草莓族不可怕,更恐怖的是 i 世代
草莓族不可怕,更恐怖的是 i 世代

生於 1980 年與 2000 年之間的人被稱為千禧世代,這一族群已經讓上世代的人感到頭痛,一度被誤解為草莓族,擔不起重擔,且以自我為中心,無論接受與否,千禧世代已經是現在的社會中堅,是市場上消費主力,世界必須圍著這群人而轉,投其所好。其實最麻煩的一代還不是千禧世代,而是跟著智慧手機一起長大的 i 世代,許多青少年已經出現各種病兆,專家認為這些病兆都是手機害的。

大西洋月刊(The Atlantic)刊登一篇長文特別描述現在的 i 世代現象,報導認為,世代差異的行為與態度是連續性的,譬如從嬰兒潮世代到千禧世代,個人主義一直在上升,千禧世代是一個高度個人主義的世代,千禧世代與上一代最大的不同在於世界觀。

但報導發現,千禧世代很多特質在 1995 年到 2012 年出生的 i 世代身上都看不到,i 世代花時間的方式也與上一代完全不一樣,原因是 i 世代的日常體驗已經與比他們年長幾歲的千禧世代有極大差異。

i 世代出現世代特質斷鏈

i 世代與智慧手機一起長大,他們根本不知道網路出現以前的世界是什麼樣子,雖然千禧世代也是跟網路一起長大,但是他們至少有體驗過沒有網路與智慧手機的日子。而 i 世代在青少年時期就有 iPhone,他們高中的時候就有 iPad,智慧手機大幅改變了青少年的各方面生活,從社會互動到心理狀態無不受到影響,且不分國籍不分貧富。

先不論原因為何,i 世代的心理狀態比千禧世代更脆弱,青少年抑鬱症和自殺率自 2011 年以來一直呈上升趨勢,現在仍處在高檔,i 世代出現幾十年來最嚴重的心理健康危機。報導認為,大部分可以歸咎於他們的手機與社交媒體。

不出門、不開車、不打工、不約會

對前幾個世代具有極大魅力的獨立性,對現在青少年而言一點都不重要,2015 年調查現在美國 12 年級學生出門次數比 2009 年調查的 8 年級學生還少,現在青少年也不學開車,爸媽就是最好的司機。現在青少年也不願意約會,2015 年調查高中生只有 56% 的有在約會,嬰兒潮世代與 1966 年到 1980 年出生的 X 世代有 85% 的高中生在約會。他們也不打工,以前美國人在高中第二年就會開始工作。

現在年輕人延後承擔成年人的責任,與經濟、教養方式有關,在知識經濟時代教育程度比工作經驗重要,父母也鼓勵孩子唸書。當然孩子也不反對,因為他們也不想獨立,社交生活都在手機上發展。但是數據顯示 i 世代也沒有花更多時間念書,也不像前世代的人花時間去打工,代表他們有更多的休閒時間。

這些休閒時間都在做什麼?報導發現,青少年都在房間玩手機,而且時常呈現憂鬱狀態。雖然 i 世代的人比前幾代的人更常在家,但是他們也沒有與父母比較親近。2000 年到 2015 年,幾乎每天與朋友聚會的青少年人數下降 40% 以上。他們花更多時間在螢幕上,愈來愈抑鬱。

青少年睡眠不足、抑鬱、自殺率攀升

先前一項研究顯示,大學生愈常查看 Facebook 訊息,就愈感到不快樂。每天上社群網站,而不是經常與朋友見面的青少年更容易感到孤獨,2013 年調查發現青少年的孤獨感飆升。調查發現 8 年級生若是社群媒體重度使用者,罹患抑鬱的風險大增 27%,而經常運動、參與宗教活動,甚至花時間做作業的青少年患抑鬱症機會都比較低。

每天花 3 小時以上在玩電子裝置的青少年自殺的可能性高達 35%,自 2007 年以來,青少年的兇殺率已經下降,但是自殺率上升。2011 年調查 14 歲的青少年自殺率 24 年來首次高於青少年殺人率。

社群媒體容易讓青少年感到被孤立,他們時刻期待自己的動態被關注,看到其他人的團體合照又質疑自己為何沒有被邀約,心智不成熟的人容易受到網路上破碎的社交線索影響。2012 年到 2015 年出現抑鬱症狀的男孩增加 21%,女孩增加 50%。

智慧手機也會影響睡眠,專家指出青少年一天應該睡滿 9 小時,不該少於 7 小時,2015 年調查現在青少年睡不到 7 小時的人比 1991 年多 57%,2015 年調查睡眠不足者就比 2012 年調查多了 22%。

當然還有很多原因造成青少年抑鬱與睡眠不足,但是智慧手機的藍光傷害很大。許多矽谷人都限制孩子使用手機,Steve Jobs 就是一個例子。

一天玩手機 2 小時就會養成不良習慣

智慧手機在 i 世代童年形塑的心理狀態可能會一路影響到成年時期,在童年時期出現抑鬱的人,有半數機會會在往後人生中再度出現抑鬱症狀,此外,青少年時期是發展社交技巧的關鍵時期,當青少年花更少時間與朋友面對面相處,就沒有機會練習這種技巧,未來 10 年,我們很可能看到更多成年人只會辨識表情符號,而看不懂真正的情緒暗示。

研究顯示,一天只要使用 2 小時電子裝置,就會對心理健康與睡眠造成影響,現在青少年平均一天花 2.5 小時在電子裝置上,雖然在現在網路無所不在的環境裡,要求孩子不能使用手機是不切實際的事,但如何限制使用時間,避免他們陷入不良習慣,是現代父母最迫切也是最為難的教養課題。

本文授權轉載自:科技新報

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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