你的睡眠数据可能正在被“一鱼两吃”。尽管可穿戴头带承诺帮助用户监测睡眠模式，但部分厂商正将收集到的用户脑电信号转化为人工智能模型的训练素材。据媒体调查，神经技术公司已积累数千万小时的脑电图（EEG）记录，即脑波数据。调查显示，尽管初期隐私政策未明确说明，多家公司正利用这些数据开发所谓的“大脑基础模型”。
巨头暗箱操作与政策补漏
加拿大公司 Interaxon 是 Muse 睡眠冥想头带的开发商，其设备在监测用户睡眠期间的大脑电气活动及其他生理指标后，不仅生成助眠报告，还将数据用于其他用途。Interaxon 已使用约 5 万小时 EEG 记录训练 AI 模型，并称在使用前会移除姓名、邮箱等个人识别信息。该公司首席营销官 Nadia Kumentas 表示：“我们旨在尽可能多地使用符合条件的语料库。”
然而，这一用途此前并未向客户充分披露。在媒体介入采访前，Interaxon 的隐私政策未明确告知用户脑波记录可用于训练基础模型。随后该公司更新了相关政策，Kumentas 承认：“我们同意用户应被明确告知。”但对于记录已被使用的用户而言，这种事后告知可能使公司面临潜在诉讼风险。
隐私泄露风险依然严峻。据报道，超过三分之二的受访公司允许在未获用户同意的情况下进行企业间数据传输。若小型神经技术公司被收购，其积累的录音数据可能被新所有者掌控。目前，科罗拉多州和加利福尼亚州已修改消费者隐私法以涵盖神经数据，但其他州的立法仍显滞后。
另一家可穿戴 EEG 制造商 Emotiv 也在利用高端设备用户的记录训练其大型大脑模型。在媒体质询后，Emotiv 同样更新了隐私政策，披露将在获得用户选择加入同意后，使用去标识化的神经数据进行模型训练。
技术潜力与安全隐忧并存
与训练大型语言模型不同，开发人员向 AI 输入的是大脑电气活动记录。模型通过学习可重复出现的模式，经调整后用于识别大脑状态或协助研究。AI 初创公司 Piramidal 与克利夫兰诊所合作，基于超 400 万小时 EEG 数据训练模型，开发出一种癫痫发作检测系统。试点研究显示，该系统能正确识别十分之九的癫痫发作。
但这并不意味着消费级头带能读取思想。大多数可穿戴 EEG 设备仅配备 1 至 6 个电极，远少于临床系统的 19 至 25 个，且记录全面性不足。尽管如此，隐私风险并非空穴来风。今年二月，一名工程师发现某智能睡眠面罩存在安全漏洞：通过检查 Android 应用程序，他发现硬编码凭据跨设备共享，导致可访问其他用户的 EEG 读数。
行业仍在大规模收集神经记录。去年十二月，旧金山初创公司 Coundit 启动从数千名患者处收集 1 万小时神经数据的项目，旨在开发能将脑信号翻译为语言的 AI。科技巨头 Meta 也在研发非侵入式脑机接口 BrainQwerty，可将大脑活动转换为键盘输入。其第二代系统将平均单词准确率从早期版本的 40% 提升至 61%，尽管该技术距离日常实际应用仍有差距。