[書介]《上網不上癮》:不管是iPhone 6還是iPhone 100,別讓網路綁架你!
[書介]《上網不上癮》:不管是iPhone 6還是iPhone 100,別讓網路綁架你!
2014.09.28 | 技能

最近,教育部才公布一項調查數據,台灣有一至兩成的中小學生,屬於網路成癮的高風險群,有近66%的小學生擁有Facebook帳號,超過一成小學生沉迷於臉書;而且受訪的小學生當中,有將近2%從學齡前就開始接觸Facebook,甚至有近三成的國小學生,明知應減少上網,卻無法減少,這種情況越大越嚴重,受訪的高中生有四成皆有這種現象。這項調查數據一出爐,的確很驚人,也讓我開始思考,如果有一天我不帶手機、不上網,我知道如何渡過這一天嗎?

大多數的人一定有過這種經驗,如果今天沒帶手機出門,就像自己的魂沒帶出來一樣,渾身不自在,不安定,就算帶了手機出門,一下擔心沒電、一下擔心沒收訊,就怕無法隨時「連線」。當我們上捷運低頭滑手機、過馬路也不忘傳LINE,滿街都是低頭族,我們記得上次跟別人面對面好好聊天超過半小時以上,是什麼時候的事了嗎?

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長期觀察網路成癮的前臺大精神科主治醫師暨雲林分院主任,現為臺大醫學院精神科部定講師張立人,經常受邀至各地演講有關網路成癮與治療的主題,他就說:「智慧型手機可能撥奪我們『活在當下』的能力,藉著網路我們逃離現場,總是『生活在他方』。」受到台大精神科主任高淑芬與團隊的鼓舞,所以,張立人將他研究與觀察網路成癮的多年心得寫成這本《上網不上癮》

在本書中不但探討各種網路成癮的現象、案例故事、也有自我檢測量表讓讀者自行檢視,並且提供五個預防手機成癮的方法,例如設定使用手機的場域,故意將手機放在離身邊比較遠的地方,設定不使用手機的時間、設定自己查看手機的頻率,或者推動「可預期休假」(predictable time off, PTO)制度。所謂的PTO是近年來美國興起的管理制度,就是規定員工在休假期間一定要徹底休息,不能查看電子郵件以及語音信箱。

到底為什麼網路這麼令人著迷?本書裡提到美國心理學家大衛・格林飛德(David Greenfield)曾說:「網路媒介是一種心理針筒,將內容打到我們的神精系統中。」透過Facebook、twitter等介面,讓使用者有種和他人保持社會連結、認同的幻覺。他也形容網路世界就好像上帝之箱(God in box),再冷門的東西都找得到,再奇怪的想法都可以存在,甚至得到他人的崇拜。這些網路的特性,都讓人可以自我迷戀、受到關注或肯定。但也因為這樣,網路不只造成心理狀態的改變,甚至成癮者的大腦也受到影響。

有研究指出,重度網路成癮者習慣「多巴胺活動的增加」,多巴胺的分泌會傳遞快樂與興奮的情緒,所以很多熱戀時期的情人整天都想黏在一起,就是體內的多巴胺升高。重度網路成癮者習慣多巴胺不斷增加的情況,因此當離線時,多巴胺下降就會感到空虛,需要再度上網找快樂。多巴胺適時分泌是良好的,但是分泌過多時就會產生思想和感知的錯亂。

因此本書裡也提到,有些人經常感覺到手機有震動,但其實根本沒有任何來電,這就是所謂的「手機幽靈振動症候群」(phantom vibration syndrome), 心理醫生就指出,這是一種文明病,尤其是工作壓力過大時,幻聽或幻覺頻率會增加,且經常發生在手機習慣放在胸前口袋的上班族。

除了心理狀態、腦內分泌等狀況,長時間盯著手機、電腦看,也容易造成眼球疾病,例如就有高中生就因長時間滑手機,使得年紀輕輕就產生眼球的黃斑部病變,內出血而視力模糊,甚至白內障患者的年齡層有不斷往下降的情況。赫爾辛基資訊科技研究院和英特爾實驗室也發現,重度使用智慧型手機的人,每10分鐘就要確認一次手機,一天確認次數可以高達34次。台安醫院更指出,頻繁查看手機的人,常造成注意力不集中,精神緊繃。

我們常聽到一句話:「科技始終來自於人性。」科技的發明是要幫助人類解決問題,結果人類卻變成科技的奴隸,往往選擇越多、壓力越大、越容易迷失。有時候讓自己靜下來想一想,有沒有因為長時間不上網就覺得自己錯過什麼嗎?或者不上網,生活就毫無樂趣嗎?寧願減少睡眠,也要有更多時間可以上網?張立人就在本書最後,以《美麗新世界》的小說作為結尾,科技有美麗的一面,也有醜陋的一面,他鼓勵大家應該要過好「第一人生」(現實人生),真實的去感受大自然、以及人與人之間的互動,不管現在是iPhone 6還是未來變成iPhone 100,適時放下手中的智慧型手機,提醒自己:「上網,不上癮!」

(作者Jasmine,曾擔任科技媒體記者,現為Readmoo特約作者。)

《上網不上癮》

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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