研究速递 | 人工智能和大数据对创业的潜在影响

创业时代人工智能和大数据：

新时代已到来

文献来源：Obschonka, M., Audretsch, D.B. (2019). Artificial intelligence and big data in entrepreneurship: A new era has begun. Small Bus Econ, https://doi.org/10.1007/s11187-019-00202-4.

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摘要：

近年来，人工智能（AI）和大数据的破坏性潜力在各种研究和应用领域受到越来越多的关注和关注，但到目前为止，它在当代创业研究中还没有受到太多的关注。本文就人工智能和大数据在创业研究和应用中的作用提出了一些思考。考虑到机器智能和其他大数据技术的迅速发展对当代创业研究结构的潜在压倒性影响，我们强调了创业研究和实践共同领域的相互作用。人工智能和大数据如何促进研究领域和现实世界现象（如“智能创业”）富有成效的转变？然而，我们还讨论了企业不确定性和规则驱动人工智能理性之间潜在矛盾的伦理问题和挑战。这篇社论为研究者和实践者提供了方向，展示了这一领域具体研究的途径和实例。然而，与此同时，我们很快将在这一领域遇到不可预见和目前可以解释的事态发展，这并非不可能。我们呼吁创业学者、教育工作者和实践者积极准备未来的情景。

关键词：创业，人工智能，大数据，机器学习，智慧创业

▋ 01 引言

由于人工智能和大数据在越来越多的研究和应用领域，包括工业、创新和企业管理领域受到越来越多的关注，但对创业的关注相对较少，我们想提出一些思考，因此，要充分认识到这一努力的挑战性和不确定性，特别是在这种动态领域内的长期预测方面。我们从创业研究的角度来写这篇文章，我们将努力关注不久的将来。正如人工智能之父之一艾伦图灵曾经说过的那样：“我们只能看到前方很短的一段距离，但我们可以看到很多需要做的事情”。

人工智能和大数据在更广泛的研究领域中越来越重要，这些领域通常被视为创业研究的基础，如经济学、经济政策、创新、管理和心理学。同样，这场数据革命也扰乱了与创业相关的应用领域，包括工业、企业管理和创新。这些大规模的变革也被称为“第二机器时代”，与200年前的工业革命“第一机器时代”形成对比。所以，第二机器时代不是由煤和蒸汽驱动的，而是由数据和人工智能驱动的。

人工智能可以被广泛定义为被定义为机器，或者在学术领域（通常被视为计算机科学的一个分支学科）展示的智能，研究数字计算机和算法如何执行任务和解决复杂问题，通常需要（或超过）人类的智能、推理和预测能力，以适应不断变化的环境。在人工智能术语中，一个常用的分类是机器学习是人工智能的一个子集，而深度学习（如深度神经网络）是机器学习的一个子集。而大数据，作为一个学术术语，其定义通常比人工智能更为宽松，它可以意味着大量结构化、半结构化或非结构化数据，并使用非传统方法（如人工智能方法）收集/生成、处理和分析这些数据集。这些数据是人工智能和智能机器的“新燃料”。因此，大数据和人工智能常常交织在一起，并作为当前社会数字化转型的驱动力。

当我们在创业的背景下思考人工智能/大数据的话题时，它会引出一些基本的问题，比如合理性和不确定性、智力和逻辑、发现和思维、战略/基于经验的模式识别。此外，人们或许应该更进一步，稍微激进一点，宣布人工智能和创业大数据时代已经明显不可避免地开始，这对创业研究和实践都是正确的。智能机器和算法不仅将激励和授权这一领域的新一代研究，而且还将塑造实际的创业现象。我们不仅假设人工智能和大数据会破坏创业研究和实践，还可能破坏研究和实践相互作用的方式。最后，它还可能有助于缩短创业研究与实践之间的距离。

尽管存在这些基本问题，但在下面，我们还是想“冒”出一些创业研究和创业实践的具体建议和思考，因此，从一个研究领域和一个相互关联、共同发展的现实世界现象的角度考虑反思创业的学术挑战。

▋ 02 研究重点

数据革命可能不仅给创业研究和实践带来前所未有的机遇，而且也会带来新的挑战和开放的问题。关键的机会方面可能是新一代洞察通过新的研究方法、数据集和研究设计所揭示的创业现象的希望。反过来，挑战和开放性问题可以从伦理方面和隐私保护问题、新的统计思维和计算方法到整个研究过程的适应和转变。因此，在未来的研究中，需要对人工智能、大数据和创业精神进行更多的概念和实证研究。

▋ 03 人工智能和大数据作为现实世界现象对创业的潜在影响

人工智能和大数据不仅可以丰富和改变未来的创业研究，而且它们还可能至少改变现实世界现象的某些方面，即创业研究者通常在试图了解创业过程的决定因素和影响时进行研究。也就是说，在创业研究中，人工智能和大数据不仅会对研究方法产生影响，而且会对研究对象产生影响。因此，研究领域和现实世界的现象可能会共同演变，甚至共同转变为一个人工智能注入的研究和实践的联合体。这可能意味着，人工智能可能会进一步缩小创业研究与实践之间的差距，研究与实践之间会产生知识溢出，反之亦然（甚至会模糊研究与实践之间的界限）。

3.1外部推动力

一方面，这种技术变革可以作为新的创业活动的外部推动力，这些变革赋予并“促成”通过创业手段引入新产品和服务的新经济活动，这也可能涉及社会创业项目。另一方面，这一领域的初创企业，特别是如果他们面临一般资源限制，也可能面临挑战，在某种程度上，完全被改变社会及其制度的技术进步的速度所压倒，被需要不断更新以走在这一发展前列的技术和专门知识要求所压倒。从这个角度来看，使用人工智能和大数据进行企业内部战略的大型企业和组织通常比初创企业享有某种现有优势，因为它们可能拥有更好的“经济肌肉”，能够获得基础设施和专有资本，参与其中并从中受益，甚至推动了正在进行的数据革命。

3.2人工智能和大数据加上人类

第二，虽然外部促成因素指的是或多或少客观的外部机会结构，但人工智能和大数据也可能塑造企业家个人和团队参与创业过程的方式。当然，这就引出了一个有点挑衅性的问题：人工智能和大数据是否有可能在某一天取代创业者，或者创业者和新技术是否会携手并进，形成某种共生关系。

极端的情况下，机器取代企业家成为创业过程中的中心代理人，这确实会导致一个完整的范式转变。可以说，这似乎是一个不太可能的乌托邦，它将破坏个体与创业之间的联系，可能基本上从创业方程中抹去人的能动性和主体性。此外，也许在未来，人们无法回避这样一个根本问题：为什么人类会把企业家精神等重要的东西（例如，发现和分析机遇，开创和发展创新业务）留给人类机构、人类偏见和人类智力，而不是（也）留给强大的人工智能，而这些人工智能或许能够超越人类。

然而，在不久的将来，人工智能似乎不太可能完全取代人类成为企业家。研究人员估计，像企业管理这样的工作（也可能涉及创业）在不久的将来被机器取代的可能性相对较小，因为“需要人类启发式知识的通才职业和从事开发新颖创意和手工艺品的专业职业，最不容易受到计算机化的影响”。

因此，与其说是人类对抗机器的问题，不如说是人类加机器的问题。这种共生、协作的观点似乎正在演变为当代商业和管理文献中的主流实践观点。

然而，我们至少看到了三个与人工智能和企业家精神之间的功能联系相关的基本问题，我们只能在这里触及这些问题的表面。第一个问题涉及智力本身的概念。如果人工智能确实是智力的一种表现，那么我们可以问，企业家精神是否真的受益于人类智力的极高水平。有趣的是，到目前为止，研究还没有显示出智力（极高）和创业精神之间的明确联系。智商研究员Robert J.Sternberg假设，“成功的创业需要智力的分析性、创造性和实践性的结合。”因此，成功的创业可能不是“传统意义上的智力故事”，而是帮助企业家分析、创造和实践能力的智力的某些方面。因此，旨在支持创业的机器智能可以集中在这些领域。

第二个基本问题涉及不确定性。不确定性意味着，没有可靠和完整的现有数据可帮助确定创业任务和因果模型的方向。如果这是真的，如果人工智能基本上依靠现有的数据来学习模式和做出预测，我们可以问人工智能是否能够克服创业中的这些典型的不确定性挑战。这些发展还可能涉及创业过程早期阶段的具体基本创业任务，即构思和机会发现/共同创造。人工智能能否帮助发现并共同创造新的经济活动机会？它能否找到自己的数据，在现实世界中创造自己的经验，学习如何在这一领域取得成功？

第三个基本问题涉及人工智能和大数据相关的潜在限制和风险。未来不仅必须应对道德挑战，使数据和技术基础设施的获取成为可能，而且必须保持一种批判性的观点。研究人员提出一个问题，即人工智能不一定总能带来最可靠和最有用的解决方案，确保对人工智能性能的透明度和关键性评估非常重要。事实上，算法中似乎存在着“盲目信任”的普遍危险。因此，如果企业家依赖人工智能的结果，而不是质疑和批判性地评估这些结果，这些结果实际上可能无法提供最佳和最聪明的解决方案，那么它可能会导致有偏见的决策和负面后果。

3.3创业教育培训

第三，人工智能和大数据除了作为客观的外部推动因素和对创业个人和团队的支持外，还可以以新的方式丰富创业教育和培训的实践领域。有点讽刺的是，这些算法和机器本身“接受”某种创业教育和培训（例如，以帮助他们学习的真实数据的形式）。另一方面，教育工作者可能希望利用人工智能和大数据来加强他们在课堂和其他环境中的教育实践。当然，这也可能意味着实际教授与创业相关的人工智能/大数据技术，以便更好地为新时代的未来创业者做好准备，这不仅涉及技术和知识方面，还涉及伦理、社会和生态问题。如果人工智能和大数据真的会改变企业家的思维和行为方式，那么教育和培训领域应该是这些发展的前沿。这也可能涉及社会中促进创业文化的其他结构。

▋ 04 初步结论与展望

尽管面临着种种挑战，我们希望创业研究人员仍将围绕人工智能和大数据的潜在和具体应用展开新的、正在进行的对话。我们认为，创业研究可能需要加强与其他学科（如计算机科学和信息系统）的合作，并修订创业研究中的研究结构，无论是新型基础设施（如新的研究中心，获取最新和强大的技术和知识）或交流渠道和社会结构（如新类型的会议、研讨会、数据存储和共享可能性，甚至学术期刊）。

最后，坚持创业研究中以机会为中心的术语，即“对机会来源的研究；对机会的发现、评估和利用的过程；以及发现、评估和利用机会的一组个人”，为了强调Shane和Venkataraman（2000）所倡导的乐观的“承诺”因素，下一个具体步骤可以是关注与新创业研究及其应用的基于机器的智能相关的机会的来源、过程和个人。这至少可以成为一种在人工智能和大数据增强时代实现创业的方式，这一时代似乎在我们面前。

供稿/编辑：王泽民

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