[LifeHack-23] 我如何保護上網閱讀注意力?
[LifeHack-23] 我如何保護上網閱讀注意力?

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

關鍵字: #職場
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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