金髮女孩原則 (Goldilocks principle) 來自英國童話故事《三隻小熊》，
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，講的是一個金髮女孩不小心闖進了熊屋，
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，在偷吃過三碗粥、偷坐過三把椅子、偷躺過三張床後，
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，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。這個原則簡單易懂，
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，就是「恰到好處」，
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，容易理解並且廣泛應用於各科學與工程領域。今天的資訊科技趨勢一波接一波，
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，人工智慧、物聯網、5G，
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，天天都有研討會在各處舉辦。的確，
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，人工智慧是可自動進行決策的大腦、物聯網是可感知外界的感官與可與外界互動的四肢、而5G通訊就是連結決策與感官、四肢的神經系統；也因此，
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，人工智慧、物聯網與通訊網路無所謂何者急迫何者重要，他們必須協同運作，才能組合出企業所期待的產品或服務。 當然，資源總是有限的，因此，所有的新技術，不論是人工智慧、物聯網、5G，或是公有雲、區塊鏈、AR/VR 甚至是未來的量子運算等等，都必然不能將全部的心力投注，必須有所取捨。這個時候，金髮女孩原則的重要性就開始顯現了。以人工智慧來舉例，其中一個詮釋是，我們對於人工智慧的期待不應該太樂觀，不應該太悲觀，而應該剛剛好。太樂觀的人會以為人工智慧可以「完全」改變我們工作的方式，可以解決多數我們不能解決的問題，可以讓不賺錢的公司開始賺錢，可以準確地預測每一個顧客的喜好等等，這樣的樂觀態度，可能會是導致未來某些人覺得「AI 泡沬化」的主因，因為不瞭解而過度樂觀，因過度樂觀而失望。對AI太悲觀的人可能因為看到AI的缺點而大失所望，覺得現在所談的產業AI化太過吹牛，預期第三次AI冬天即將來到。事實上，若聽過筆者演講，會知道在每場演講結束前，都會談到AI即將帶來的社會議題，至少就會有隱私、安全、決策偏見、大公司壟斷、貧富不均、工作的消失等等，我們對這些新科技可能帶來的問題不能視而不見，同時也要明白正是產業AI化的成功，這些社會議題才會如此真實。因此，如同金髮女孩原則告訴我們，我們對AI的態度必須不偏不倚，要知道AI不是什麼事都做得到，也不是大家吵吵鬧鬧，這個技術浪潮就會過去。根據麥肯錫的一份分析報告，在所有產業的決策工作中，大約有 15% 不需要AI也可以運作得很完美，例如那些規則有明確定義的工作，像是年紀65歲以上自動核發敬老卡、機件公差大於半毫米就列為瑕疵等等。這些決策工作本身就有規則可循，不需要人工智慧。同時，約有15%的決策，人工智慧是做不來的，企業管理中的重大決策多屬此類。例如，要不要併購某家公司、部門該如何整併、該不該推出某個市場上尚未見過的產品、從未調價的服務該不該調價等等。這些決策，多沒有足夠的可量化環境與條件資訊可以蒐集，更沒有大量的樣本可以參考，因此，人工智慧完全不適用。但是，剩下的70%決策，就是人可以做，大數據分析可能可以幫上忙，但AI通常可以做得更好的工作。企業主與經理人們學習人工智慧，重點之一就是在學習，哪些問題是第一個15%，哪些問題是第二個15%，而哪些問題是其他的70%。而在這70%之中，哪些又是成本低、實現機率高，而且又能為企業帶來價值的問題。這就是AI的金髮女孩原則，希望能為大家釐清一些迷思。（作者是台灣人工智慧學校執行長、人工智慧科技基金會董事長及玉山金控科技長），