金發(fā)女孩原則 （Goldilocks principle） 來(lái)自英國(guó)童話故事《三只小熊》，講的是一個(gè)金發(fā)女孩不小心闖進(jìn)了熊屋，在偷吃過(guò)三碗粥、偷坐過(guò)三把椅子、偷躺過(guò)三張床后，她覺(jué)得不太冷或太熱的粥最好、不太大或太小的床和椅子最舒適。這個(gè)原則簡(jiǎn)單易懂，就是“恰到好處”，容易理解并且廣泛應(yīng)用于各科學(xué)與工程領(lǐng)域。

今天的信息科技趨勢(shì)一波接一波，人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)、5G，天天都有研討會(huì)在各處舉辦。的確，人工智能是可自動(dòng)進(jìn)行決策的大腦、物聯(lián)網(wǎng)是可感知外界的感官與可與外界互動(dòng)的四肢、而5G通訊就是鏈接決策與感官、四肢的神經(jīng)系統(tǒng)；也因此，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與通訊網(wǎng)絡(luò)無(wú)所謂何者急迫何者重要，他們必須協(xié)同運(yùn)作，才能組合出企業(yè)所期待的產(chǎn)品或服務(wù)。

當(dāng)然，資源總是有限的，因此，所有的新技術(shù)，不論是人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G，或是公有云、區(qū)塊鏈、AR/VR 甚至是未來(lái)的量子運(yùn)算等等，都必然不能將全部的心力投注，必須有所取舍。這個(gè)時(shí)候，金發(fā)女孩原則的重要性就開(kāi)始顯現(xiàn)了。

以人工智能來(lái)舉例，其中一個(gè)詮釋是，我們對(duì)于人工智能的期待不應(yīng)該太樂(lè)觀，不應(yīng)該太悲觀，而應(yīng)該剛剛好。太樂(lè)觀的人會(huì)以為人工智能可以“完全”改變我們工作的方式，可以解決多數(shù)我們不能解決的問(wèn)題，可以讓不賺錢(qián)的公司開(kāi)始賺錢(qián)，可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)每一個(gè)顧客的喜好等等，這樣的樂(lè)觀態(tài)度，可能會(huì)是導(dǎo)致未來(lái)某些人覺(jué)得“AI 泡沬化”的主因，因?yàn)椴涣私舛^(guò)度樂(lè)觀，因過(guò)度樂(lè)觀而失望。

對(duì)AI太悲觀的人可能因?yàn)榭吹紸I的缺點(diǎn)而大失所望，覺(jué)得現(xiàn)在所談的產(chǎn)業(yè)AI化太過(guò)吹牛，預(yù)期第三次AI冬天即將來(lái)到。事實(shí)上，若聽(tīng)過(guò)筆者演講，會(huì)知道在每場(chǎng)演講結(jié)束前，都會(huì)談到AI即將帶來(lái)的社會(huì)議題，至少就會(huì)有隱私、安全、決策偏見(jiàn)、大公司壟斷、貧富不均、工作的消失等等，我們對(duì)這些新科技可能帶來(lái)的問(wèn)題不能視而不見(jiàn)，同時(shí)也要明白正是產(chǎn)業(yè)AI化的成功，這些社會(huì)議題才會(huì)如此真實(shí)。

因此，如同金發(fā)女孩原則告訴我們，我們對(duì)AI的態(tài)度必須不偏不倚，要知道AI不是什么事都做得到，也不是大家吵吵鬧鬧，這個(gè)技術(shù)浪潮就會(huì)過(guò)去。

根據(jù)麥肯錫的一份分析報(bào)告，在所有產(chǎn)業(yè)的決策工作中，大約有 15% 不需要AI也可以運(yùn)作得很完美，例如那些規(guī)則有明確定義的工作，像是年紀(jì)65歲以上自動(dòng)核發(fā)敬老卡、機(jī)件公差大于半毫米就列為瑕疵等等。這些決策工作本身就有規(guī)則可循，不需要人工智能。

同時(shí)，約有15%的決策，人工智能是做不來(lái)的，企業(yè)管理中的重大決策多屬此類。例如，要不要并購(gòu)某家公司、部門(mén)該如何整并、該不該推出某個(gè)市場(chǎng)上尚未見(jiàn)過(guò)的產(chǎn)品、從未調(diào)價(jià)的服務(wù)該不該調(diào)價(jià)等等。這些決策，多沒(méi)有足夠的可量化環(huán)境與條件信息可以搜集，更沒(méi)有大量的樣本可以參考，因此，人工智能完全不適用。

但是，剩下的70%決策，就是人可以做，大數(shù)據(jù)分析可能可以幫上忙，但AI通?？梢宰龅酶玫墓ぷ鳌Ｆ髽I(yè)主與經(jīng)理人們學(xué)習(xí)人工智能，重點(diǎn)之一就是在學(xué)習(xí)，哪些問(wèn)題是第一個(gè)15%，哪些問(wèn)題是第二個(gè)15%，而哪些問(wèn)題是其他的70%。而在這70%之中，哪些又是成本低、實(shí)現(xiàn)機(jī)率高，而且又能為企業(yè)帶來(lái)價(jià)值的問(wèn)題。

這就是AI的金發(fā)女孩原則，希望能為大家厘清一些迷思。（作者是臺(tái)灣人工智能學(xué)校執(zhí)行官、人工智能科技基金會(huì)董事長(zhǎng)及玉山金控科技官）