步的互动和体验。

当然，这种差异不应被夸大。消费级EEG系统存在明显局限，对疲劳或注意力的推断也不等于直接读取思想。但即使分类并不完美，只要学校、家庭、平台或雇主把它当成权威判断，就可能产生现实影响。

因此，关键问题不仅是测量是否准确，还包括：谁能获得这些数据？系统如何解释推断结果？个人能否提出异议？这些推断最终会影响什么决定？

Muñoz提出的九个研究问题

现有报道确认，Muñoz提出了围绕技术科学、认知发展和社会文化三个维度展开的九个紧迫问题，但并未提供九个问题的完整原文。以下内容是根据报道所涉及议题作出的谨慎重构，并非对原问题的逐字引用。7

技术科学层面

1. 消费级系统能够多准确、稳定地推断心理或认知状态？
2. 这些系统会收集、整合、保存和分享哪些神经、生理、行为与环境数据？
3. 人工智能将如何提升低成本、非侵入式传感器提取有效信息的能力？

认知与发展层面

1. 持续接受神经反馈或机器生成的心理状态标签，会如何影响儿童的内在语言与自我理解？
2. 神经自适应系统会增强还是削弱注意力、自我调节和冲动控制的发展？
3. 日常神经监测会如何影响学习、记忆、认知、能动性以及儿童对自身责任的理解？

社会文化与治理层面

1. 当人的内在状态被推断、分享或据此采取行动时，家庭、同伴、教育和工作关系会发生什么变化？
2. 商业利益、获取机会的不平等、家长控制和机构压力，将如何分配技术带来的好处与风险？
3. 在神经自适应系统进入家庭、学校和工作场所之前，需要哪些法律、伦理和制度保障？

这些问题把讨论从“设备是否有效”推进到“它会创造怎样的生活环境”。更重要的是：儿童会在怎样的环境中长大，并逐渐把这种环境视为理所当然。

监管为什么可能跟不上技术

治理难题并不只是一般意义上的消费隐私问题。神经数据还会涉及心理隐私、同意、数据所有权、二次利用、人工智能训练、广告、保险，以及雇主和机构能否获取这些信息等问题。世界上许多司法辖区对这些问题仍没有统一答案。22

现有监管呈现出明显的碎片化特征。在美国，对神经数据的保护可能较大程度依赖《联邦贸易委员会法》第5条，而不是一套专门、全面规定神经数据收集和使用方式的联邦框架。加利福尼亚州和科罗拉多州在2024年通过了神经数据隐私保护措施；康涅狄格州的相关条款计划于2026年7月生效。由此形成的是由不同州规则拼接而成的权利与义务体系，而不是统一的全国标准。7

职场中的EEG疲劳监测也带来另一层问题。据报道，包括采矿业在内的一些安全敏感行业已经出现相关应用。7在雇佣关系中，“同意”很难总是与压力完全分开：一项原本用于提升安全性的系统，也可能被用于生产率评估，进而影响员工的谈判能力和工作处境。

消费级神经技术已经引发严重的隐私争议。2024年一篇论文就研究了首宗因侵犯脑数据隐私而针对消费级神经技术公司的成功诉讼所产生的影响。2

在创新与预防之间寻找平衡

“神经技术原住民”这一假设并不要求社会放弃有用的设备，而是要求我们追问：保护措施是否跟得上技术部署的速度？

至少，政策讨论需要考虑以下方向：真正有意义的知情同意；对儿童提供更高等级的保护；严格限制数据用途和二次使用；说明系统如何生成推断；允许个人质疑可能影响自身利益的分类结果；并防止学校、雇主或其他机构以安全、效率等名义强迫人们接受监测。

核心问题不是每一种脑感知穿戴设备是否危险，而是：社会是否会在研究人员、家庭、学校、劳动者和监管机构充分了解其长期影响之前，就让能够测量并作用于亲密心理信号的系统变得“稀松平常”。Muñoz提出的九个问题，正是试图在规则被技术和商业实践固化之前，及时启动这场讨论。