几十年来,互联网一直运行在一个基本假设之上:其用户是能够理解复杂的平衡服务条款并管理自身隐私的成年人。然而,截至2026年初,现实已发生了戏剧性的变化。全球每三名互联网用户中就有一名是儿童。这种人口结构的变化暴露了我们数字世界中一个根本性的架构缺陷。我们修建了一条高速公路,并邀请儿童在上面玩耍,却没安装一个过街横道。
这种冲突不仅是技术上的,更是商业上的。现代科技巨头的业务模式由数据驱动——数据越细致越好。当这些模式与儿童发育阶段的脆弱性相交时,结果就是隐私和安全的系统性侵蚀。然而,一种新的范式正在兴起,它将“儿童最佳利益”置于数字体验的核心。
早期的互联网是开放交换的前沿,由重视匿名和自由的研究人员及爱好者设计。随着它演变成商业巨头,重心转向了参与度指标。算法被调整为让眼睛紧盯屏幕,数据收集成了该领域的通用货币。
对于成年人来说,推荐引擎可能只是小小的便利或轻微的烦恼。但对于冲动控制和批判性思维仍在发育中的儿童来说,同样的引擎可能会引导他们陷入有害内容的兔子洞,或创造上瘾的反馈回路。业界对“暗黑模式”(旨在诱导用户分享超出预期数据的用户界面设计)的依赖,对缺乏识别这些模式的数字素养的年轻用户尤为有效。
保护儿童运动的核心是数据最小化原则。过去,拒绝追踪的责任在用户身上。在2026年新的监管格局中,责任已转移到平台身上,要求其证明收集任何数据的合理性。
针对儿童的数据最小化意味着平台应仅收集提供特定服务所绝对必需的最少信息。如果一个孩子正在使用绘画应用,该应用不需要他们的GPS位置、联系人列表或浏览历史。通过将儿童数据视为高风险类别,监管机构正在迫使行业从“收集一切”转向“默认保护”。
我们目前正目睹一场追赶技术现实的全球立法竞赛。欧盟的《数字服务法》(DSA) 设定了很高的标准,有效禁止了基于画像向未成年人投放定向广告。在英国,《在线安全法》已发展成一个成熟的框架,要求平台对其最年轻用户的安全进行严格的风险评估。
在美国,监管格局虽然仍较分散,但正在迅速整合。继加利福尼亚州《适龄设计规范》取得成功后,其他几个州也采取了类似措施,迫使事实上的国家标准成型。这些法律都有一个共同点:它们从二元对立的“此内容是否违法?”转向更细致的“此设计是否有害?”。
| 监管概念 | 旧方法 | 2026年标准(最佳利益) |
|---|---|---|
| 隐私设置 | 选择加入(隐藏在菜单中) | 默认高隐私 |
| 数据收集 | 货币化最大化 | 功能最小化 |
| 算法 | 为参与度优化 | 为安全和年龄适应性优化 |
| 验证 | 自我声明(诚信制度) | 保护隐私的年龄估算 |
随着我们步入2026年,讨论已扩展到生成式人工智能。从制作非自愿图像到提供不适龄的建议,大语言模型 (LLM) 和 AI 图像生成器带来了新风险。开发者的挑战在于确保 AI 安全过滤器不仅涵盖广泛,而且具备发育意识。
一个对成年人提供“安全”回答的 AI,可能仍会使用让八岁儿童感到困惑或恐惧的语言或概念。在 AI 时代保护儿童权利需要“安全源于设计”,即安全护栏应植入模型的训练数据中,而不是作为后期处理过滤器草率添加。
为了让数字世界成为儿童的安全空间,责任必须由平台、监管机构和监护人共同承担。以下是这种转型的具体形式:
对于平台和开发者:
对于家长和教育者:
互联网不再是童年时期的一个可选部分;它是现代教育、社交和娱乐的基础设施。在这个空间保护儿童权利不是为了限制他们接触世界,而是为了确保他们接触的世界不是掠夺性的。通过将“儿童最佳利益”置于数据经济的商业利益之上,我们不仅是在保护弱势群体,也是在为每个人构建一个更道德、透明和值得信赖的互联网。


