一份簡短的清單，列出 AI 眼鏡將追蹤的內容，以取代你： >凝視方向（用戶正在看哪裡） >瞳孔擴張（表示興趣、壓力或光線反應） >眨眼率（用於疲勞或注意力檢測） >眼球快速運動（焦點的快速轉移） >凝視持續時間（花在特定點上的時間） >心率（通過光電容積描記傳感器） >面部表情（情緒如微笑、皺眉） >肌肉運動（眼睛和面部周圍） >皮膚溫度（身體或面部溫度） >姿勢（頭部和上半身的對齊） >腦部活動（通過先進模型中的集成 EEG） >情緒狀態（根據心率和表情等綜合生物指標推斷） >頭部方向和傾斜 >加速度和速度（頭部運動） >位置（GPS 坐標） >肢體運動（通過攝像頭追蹤手和臂） >全身姿勢估計（通過 AI 在視覺數據上推斷） >步行速度和步數（通過 IMU 傳感器） >手勢識別（用於輸入的手勢） >環境溫度 >環境光水平 >空氣質量（顆粒物，如果有傳感器） >聲音水平（噪音污染） >物體檢測（用戶視野中的物品） >空間映射（3D 環境佈局） >音頻和語音分析 >語音模式（音調、音高、速度） >語音內容（轉錄的單詞） >環境音頻（周圍的對話或聲音） >行為和互動數據 >應用使用模式（在 AR 功能上花費的時間） >與 AR 元素的互動（觸摸、選擇） >注意力水平（專注於任務） >疲勞指標（根據眨眼率和姿勢綜合得出） >社交互動（附近人員的面部識別） >生產力指標（專注時間與分心的比較） >健康趨勢（根據心率和瞳孔數據的壓力水平） >興趣輪廓（根據對廣告或物體的凝視） >導航習慣（根據位置數據的行駛路線） >完整的語音轉文本記錄 >說話者 ID 和社交圖譜映射 >咳嗽和打噴嚏的特徵 >廣告印象確認 >人群密度 >血氧、呼吸率、VO₂、血糖 >心理檔案、衝動性、神經質、智商 當這些系統擁有這些高解析度數據，覆蓋大量人口時，它們將能推斷出我們的新事物？ 你將創造足夠的數據來填滿圖書館。 這將是有史以來最有價值的數據。它將用於訓練取代你的機器人。用於以微妙的方式預測和操控你的行為。 一生的勞動將不如你創造的數據有價值。 他們會付錢讓你佩戴它們。 你將被迫佩戴它們，只為了跟上。 而當他們真的想要阻止你時。 他們會關掉它們。