生活加速了,為何時間還是不夠用:科技能解決時間短缺的問題嗎?
生活加速了,為何時間還是不夠用:科技能解決時間短缺的問題嗎?
2017.10.02 |

本文摘自:《縮時社會》,新樂園出版

過去曾出現在科幻作品中的東西,如今天天出現在媒體中,彷彿離這些東西實現的那一天相距不遠了。近未來世界由機器人和後人類組成,後者的大腦、身體和衣物都由科學強化。根據矽谷的科技迷,我們正在踏上演化的下一階段,也就是變種生化人。這些未來論述裡大多看得到家庭機器人。電子裝置能擦地板、洗窗戶、刷排水溝,甚至準備健康餐點。例如,卡內基梅隆大學機器人學院發展的Herb (Home Exploring Robot Butler,家庭探索機器人管家)就有兩隻手和裝有攝影機及感應器的頭型容器,甚至能仿效管家口吻,用《鋼鐵人》的人工智慧助理賈維斯(Jeeves)那種英國腔說:「我被設計來協助人們的家庭勤務。有一天我將能幫助全人類。」(這種造型格外有吸引力,畢竟超級有錢人僱用真人管家或男僕的風潮也剛好復甦了。)

Google的艾瑞克.施密特(Eric Schmidt)和傑瑞德.科恩(Jared Cohen)在《數位新時代》(The New Digital Age)這本書中說,你將會被剛煮好的咖啡香氣喚醒,而房間溫度、濕度、音樂與照明全都自動化運作,你的高科技床則會輕輕地幫你背部按摩,並衡量你的快速動眼期來保證你一夜好眠。你那些能無縫替換的裝置——有些可穿戴在身上——全都很輕、速度飛快和強大。簡單地說:你得到的效率和生產力會很大。我們只要倚賴這些整合系統,每天都能更有效率地運用時間─不管是能讓我們「深思」(deep think)、花更多時間準備重要簡報,或者家長能不受打擾觀賞孩子的足球賽都一樣。而且當然,自動駕駛車能載你去上班,你就能在車上工作!

這類人們期盼的科技情境似乎多到數不完,而且在我們的文化中扮演日益重要的角色。從前新的消費者耐用商品得搭配傳統廣告推出,如今最新款的智慧型手機本身就是新聞,不只出現在財務版面,也會成為頭條,這點表達並呈現了個人正在透過科技獲得權力。產品名稱前面的「i」尤其令人陶醉;事實上,推特上的科技主題至今都是新聞熱門度的最佳指標。

某層面而言,這些揣測性的誇張說詞都有個明顯功能:這些人在推銷一種良性未來,當中大量充斥著他們的產品。他們顯然在販賣特定願景,說科技能解決我們一切病痛,包括時間短缺。就像我前面提的,大數據是擅長科技的公司偏愛的流行工具——它是令人難以抗拒的科技療方,或是一切社會問題的解答。這種思想由來已久;法蘭克福學派的作家如赫伯特.馬庫色(Herbert Marcuse)和尤爾根.哈伯瑪斯(Jurgen Habermas)早在電腦出現前就看出這點。這種「不遠的未來」(proximate future)描繪一點也不無辜;它們被當成資源運用,好主導當前社會科技革新的方向。有些發人省思的社會學正在探究,人們的希望、承諾與熱潮是如何被建構,還有它們在影響科技研發議題時,實際扮演了哪種表述角色。

歷史學家珍妮佛.卡恩斯.亞歷山大(Jennifer Karns Alexander)在《效率的真言》(The Mantra of Efficiency)一書中,追溯「一切應該有效率地進行」這種現代正統思想是如何成為西方的主流文化。「好」科技設計就是有效率、讓事情能運作、並有效地控制狀況跟事件。這在「當代對於可量化生產力之強調、以及唯恐造成浪費──尤其是浪費時間──的相關心態裡格外顯著」。換言之,人們認為科技創造性能讓我們更有效地節約時間。

可以確定的是,我們一直都很願意把科技革新的速度和科技創造性合併。但實際上,快速科技變遷可能反而很保守,維持或鞏固現有社會安排;它的速度有可能只是為了堵死和扼殺可能替代路線。就像其他科學科技學者主張的,創造性不在於人造物本身的新奇感,而是它們「能迎合創意性思考和作為,還有安排及重新安排與其他行為者的關係」。因此真正的創造性能在科技變遷緩慢時發生,或者出現在人們最不預期的時空。

我們以一個極端的省時革新為例: Google的無人駕駛車。一輛車能自行駕駛而不會撞車,這就已經是道路偵測軟體的驚人成就了。它能節約時間,也就是你能搭車工作,而且無須僱用私人司機來實現這種效率。但正如艾夫吉尼.摩洛佐夫(Evgeny Morozov)指出,這也可能帶來無意的後果:

當更多人選擇開車,自駕車會導致大眾運輸變成次級品嗎?它是否會引發更嚴重的郊區堵車,畢竟人們再也不必親自駕駛,能在通勤時寄電子郵件,導致他們得忍受在車上待更長的時間?

我們也可以補充,人們極少思考旅行模式的性別差異,如母親們得天天展開錯綜複雜的旅行路線。汽車旅行不是完全的工具主義;它對家長與孩子的關係而言可能是重要的時空場所,比如每天開車送小孩上學的過程。等到自駕車變得更可靠時,父母想必會禁不起誘惑把孩子獨自丟上車,然後自己跑去辦其他事情。

但在跟省時相關的領域,無人駕駛車只是個狹隘的改變模型,就算在交通層面也一樣。車不僅是提供機動性的機器,更是個社會科技系統,把人們鎖在特定社交習性與慣例內。若要挪動這些習慣,就得對內嵌這些東西的經濟、政治、社會安排做出革新。事實上,西方的汽車數量正在減少,旅行活動也趨於平緩。許多關於電動車替代方案的預測,都不是基於使用者擁有電動車,而是他們能夠用到電動車;這些方案提到車輛共乘系統,車商對於實驗預付制租車計畫越來越感興趣,還有中國大量發展的電動腳踏車。這兒真正關係到的是通勤時間。不過,也許在超高機動性的網路通訊下,長距離旅行就沒那麼必要了,而沒那麼精細的科技(比如腳踏車)改良之後,也會顯得更吸引人。換言之,用更有想像力的方式結合新舊科技,並採取不同的擁有權模式,釋出的時間說不定會優於車輛自動化。

問題在於,節省個人時間的高科技概念有著諸多分歧;它們實際上不只影響我們的機器,更塑造了我們理解自我時所使用的文化體制、修辭和比喻。要是社會持續用舊方式定義我們,說我們被設定、規定或「內建」了處理資訊的特定方式,我們怎麼還有辦法拒絕這些照既有方式定義我們世界的物體集合?

數位化不是黑盒子,不是準備實現未來憧憬的魔法事物。它跟社會一同被創造,並反映了我們的想像力極限。正如人們會在社交媒體裡扮演自己,網路空間(cyberspace)最初的極端保證──提供一個脫離身體的自由世界──稍後就被推翻,換成老套和極度退化的視覺與文字版本。新科技只是在老調重彈;真正被視為新奇和改變的事,通常出自我們社會與政治的集體志向中更具體表達的持續限制及停滯:這些因素會繼續在勞動力、時間、權力與其他資源的扭曲分配中取得一席之地。

當代的時間令式,既是文化產物,也是物質產物。我們正站在科技演進的關鍵路口,但工業政權依然描繪了我們的生活面貌──這些傳統時間景象和活動領域,被納入全天候的網路化數位時間。本書提出的問題便在於,為了理解我們跟時間的新興關係,用加速來比喻是否合適?

與其說我們感受到地區性的時間緊迫,說不定其實是我們搞混了自己置身的時間。這問題的一部分也許在於,速度與加速的分類,以及它們跟進步、生產力和效率的關係,其實無法提供我們合適用語來表達新概念,解釋我們如何能對數位基礎建設借力使力。

電子科技對於我們的空間、時間、通訊與意識體驗不可或缺,將新的生活、學習和做事方式具體化;它們不僅反映我們的高速文化,也會回頭塑造那種文化。如果科技是慣例的所在地,那麼社會科技秩序就不是事先決定好的了,而是由人類與非人類一同帶進來建構的社會。所以在我們追尋自由時間的任務當中,我們可以吸收最新科技當成我們的得力資源。

文化中的速度誘惑,以及人們永遠感覺忙碌的普遍感受,兩者之間存在著斷層,但這仍能當成創意張力的來源。聰明的高速科技帶來了前所未見的良機,使我們得以實現更人性化和公正的社會;不過我們務必記住,忙碌並非源自科技小玩意,而是出於我們自己設下的優先度和條件。現在時候到了──我們應當質疑速度的狂喜,以及促成速度的科技衝動,接著借用我們的創造力,以便在大多數時間掌控我們自己的時間。

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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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