追劇追到iPad燒壞、玩遊戲玩到失眠!別再說年輕人了,老人也有沉迷科技的癮
追劇追到iPad燒壞、玩遊戲玩到失眠!別再說年輕人了,老人也有沉迷科技的癮
2019.02.15 | 產品

每次出現「遊戲上癮」或「沉迷網路」的新聞,最後結論大概都是「現在年輕人怎麼了?」以及質疑社會是否生病了,希望少年少低頭,多抬頭看看外面的現實世界。對於科技如何改變人們的行為,我們都先入為主,覺得是年輕族群的現象,彷彿老人都不上網、不用智慧手機玩遊戲一樣。

今天就反過來,不談老人與海,而是聊聊老人與網:那些沉迷、或者說悠遊於科技產品的長輩們!

沉迷網路,制霸小遊戲

年輕人打電動到廢寢忘食不意外,但發現老人家也會沉迷於遊戲,而且不是遙遠電視新聞裡出現的寶可夢阿伯,是自己家裡的長輩,這體驗滿新奇的。話說去年五月某個晚上,我在房間聽到老婆怒說:「哼,我老公和我媽都沉迷電動!」本人身為阿宅沉迷電動三十多年,老婆應該早就習慣,但岳母大人沉迷就奇怪了,她老人家開始用智慧手機不過是最近一兩年的事啊。

好奇打探了一陣,原來是老婆找她媽媽說話時,媽媽看也不看她一眼,掛著老花眼鏡低頭直盯手機螢幕,語氣還頗不耐煩。當時她老人家正在玩一個LINE群組朋友傳來的小遊戲「見縫插針」,總之是要算準時機點按螢幕,把針插進愈來愈小的縫隙裡,考驗策略與眼手協調動作的遊戲。

見縫插針
見縫插針遊戲方式很簡單,但卻讓人忍不住沈迷挑戰。

據說這遊戲在長輩LINE群組引發一陣挑戰潮,除了發蓮花圖互道早安,親朋好友還在比賽誰打到第幾關。而岳母大人最近一兩個禮拜每天晚上都在鍛鍊,還因為睡前太認真打遊戲而失眠了幾次⋯⋯。

見縫插針為了吸引人,遊戲文案寫道:「全世界只有8個人玩到第30關,試試你可以突破到哪裡?」而這晚女兒找她說話時,岳母大人正在挑戰第58關。等一等,58關!?不是號稱全世界只有8個人玩到30關嗎?那我眼前這個六十多歲的老花眼長輩玩到第58關是怎麼回事!?

我不信邪,自己打開手機挑戰一番,第一次死在第9關,之後怎樣都無法超越20關。繼續Google做功課,發現神人攻略影片也停留在60關,而我岳母竟能玩到超高難度的58關,說她是這遊戲的高齡組制霸者也不為過吧!說不定她還是哪個遊戲的全球王者之類的,也不枉女兒找她說話的時候,她老人家的眼睛和手指依然放在手機螢幕上了。王者,是要付出努力鍛鍊的啊⋯⋯。

瘋追劇,iPad都燒壞

是說還流行桌機遊戲的時代,我爸媽也曾為了玩明星三缺一麻將而互搶家裡電腦,有時候跑來兒女這裡告狀。雖然爸媽可能是在暗示兒女要買新電腦給他們一人一台比較公平,不過最後似乎是夫妻之間協調好,每個人只能打一個半小時就要換人用電腦(不過連莊的時候好像有例外的樣子)。

如果是兩個孩子在搶電動玩,爸媽是否會把電動砸毀,還是發飆要孩子乖乖去寫功課呢?沒有作業和考試、也不用上班賺錢的老人家果然很難管啊。算了,他們能協調出一個使用電腦的規則也算有所成長。

就像我從線上遊戲轉玩課金手遊,我爸媽的麻將熱潮,也在iPad問世之後冷卻不少,一人一台iPad的他們,注意力轉為沉迷追劇。媽媽因為一邊充電一邊看《甄嬛傳》,好像是連續看了6小時的樣子,把還在保固期的iPad燒壞了,換了一台新的回來,終於知道平板不要在充電時使用才是正道。但請長輩也注意一下視力保健好嗎?

影片上傳,Facebook瘋狂轉載

燒壞一台iPad之後,爸媽也走出戶外,最新興趣是拿數位單眼賞鳥與拍鳥,照片放上臉書分享,讓長輩朋友留言美拍、早安,又是知足幸福的一天。

爸媽在臉書加入各種鳥類社團協會,哪裡有鳥哪裡去,不論北中南東海邊山區,還愈來愈會辨識鳥鳴和鳥的習性。然後有一天,我在電視看到我媽拍的鳥類影片上了公視新聞。

我說這些長輩的潛力也太高深莫測了吧!一旦沉迷起來,真的沒在跟你開玩笑,繼岳母制霸小遊戲之後,輪到我媽上新聞了嗎?

事情是這樣的,那天我爸媽去龍洞賞鳥,由於正是游隼育雛的季節,臉書社團許多賞鳥發燒友集結起來,隔著一段安全距離,在峽角對岸用大砲鏡頭拍攝難得的生態,我爸媽拿普通的類單眼相機(後來才知道這樣的配備算很遜,差不多是在籃球場穿夜市球鞋的等級)也跟人家拍得很開心。那天出現了不幸的畫面,游隼媽媽正在餵食雛鳥中,恰巧一陣強風吹來,還不會飛的雛鳥腳沒站穩,硬生生摔下懸崖。
剛好拍到雛鳥墜落影片的我媽,上傳臉書說她看到這畫面難過得哭了。

沒想到24小時內,這影片有了2萬多次瀏覽、上百次分享,公視記者私訊來詢問,能不能授權這影片給午間新聞使用。隔天,我就在電視看到我媽拍的影片了。社群網絡的科技時代,果然每個人都能成名15分鐘(我還沒成名我媽就成名了,所以說薑是老的辣嗎)。

雖然我媽的相機很爛,當天風很大,拍出來的影片也晃來晃去,品質肯定不好,但現場一堆大砲相機,要不是沒人錄影錄到這關鍵的時刻,要不就是有人錄下但沒有放上網傳播出去。我媽無意間拍下的游隼育雛影片,因為社群的傳播力,讓需要的人得到適合的內容,趕上即時熱度的新聞,就這樣站上台了。

網路時代,成名15分鐘不只發生在年輕人身上,老人也有機會的。

也難怪我爸每出門必帶自拍棒,自拍的角度和姿態頗有20歲的妹子的架勢,至少比我自拍的技術好上20倍吧,我不知道他老人家是怎麼拍出沒皺紋的照片啦,但在臉書看到他們氣色不錯的生活,做兒女的也安心不少。如果哪天在什麼狂新聞或爆料公社看到自己老爸,也嚇不倒我的。

串流新科技,難被接受

你我身邊的長輩都順利在使用(並沉迷於)LINE群組,蓮花與平安的長輩圖也成為一股台灣社會不可忽視/不忍卒睹的美學次文化,走在路上觀察,低頭族長輩的比例顯然不低於年輕人,高齡化還造成臉書的經營危機呢!許多新科技一下子就被長輩們接受,但也有一些怎樣都無法讓長輩接受。

我早已把家裡第四台剪線,而且完全無痛無感,反而覺得每個月繳幾百塊看重播電影和行車記錄器新聞根本是找罪受。想看行車記錄器幹嘛不自己上YouTube搜尋呢?(ps.搜尋俄羅斯駕駛Russian car driver會有意想不到的驚喜)而Netflix有永遠看不完的劇,運動轉播也可以線上收看沒問題,就連電視螢幕也在幾年前丟了,一切在電腦和手機完成。但是長輩們卻還是離不開電視與第四台,新聞政論節目依然受歡迎,每天坐在沙發手拿遙控器看新聞,彷彿成為中秋吃月餅、端午吃粽子的傳統儀式,只是因應數位訊號機上盒,要他們學習新版遙控器有點辛苦而已。

另一個無法讓長輩接受的科技是速食店的觸控點餐螢幕,好吧,不說阿公阿嬤級的長輩,就連我自己也受困其中,學了兩三次才知道怎麼使用,或許阿公阿嬤要知道各種搭配組合已經用盡全力,要他們在無人可問,只能透過冰冷的螢幕點餐,實在太強人所難。

當然,學院裡有科技接受模型(Technology Acceptance Model,簡稱TAM,參考上圖)來判斷一項新科技能否被使用者接受,用TAM解釋長輩如何接受新科技產品的研究也不少。簡單說,這個模型主要是闡述,如果一個科技讓人覺得「有用」、「容易使用」而且「對它的態度是正面的」,具備這樣的行為意圖,這個新科技就很容易被人接受。

比起科技能否被長輩接受,更讓人好奇的是,長輩都順利加了LINE、上了網,照理說接收到的資訊和大家一樣,但為什麼,我們都覺得他們很容易相信假消息、假新聞,做出錯誤的判斷呢?

網上的真假,開始練習識讀

稱霸小遊戲的岳母,偶爾會拿一些LINE群組傳來、一看就知道是合成的照片來問我是真的嗎,世上怎麼有這麼奇怪的事情?能夠辨識各種候鳥、留鳥和野生植物的爸媽,時不時就傳一些不知真假的健康養生資訊來,叫我多注意身體。長輩們無法判斷資訊的真假對錯,對內容農場文和研究論文給予差不多的信任,一直讓我們深感疑問。

有一天我終於能感同身受,體會到長輩在網海中為何無法判斷資訊真假──就在我踏進菜市場的時候。

對於完全不會買菜也不會煮菜的人來說,走進傳統菜市場,是充滿了不安與受挫的體驗,我才走進菜市場10公尺就被騙。鼓起勇氣在第一攤問芋頭怎麼賣,是算一顆還是一斤?能不能只買半顆還是半斤?攤販回答一斤多少錢,我買了,結果走到菜市場尾,才發現這裡的標價只有我買的一半,顯然我被第一家攤販唬弄了。

嚴格說起來,他不算騙我。畢竟我一臉笨蛋樣,顯然是不懂市場潛規則的新手,攤販也沒有強迫我買,只是我對芋頭行情一無所知,對市場攤販開架高低和殺價來回的情況沒有常識,被唬弄買貴了也只是剛好而已。

不懂買菜規矩的我走進菜市場,和不懂網路潛規則的長輩走進網路世界裡的狀況一模一樣。對網路原住民、或從小在網海打滾的我們而言,自行判斷資訊真假,看說話的人是誰、值不值得相信,早就是常識。畢竟誰小時候沒被網友唬爛過、誰中二的時候沒拿農場文當翻案聖經,我們都不知不覺在假新聞、假資訊中鍛鍊長大,但長輩可沒有,網路對他們來說,還是全新的科技體驗。

我們的長輩成長在威權時代,從小受的教育是新聞報導的就是真的,書裡寫的就是對的,能上電視的一定是很厲害、值得相信的。和經歷過新聞可以用錢買業配,課本說的原來都是騙人的,電視節目早就沒預算只能粗製濫造,只要有修圖軟體照片也未必是真相的新世代,成長在完全不同的背景。

長輩被LINE群裡的假新聞欺騙,就像我在菜市場被攤販玩弄一樣,都是非常合理的。但人都是有學習能力的,只要長輩拿出沉迷於遊戲和早安圖的精神,繼續在網海裡打滾、被騙、被洗臉,很快就會建立起判斷真假的常識,和數位原住民站在一樣的地位。

在網路裡,保持真誠、學習認錯

不懂買菜也不會煮菜的外食族,初入傳統市場,講什麼都會被洗臉,只能摸摸鼻子趕快學。如果你家中有開始學上網的長輩,可以給他們3個建議:辨認真假、保持真誠、學習認錯──後兩者是許多長輩在現實生活中不擅長做的。

人說見面三分情,面對一張真實的臉孔,我們都會保持禮貌,但在看不見彼此的社群網路上,好的情緒會被放大(閃光文、美食文、旅遊文等等),壞的批評也會放大(霸凌、酸民、打臉等等)。去除了表情與動作,只用文字的溝通,傳遞失真是必然的事。學會面對批評、保持真誠、有話直說,不要等別人來揣摩自己的心思,可能是長輩們適應網路生態的方式。

此外,現實生活中,長輩常常站在權威的高點,明明知道錯在自己卻不認錯也很常見,大家願意敬個三分。但在扁平化的網路社會裡,今天是權威的明天就可能被打臉,今天的大神可能明天就由紅翻黑,最好的策略是有錯就認錯,硬凹只會造成反效果。認錯並不丟臉,離開自己的專業,大家都是普通人,站在平等地為溝通,才是上網的禮貌喔。

文章寫到最後,再說個小故事吧!最近在住家附近散步,發現公園裡的大涼亭、小涼亭、和橋邊樹蔭下分別是下棋阿伯們的據點,尤其大涼亭圍觀的阿伯超多,以對局為中心,旁邊都快圍出三個同心圓了,偶爾還參雜著高聲聊天和吼叫聲,讓我十分好奇裡面熱戰到什麼程度。

後來轉念一想,啊!圍觀下棋阿伯,和我上網看電競直播有什麼兩樣?都是看別人玩遊戲講幹話,自己也覺得很爽啊!而且有些棋桌很熱門,有些很平淡,跟某些高人氣直播主、和冷門直播主的生態完全類似。要是熱門棋桌阿伯還順便賣個潮T或保健藥品之類的,不就是「用內容吸引流量,但利潤來自電商」這種羊毛出在狗身上,豬來埋單的商業模式嗎,大公園難道就是直播平台!?

或許人的行為自古以來都很類似,科技影響的只是環境,無論男女老幼,熟悉了環境都能在裡面生存、遊樂,並且沉迷吧!

說完我的長輩科技觀察,不妨利用過年期間,問問你的長輩怎麼沉迷於科技產品和網路社群。

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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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