[LifeHack-23] 我如何保護上網閱讀注意力？|數位時代 BusinessNext

[LifeHack-23] 我如何保護上網閱讀注意力？

本文提供4大心法，讓我們保護注意力，有效利用上網閱讀時間。

工作時覺得想偷懶，平常沒事做無聊，自然的打開手機、打開臉書、打開 PTT ，開始刷著「無窮無盡更新」的訊息、新聞、討論，但有時候我們會忽然自覺到：

怎麼一下子一個早上就過去了？剛剛只是想偷個懶，沒想到卻延誤了大量工作。剛剛只是沒事做，但卻浪費了假日早晨原本可以好好利用的時間。

是臉書很邪惡嗎？還是 PTT 是時間黑洞？都不是，因為這些管道確實就是獲取有用資訊的有效來源，邪惡的其實是我們自己的使用方法，是方法讓這些管道變成時間黑洞。

時間是不再生的資源，而我們的注意力是寶貴且有限的籌碼。

所以我們很容易事後痛心於時間與注意力的失去，而如何在時間上有效的運用我們的注意力，並「成就」更多成果，最後決定了我們「事後的滿足與幸福感」。

回到如何保護上網時間、保護上網閱讀注意力的問題上，我認為關鍵不是應該花多少時間上網，真正的關鍵是：「可以透過上網閱讀，來成就多少東西？」只要能有效運用上網的時間與注意力來做出成果，花多少時間又如何？

下面就以這樣的核心原則，跟大家分享我平常如何保護自己的上網閱讀注意力。

1. 有目的

最可怕的不是臉書或 PTT ，最可怕的是「因為無聊，沒事看看，偷懶逃避」的閱讀心態，一旦從這樣的心態上網，加上那無窮無盡的訊息更新，我們的注意力很快就會被訊息洪流帶走，但因為我們沒目標，所以只能跟著跑，一旦被動，那麼就像走馬看花旅遊之後，回到家裡依然覺得空虛。這時候，時間與注意力就真的被浪費了。

我自己對於 Facebook 和 PTT 對我的作用有很明確的「目的」定義：

Facebook 對我來說就是快速看到一些意見領袖、粉絲專頁的最新意見與新聞，這是要更新我的腦袋。
PTT 對我來說就是看一些有趣的娛樂的討論，這是像看電視一樣作為休閒。

等等，你剛剛不是說不要用偷懶逃避心態嗎？

是的，不要只是沒事、只是無聊的去看，就像不要有事沒事就每隔幾分鐘打開臉書無意識的刷一下，不要出去旅行、外出吃飯時也無意識地拿出手機刷訊息，因為前面這些時候刷訊息，對我們「幾乎沒有任何回饋」，只是「分散我們的注意力」而已，但這不代表我們不需要娛樂啊！

當工作到一個時間，真的有點累時，我會打開 PTT 看一些有趣的討論，但因為目的很明確，娛樂效果達到了，也讓我放鬆了，我就知道可以回到工作上了。

當每天一些固定的時間，或是遇到真的沒有需要其他注意力的空檔時（例如我每天上下班通勤時），我會打開 Facebook 去刷一下訊息，但因為目的很明確，我就是想要找可以更新我的腦袋的東西，所以可以跳過大多數內容，並且有效去尋找與運用我要的內容。

只要能把注意力花在有計劃的時間上，其實看臉書或看 PTT 都不是問題。

2. 提升閱讀質量

而要讓自己的上網閱讀注意力獲得最大的回饋，首先應該提升自己的閱讀質量。

這部分我覺得現在的臉書或社群論壇是做不到的，臉書與社群論壇適合零散、短暫、看運氣的捕捉一些可能有用的訊息，但因為太看運氣，所以不值得花上太多時間，有可能你的回報比會非常低。

所以為了要提升上網閱讀的質量，我會優先使用「 Feedly 」（或是 Inoreader ）這類的工具。也就是文章訂閱工具（俗稱 RSS 閱讀器），其實使用上很簡單，就是把你覺得對自己有用的文章網站「訂閱」進來，之後就能在閱讀器中瀏覽這些文章網站的最新文章。（請閱讀：社群時代，你還在手工訂閱嗎？）

注意力必須自己保護，而上網閱讀的質量，其實也完全取決於自己手動的管理上，也就是取決於幫自己設計的「內容輸入端」。

如果內容輸入端是一些優質的文章來源管道，那麼在上網閱讀時，注意力就會花在這些優質內容上。

但如果內容輸入端有太多雜訊，那麼注意力自然就會浪費在那些雜訊上。

所以，要保護上網注意力，首先要提升閱讀質量，而這就是要控管自己的內容輸入來源。這有很多方式，也不一定只能像我一樣用 Feedly 訂閱文章，例如有的朋友很喜歡把時間花在看 TED 演講，這也是一種優先控管內容輸入端的方法。（可參考：在 TED 影片上做筆記！ Turbonote 影片學習的新利器）

3. 懂得稍後處理

GTD 時間管理方法論中，有一個細節可能被很多朋友忽略，但其實非常重要。這個細節就是，他建議我們先把瑣事收集起來，然後設計一個情境統一處理相關瑣事，例如先把待回覆的郵件分類好，統一時間一起回覆，而不要來一封回一封。為什麼？

因為分散處理瑣事，就是把我們的時間切割，就是把我們的注意力切割，會因此大量耗損精力。

在保護上網閱讀注意力時，我也會注意「不要分散閱讀焦點」，用稍後閱讀來集中處理雜訊，尤其是處理那些「忽然跑出來的意料之外新訊息」時。

例如我工作到一個段落，打開臉書想看看今天網路上一個重點議題的討論狀態，但這時候在某一則朋友的推文中，看到一個「新話題」，這時候我要如何處理這個新話題呢？

我的一個基本原則就是：「先收集然後稍後閱讀」，繼續先把我這次「有目的」的閱讀臉書的目的達成再說（以這個例子來說就是先完成對原先議題討論的重點整理）。

你要想想這是很可怕的一件事情：

社群上永遠都會有一個新訊息產生，前一個我都還沒處理完，就可能被拉去其他兩個、三個新訊息中，如果我都「照著臉書指引去做」，那麼注意力真的是「被超級切割與分散」，自己的節奏整個都亂掉了。

所以我會把「不符合當下閱讀目的」的雜訊（但是我感興趣），先不讀，先收納到像是「 Pocket 」這樣的稍後閱讀服務中，等到下次某個統一時間再處理。

這就是保護自己的注意力。

4. 收集與筆記，這是閱讀的產值

前面一開始我提到：關鍵不是你應該花多少時間上網，真正的關鍵是：「你可以透過上網閱讀，來成就多少東西？」

也就是說，我花了注意力與時間上網閱讀，這些閱讀後續可以「換成什麼有價值的東西」？

因此就會發現一件很重要的事情，如果只是無聊看看的閱讀，看過之後什麼都沒產生，甚至連腦袋裡的火花也沒出現，那這樣無論花了多少注意力都是浪費，因為毫無產值。

而要讓上網閱讀有產值，最簡單的方法就是：

這樣就有產值了，而且這些產值以後還可以在未來的工作或生活中被運用（參考：跟過去的自己取經：用第二大腦高效率思考的系統方法），當初花下去的閱讀注意力，便會不斷的產生增值的效果。

我自己利用 Evernote 來做這件事，而你也可以利用像是 Onenote 等同類工具，或是你的筆記本、你的資料庫來完成。

以上，就是我平常保護自己上網閱讀注意力的方法，分享給大家參考。

本文授權轉載自：電腦玩物

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。