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[導(dǎo)讀] 金發(fā)女孩原則 (Goldilocks principle) 來自英國童話故事《三只小熊》,講的是一個(gè)金發(fā)女孩不小心闖進(jìn)了熊屋,在偷吃過三碗粥、偷坐過三把椅子、偷躺過三張床后,她覺得不太冷或太熱的

金發(fā)女孩原則 (Goldilocks principle) 來自英國童話故事《三只小熊》,講的是一個(gè)金發(fā)女孩不小心闖進(jìn)了熊屋,在偷吃過三碗粥、偷坐過三把椅子、偷躺過三張床后,她覺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始顯現(xiàn)了。

以人工智能來舉例,其中一個(gè)詮釋是,我們對(duì)于人工智能的期待不應(yīng)該太樂觀,不應(yīng)該太悲觀,而應(yīng)該剛剛好。太樂觀的人會(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)我們不能解決的問題,可以讓不賺錢的公司開始賺錢,可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)每一個(gè)顧客的喜好等等,這樣的樂觀態(tài)度,可能會(huì)是導(dǎo)致未來某些人覺得“AI 泡沬化”的主因,因?yàn)椴涣私舛^度樂觀,因過度樂觀而失望。

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,覺得現(xiàn)在所談的產(chǎn)業(yè)AI化太過吹牛,預(yù)期第三次AI冬天即將來到。事實(shí)上,若聽過筆者演講,會(huì)知道在每場(chǎng)演講結(jié)束前,都會(huì)談到AI即將帶來的社會(huì)議題,至少就會(huì)有隱私、安全、決策偏見、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的問題不能視而不見,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,人工智能是做不來的,企業(yè)管理中的重大決策多屬此類。例如,要不要并購某家公司、部門該如何整并、該不該推出某個(gè)市場(chǎng)上尚未見過的產(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,多沒有足夠的可量化環(huán)境與條件信息可以搜集,更沒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?。企業(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),哪些問題是第一個(gè)15%,哪些問題是第二個(gè)15%,而哪些問題是其他的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)帶來價(jià)值的問題。

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)

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