專家眼中的千禧世代：他們真的更擅於應付數位資訊

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

• 文／廖英凱、林希陶

2019 年 11 月中旬，因應選舉的到來，各政黨紛紛提出不分區立委名單，某黨不分區立委名單第一順位，於被提名後針對政策或議題提出部分主張，包括「要求 15 歲以下禁用手機 (兒童眼睛易受傷害，比照先進國家)」¹。

這項主張雖然只有提及禁用手機，而未提到平板、電腦與掌上遊樂器等具有螢幕的數位產品，但國際上確實有一類似政策：

2018 年 9 月起，法國為防止校園霸凌、暴力與色情，以及手機成癮等不良內容，開始禁止 15 歲以下學童在校園內使用手機與平板等數位產品。但身心障礙者的輔助用途、教室與課外活動的教學使用則不受此限。²

「兒童的眼睛較脆弱，易受傷害」是個常見的論述，但限制 15 歲以下的青少兒禁用手機是合理的嗎？難道沒有比起禁用手機更好的使用原則或規範？手機與平板電腦與當代資訊、程式教育息息相關，禁用手機的主張對下一代教育又會產生什麼影響？

兒童醫學的觀點：對幼兒使用數位產品的建議是什麼？

無論是兒童或成人，過量使用數位螢幕或過近距離使用數位螢幕，都會導致近視。惟兒童的視力尚在發展階段，身體器官較為脆弱，勢必要以比成人還嚴格的使用規範予以建議。如：

• 美國小兒科醫學會（AAP）在 1999 年時，呼籲父母不鼓勵讓 2 歲以下幼兒看電視。2011 年時，再次呼籲父母不鼓勵讓 2 歲以下幼兒接觸數位產品。
• 前衛福部部長林奏延醫師總策畫的「華人育兒百科」一書中，竹教大幼教系周育如副教授指出，醫學與教育研究的普遍成果是基於影響視力、影響注意力發展以及排擠運動與人際互動機會等理由，不建議讓幼兒太早或長時間接觸 3C 產品，並建議 3C 產品應偶爾作為娛樂或教育性質的接觸，維持在 30 分鐘為限。

2016 年 11 月，美國小兒科醫學會基於協助家庭平衡數位生活與現實生活之目的，提出兒童從出生到成年的一系列建議與指引，並條列了幾條簡單的原則³：

1. 一歲半以下的嬰幼兒，避免使用視訊聊天以外的螢幕媒體。
2. 一歲半到兩歲的幼兒，若家長想要讓幼兒認識數位媒體，則應選擇高品質的節目。且家長應陪同觀看，以幫助幼兒理解他們所看到的內容。
3. 二歲到五歲的學齡前兒童，每日最多觀看一小時的高品質節目。且家長應陪同觀看，以幫助兒童理解他們所看到的內容，並幫助兒童將所學到的內容運用到真實世界。
4. 六歲以上的兒童至成年，維持一致性的使用時數限制。並確保數位媒體的使用，不會排擠到充足睡眠、體能運動，以及其他維繫健康的必要行為。
5. 在家庭的經營上，制定電子媒體的停用時段，例如吃飯或開車。制定電子媒體的停用空間，例如臥室。
6. 不管在線上或線下都保持尊重他人，持續地與人溝通網路公民義務及網路安全性。

因此，從兒童醫學與教養的觀點來看，五歲以下的兒童，有嚴格限制使用時數的建議，但六歲以上至成年，則並未要求完全阻絕數位產品之使用。且更重要的，應是家長協助選擇優質數位媒體內容、避免時數與內容上的不當使用，並持續投入不仰賴數位媒體的陪伴與互動。

資訊教育的觀點：現代公民應有的數位素養有哪些？

數位媒體不僅止於娛樂用途，將其融入教學亦成為當代教育發展的重點。在眾多數位產品中，手機最為普遍。若 15 歲以下的孩子即禁用手機，對當代資訊教育發展，又會有何衝突呢？

若要回應何謂「先進國家」的做法，不妨借鏡歐盟的規範。歐盟制定了當代公民應有的數位素養（Digital Competence），以利歐盟各國據此設計在學期間的教育政策，其數位素養分有五大類⁴：

1. 資訊（Information）：能識別、檢索、儲存、組織和分析數位資訊，判斷其相關性、可靠度與資訊背後的意涵。
2. 溝通（Communication）：能在數位環境中溝通；通過線上工具分享資源；透過數位工具與他人聯繫與協作，與社群和網絡上互動與參與；跨文化意識。
3. 內容創建（Content creation）：能創造和編輯數位內容（從文字處理到圖像和影像處理）; 整合且重新闡述過去的知識和內容；製作有創意的表達方式，輸出媒體和程式設計；理解並合理應用智慧財產權。
4. 安全性（Safety）：理解數位時代的個人防護、資料保護、能安全和可持續的使用。
5. 問題解決（Problem solving）：識別數位需求和數位資源；作出明智的決定，如根據目的與需求，取用最合適的數位工具；通過數位方法解決概念問題；有創意地使用技術；解決技術問題。

再以擅長利用數位科技解決國家治理問題的科技小國愛沙尼亞為例。該國依循歐盟的素養架構，制定出在學期間各級別應具備的資訊設備使用、識別與選擇能力⁵：

1. 基礎學校一級：（國小一至三年級）
   學生在老師的幫助下，選擇合適的數位設備（作者註：不限於手機、平板或電腦等）、技術或方法，解決給定的問題。
2. 基礎學校二級：（國小四至六年級）
   學生能自行評估所選用的數位軟硬體的適用性。並在團隊協作任務中推薦自己評估的數位方案以完成任務。
3. 基礎學校三級：（國中，七至九年級）
   學生能有目的性與創造性地利用數位技術，解決重大問題並改善學習。
4. 高中和職業學校：
   學生能根據面臨的情境，分析應用不同數位技術的成效和影響，並根據分析做出決策與建議。

因此，從「先進國家」的經驗與策略來看，15 歲以前非但沒有禁止手機使用，更在小學起就將各種數位軟硬體的使用，與數位時代的應有的公民素養，作為教學的重要目標。

兒童數位產品使用的「合理抑低」原則

合理抑低（ALARA, as low as reasonably achievable）是一個在安全與風險管理上的原則，常被應用於食品安全、環境保護與職業災害的效益評估。指的是我們應該要設法將各種風險降低，但由於將風險降到零可能會花上無限或過多的時間或資源，因此最好是能將風險降低到某個可接受的程度，如果更進一步降低風險，則所需要的成本花費，遠大過所帶來的效益。

以兒童使用數位產品這件事來看，過度使用數位產品當然會帶來近視、注意力分散、接觸不當內容等風險。但家長可以透過慎選內容、陪伴互動，以及對全家庭數位產品的節制使用來降低風險。如此作法相較於全面禁止，取而代之的是可以透過便捷的數位技術，更高效率、更無界限地取得豐沛的學習資源，並替兒童提早建構數位時代應有的素養。

只可惜，現行對於數位產品的使用原則，並未廣泛收錄於育兒資源中。例如衛福部國健署印製發放的兒童健康手冊⁶，主要聚焦於生理上的病痛，只有收錄了少數「親子共讀」的篇章，但若能持續更新更全面的相關育兒指引，將更有助於協助新手爸媽們迎接家中新成員的到來。

但可惜與現實的是，許多成年人也有手機成癮的問題，且孩子教養過程辛勞，當孩子把注意力放在手機螢幕上時，對父母來說又何嘗不是喘口氣的機會。

因此，如果真的想為了孩子好，與其主張 15 歲以下禁用手機，而因噎廢食地關上了孩子探索世界的數位之窗，延宕我國資訊教育的進步之路。倒不如與公部門合作，強化宣導家長與準家長們陪伴孩子使用數位產品的正確觀念，並打造利於育兒的友善就業環境。

畢竟，這才是民意代表該做的事，不是嗎？

延伸閱讀

• 林希陶. (2015). 禁止兩歲以下幼兒使用3C產品？泛科學.
• 林希陶. (2015). 如何協助兒童青少年建立3C產品使用規範。泛科學.

參考資料

1. 陳椒華（2019, November 14）。有嚴重誤解的報導!【Facebook文字資料】
2. Smith, R. (2018, July 31). France bans smartphones from schools. CNN.
3. AAP. (2016, October 21). American Academy of Pediatrics Announces New Recommendations for Children’s Media Use.
4. Ferrari, A. (2013). DIGCOMP: A framework for developing and understanding digital competence in Europe.
5. HITSA. (2016, April). ÕPPIJATE DIGIPÄDEVUSE MUDEL [PDF]. Tallinn: HITSA.
6. 衛生福利部國民健康署. 兒童健康手冊

「叮咚」停不了：網路世代的通訊生活

無論是工作、回到家裡還是休息的時候，你是否發現有很多人依舊低頭滑個不停，也許是在忙著收發 Email、發訊息；也有人經營了好多種個人頁面；或是不斷的逛臉書、滑 IG；當然，你可能也很常跟親朋好友「賴來賴去」，電子通訊軟體早已充分融入了千禧世代 ( Millennials) 的生活裡面──也就是那些 1980 以後出生的人們，也難怪有人會稱呼他們為「網路世代 (The Net Generation)」。

千禧世代：真的各個都是來回收發資訊的高手？

儘管電子通訊軟體帶來便利，也帶來了另外一個問題，那就是這些頻繁干擾，可能會迫使我們把有限的注意力轉移到次要的作業上( Secondary task )。頻繁的「轉換注意力 (Attentional switching)」很容易快速消耗認知資源，因為現在我們除了要一邊思考眼前本來就該做的「原始作業 (Primary task) 」之外，還得分神擔憂其他待辦事項，同時又怕現在的事情做不完，導致焦慮、緊張或是疲累襲捲而來 (Bailey et al., 2001)。

試著想想看今天早上的情形吧，你也許當時打算要幫公司寫封重要的 E-mail，但是於此同時，螢幕的右下角卻閃爍了一下──啊，原來是朋友正在用 LINE 問你週末要不要小聚一下；不一會兒，臉書又彈跳出新的通知，原來是主管正在交代你新的代辦事項；好不容易終於要回神繼續寫 E-mail 時，客戶又突然寫信問你問題！於是一封原本可以 30 分鐘寫完的信，因為有了這些通知干擾，你竟然花了將盡快一個小時才按下送出，夠讓人心累吧。

過去的學者大多相信，千禧年世代對這種現象應該特別有感吧，因為他們的生活充斥著各種通訊軟體、媒體素材以及高科技產品，這些都會大量消耗他們的認知資源。但是現在卻有學者持相反意見，認為千禧年世代很可能本身就非常擅長在多種作業之間有效的轉換注意力，而原本的作業表現也不會輕易受到影響。

為什麼會這樣呢？目前為止，還沒有學者以研究證實這種說法，我們也尚未確定這些來自電子通訊軟體的中斷或是干擾 (Information interruptions)，是否會影響人們的注意力表現。

弗羅里達大西洋大學 (Florida Atlantic University) 的學者相當關心這個議題，因此他們找來了一群大學生樣本，想要探討這些「網絡族」是否真的比長輩們有著更好的「數位素養 ( Digital literacy )」── 簡單來說就是收發媒體訊息、統整資訊並且判斷內容品質好壞、真假的能力。同時也相當關心，這樣的能力是否真的能夠讓網路世代的孩子們，更有效率的在多種訊息管道之間轉換注意力，而不會影響本來的作業表現。

研究團隊為此打造了一個模擬的工作情境，177 位受試者將被隨機分派至三組，他們必需完成幾個不同的任務，而研究者會安插各種通訊軟體干擾 ── 這個安排是為了讓研究者瞭解受試者如何抑制 (inhibition) 自己不要受到擾亂、繼續工作。

實驗人員準備了幾份問卷 / 實驗材料，來收集跟受試者有關的基本資訊，以及測驗不同的認知能力：

1. 基本人口學統計 (Basic information form)：包含性別、年齡、教育程度等問題。
2. 簡單反應時間測驗 (Simple reaction time task)：受試者在這項作業中，只要盡快在刺激呈現時做出反應即可（通常是按下按鍵等）。 這種類型的測驗通常不需要其他認知能力的協助，只考慮一個人「最基本的反應速度」，是相對簡易的測試。
3. 初始作業 (Primary task)：在這裡實驗者選了一項作業，這是一篇上面出現很多拉丁假字的文章。
4. 抑制控制作業 (Inhibitory control task)：這個部分的選材是「西蒙作業 (Simon task)」，這個測驗可用來評估受試者的「選擇性反應抑制 (Selective response inhibition )」能力，也就是如何抑制幾個屬性相似作業互相干擾的能力(Simon., 1969)。
5. HabitE 作業：這個測驗的目的，是為了測驗人們如何在干擾之下繼續進行這項作業，需要仰賴「自我調控 (Self-regulation) 」能力。
6. 其他調查：包含了受試者的焦慮程度、對實驗的滿意程度等。

177 位受試者被隨機分派到三個組別，在填妥受試者同意書之後就會開始進行實驗，依照不同的組別，會有不一樣的作業安排：

• 第一組：他們是實驗組，執行作業時會不斷受到實驗者製造的通訊干擾。
• 第二組：這組受試者是對照組，他們一樣要將所有作業完成，過程中不受干擾。
• 第三組：這組受試者是控制組，他們只需要完成 HabitE 測試即可。

一心多用零煩惱，吸收再多的資訊都不怕

研究團隊發現，不管是與對照組或沒有受到通訊軟體干擾的那組受試者相比，被嚴重干擾的受試者並不會因為這些實驗安排，減少他們執行任務的效能與表現。反倒是另外一個發現讓他們感到相當意外：那些沒有受到任何干擾的組別中，受試者的表現居然比較不好？這到底是怎麼回事呢？

事實上，三個受試者的焦慮水平都是偏低的，有 75 %人表示他們的焦慮程度只有「一點點」或是「根本不焦慮」，而且任兩組之間的比較也並未達成顯著差異。

「我們對於這個研究結果感到相當意外。」來自美國查爾斯 • 施密特科學學院 (FAU’s Charles E. Schmidt College of Science) 的心理學專家，莫尼卡 • 羅西 ( Mónica Rosselli ) 說道：「這好像是在告訴我們，生在網路世代的年輕人真的比較擅長有效率的轉移注意力，因為各種通訊軟體跟資訊都早已與他們的日常生活融合在一起了。」

她接著解釋：「我們的研究使用的素材是這種彈出式 (pop-up) 的訊息視窗，年輕人早就習慣它們的存在了，這對他們而言可能就像是咖啡廳裡的背景音樂一樣，一點都不讓人感到意外或是驚奇，也不會讓人感覺很緊張」。

世代差異讓我們一代跟不上一代嗎？

過去的研究指出，以前用一般人進行類似實驗的時候，通常研究人員會發現，人們在被通知干擾過後，平均需要 25 分鐘才能回過神來繼續做事，而有約 41 % 的干擾可能導致人們直接放下手邊任務，另一個例子則告訴我們，光是電子郵件就可以在約 8 小時的一工作日內，干擾或是打斷員工作業多達 96 次，而他們平均每天得花一個半小時左右來​​恢復原本的效率。

而這份新的研究告訴了我們，當年輕一代的人們偏好使用通訊軟體作為溝通、交流的工具時，很有可能就會造成世代之間的差距 (Generation Gap)。

心理學研究人員，戴文 •克里斯托弗 ( Deven M. Christopher ) 表示：「瞭解人們如何適應科技產品，以及在不同條件之下的資訊運用、吸收方式，對於那些想要幫助人們提升生產力的專家、教育家或是學者而言，有著重大的影響力。因此，這項研究成果可能會進一步的提供研究基礎，因為年輕一代的生活很明顯的，早就與各種通訊管道形成了密不可分的關係 」。

參考資料：

1. Millennials, think you’re digitally better than us? Yes, according to science
2. Information technology induced attentional switching effects on inhibitory control