研究速递｜JBV 人工智能如何赋能创业者？

编者按

本期分享一篇发表于Journal of Business Venturing上关于人工智能和创业者关系的文章。本文阐述了人工智能带来的创业机会，并阐述了人工智能对创业者及其创业行为的影响。本文提出人工智能可以和创业者有机结合，同时提出学者们可以研究人工智能和创业精神之间的联系，探索AI-创业“超级工具”的应用前景。

机器，让创业者更强:人工智能和创业联结中的机会和威胁

Machines augmenting entrepreneurs: Opportunities (and threats) at the Nexus of artificial intelligence and entrepreneurship

文献来源：Dean A. Shepherd, Ann Majchrzak. (2022). Machines augmenting entrepreneurs: Opportunities (and threats) at the Nexus of artificial intelligence and entrepreneurship[J]. Journal of Business Venturing, (37), 106227.

1. 引言

人工智能(AI)是指经过训练的机器，可以执行与人类智能相关的任务，解释外部数据，从外部数据中学习，并利用所学知识灵活地适应任务，以实现特定的结果。本文简要地解释了人工智能，并展望了未来，以突出人工智能的一些更广泛和更长期的社会影响。

创业是一种用于创造生产性、非生产性和破坏性产出的工具(Baumol, 1996)。将人工智能与创业过程结合起来，可以提供一种“超级工具”，有可能带来更多样化的结果。当人们不知道如何使用工具时，工具可能会导致破坏性后果。因此，对人工智能和创业的广泛理解，有助于推动它们的使用朝着更有成效的结果、远离破坏性结果的方向发展，并为创业者在监测和迅速解决意外后果方面发挥作用做好准备。

本文提出人工智能可以和创业结合起来，形成一个“超级工具”。学者们可以研究人工智能和创业精神之间的联系，以探索这一潜在的AI-创业“超级工具”的可能性，并希望将其用于创业过程。本文关注人工智能增强创业者能力潜力的优势，并承认对创业阴暗面的影响。本文希望这篇论文能刺激未来对人工智能和创业关系的研究。

2.人工智能的工作原理 

2.1 人工智能的机器学习

机器学习为计算机生成知识——基于数据之间的模式，机器从经验中学习(即从随着时间的推移输入和通过反馈收集的数据中学习)。这种机器学习AI需要指定的搜索空间，其中通常包括所寻找模式的目标，例如对狗和猫进行分类的准确性。这也取决于培训数据的准确性和大小，因为不适当的培训数据(例如，LinkedIn关于之前亚马逊招聘的数据)可能会有偏见，从而延续未来的模式。因此，在这一点上，机器学习对于高度可复制的模式最有用。随着专注于优化特定结果的新数据通过经验获得，人工智能会迅速更新，但随着适应的进行，变化通常是增量的(Amershi et al.， 2014)。

虽然机器学习是人工智能最常见的形式，但量子计算的改进正在导致深度学习和对抗性学习变得更加普遍(Berente et al.， 2021)事实上，上述机器学习AI的例子主要依赖于监督学习——也就是说，当机器使用人类应用的标签进行训练时。相比之下，深度学习和对抗性学习涉及对未标记数据的训练，或者当机器(通过其算法)对数据进行聚类以揭示潜在模式时(He et al.， 2019)。

2.2 深度学习人工智能

深度学习人工智能不需要人类为训练数据贴上标签，而是使用算法从原始数据中提取特征，无需人工输入。以人工智能学习围棋为例，人工智能并没有围棋或棋类运动的概念，也没有人告诉它什么是棋子或棋盘。然而，经过一系列的试错游戏后，它学会了为了获得最大的分数而使用“棋子”在“棋盘”上击败对手的“棋子”，在几分钟内，它就可以达到非常熟练的水平，并获得非常高的分数。2016年5月，谷歌的程序AlphaGo在人类已知的最复杂的游戏中击败了韩国围棋大师，这让除了谷歌的人之外的所有人都感到震惊(Silver et al.， 2016)。然而，与人类一样，人工智能的能力取决于它所训练的数据。一个受过律师训练的人不太可能成为伟大的医生或优秀的水管工，AlphaGo也不太可能擅长为患者选择正确的药物。

2.3 对抗性学习人工智能

对抗性学习AI可以像深度学习一样在没有初始人类输入的情况下进行学习，通常涉及两个神经网络——一个作为生成器，另一个作为判别器(Goodfellow et al.， 2014)。生成器神经网络从数据中构建一些概念(与通过外展生成的初步模型一致)，然后使用判别器神经网络对其进行测试，以识别和评估大型数据集中的模式(Berente et al.，2021年)。虽然对抗网络主要用于保护系统免受攻击，但它们也开始用于其他目的，包括医学成像(Ozdenizci et al.，2020)，一致的类人对话响应(Ren et al.，2020)和视频游戏设计(Seidel et al.，2020)。

3. 人工智能引起了创业者极大兴趣

人工智能被广泛用于各种目的，这些目的将随着人工智能的发展而扩大。我们提供表1来展示当前和未来人工智能的范围。表1(改编自Kaplan和Haenlein, 2019)提供了四个部门(客户服务、金融、医疗保健和高等教育)的人工智能(不同发展水平)示例。

在客户服务领域，人工智能已被用于向客户发送个性化消息、自动回复客户的疑问(使用聊天机器人)、回应客户的不良情绪反应以改善客户体验(通过面部识别)、定制服务(例如，使用会说大多数语言的机器人)，并最终提高交付速度(通过预测购买)和安全性(例如，通过声纹)。

创业者可以通过基于人工智能的产品识别和构建增强客户服务的机会。他们还可以利用这些产品更多地了解客户需求(作为新机会的来源);在速度、定制化、质量和可靠性方面提高企业运营;用更安全的支付方式降低支付风险。

在金融领域，人工智能被用于检测和应对金融欺诈，识别金融市场中的投资机会，并定制风险评估。

在医疗保健领域，人工智能被用于诊断、治疗建议、治疗结果预测和机器人(例如，执行手术的机器人)，并能够通过改进定制快速反应的规模和范围来减轻人们的痛苦，增强了医疗保健领域的同情心。

在高等教育中，人工智能通过虚拟教学助理、个性化学习计划和干预，以及教师绩效的提高，增强了学生的学习体验。同样，企业家可以为教育行业开发人工智能产品。创业教授有机会采用新的基于人工智能的教育服务，为幼稚、新兴和当前的企业家提供卓越的学习体验。

4. 人工智能带来的创业机会

4.1 利用情感经济的机会

未来人工智能在情感经济方面的进步将包括识别、交流和回应情绪。首先，未来的人工智能将更有效地识别人类产生的情绪，使用来自物理传感器和个人设备的大量文本/视觉情绪数据库，收集自己和他人情绪的生理数据。其次，未来的人工智能将融入更多的情感，通过使用物理传感器和个人设备来提供关于自己和他人情绪的生理数据来加强沟通(Franzoni et al.，2019)，并从情感识别的进步中学习，以改善沟通。最后，人工智能在识别和交流情感方面的进步将使机器人能够通过形成更强的人机连接，在患者康复过程中表现出同理心，并改善以培训和教育为目的的沟通(包括关于情感的教育)，从而提高人类的生活质量。因此，未来的人工智能将在人与机器之间以及人与人之间提供更强的情感联系。

尽管人工智能在未来具有巨大的潜力，但机器还不具备人类的感官、情感和社交技能（Kaplan和Haenlein, 2019;Raisch and Krakowski, 2021)。而创业过程是典型的情绪过山车(Shepherd, 2003;Shepherd和Cardon, 2009)，因此企业家必须理解和调节自己和他人的情绪，以做出良好的决策，并管理与关键利益相关者的关系，以确保获得必要的资源(Cardon et al.， 2012)。因此，创业可以提供人情味、情感和高质量的关系，以增强人工智能，增强决策能力和有效实施人工智能。

4.2 重新配置职业技能的机会

人工智能通过创造为用户创造价值的机会来改变企业。专家们预计，人工智能的采用只会导致相对较小的工作岗位减少。Zanzotto（2019）目前对此有争议，因为人工智能工具推荐的活动仍然需要由人类来实施。然而，人类的活动将有所不同，这将导致一些人不得不转行，而另一些人则不得不改变他们执行任务的方式，与人工智能系统一起工作并与之互动。例如，麦肯锡全球倡议报告(2018年)描述了专家们的共识，即人工智能将影响60%职业的30%活动，到2030年，预计4-8亿工人将从事与现在截然不同的工作，并将创造5.5-8.9亿个新工作岗位。

4.3 创造新治理机制的机会

随着人工智能改变社会，企业家将需要监控和影响人工智能的治理方式。Zuboff (2019)描述了人工智能如何对我们的经济构成威胁。人工智能创造了垄断公司，控制着我们看到的信息和我们购买的产品。因此，有必要制定有关垄断问题的法规。特别是，需要制定法规来控制人工智能系统的训练和测试方式，但需要专注于生成人工智能的过程，同时允许(未知的)未来人工智能应用继续进行。

监督和指导人工智能发展的另一个治理机制是人工智能社区的行动主义。人工智能社区包括“研究人员、研究工程师、教师、研究生、非政府组织工作人员、活动家，以及更广泛的一些技术工作者。”这个社区通过“广泛的社会和政治活动、组织和倡导问题框架、议程设置、标准制定；与决策者的私下讨论；在传统和社交媒体上进行公众宣传；建立新的领域和组织；接受政府调查；以及抵制和罢工的经典劳工策略”(贝尔菲尔德，2020:15)。这种情况为企业家提供了一个开发和监控第三方治理机制的商机。

4.4 让人类保持长久循环的机会

人工智能和社会的未来不是人工智能取代人类所做的工作，而是通过为人类所执行的任务提供补充输入来增强它，即“让人类处于循环中”。一个考虑人工智能系统的企业家需要考虑使用人工智能系统的人的需求。最终，企业家有机会利用人工智能来创建系统，以支持其他人更有效地完成关键任务的能力。

4.5 拓展人类在开发人工智能工具方面的机会

人类与人工智能之间的关系取代了简单地执行人工智能建议。人工智能工具的数据收集和数据管理由人类决定。这为创业者提供了一个机会，帮助扩大参与这种选择过程的职业范围。创业者可以帮助确保那些最适合做出这些判断的人得到适当的参与。机器将为训练目的处理任何数据，但数据可能不适当、准确、不符合道德标准或不具有上下文敏感性(Brynjolfsson和McAfee, 2014;Raisch和Krakowski, 2021)。这种数据处理要求企业家熟悉可用的数据集，以及每个数据集获得的条件，哪些数据不包括在内，以及这些数据是否会使这些企业家(和其他人)面临更多的安全和隐私问题。虽然数据销售标准的执行还不成熟，但企业家需要了解与人工智能中使用和生成的数据的收集、使用和传播相关的法规和道德规范。

4.6 扩展人工智能工具用途的机会

由于机器还没有目的或意图感，企业家的首选是以一种既符合道德又适合人工智能局限性的方式定义人工智能的目标(Raisch和Krakowski, 2021)。从实际的角度来看，在AI背景下，企业家将需要改变他们对“目的”的概念化方式，以包括产生AI及其使用和持续进化(包括未来的监管)的责任和问责制。考虑到人工智能如何产生结果的因果不确定性，人工智能系统如何随着新数据的添加而变化(这会使任何最初的理解迅速过时)，以及使用人工智能可能会产生意想不到的后果，这种责任和问责制至关重要，但也具有挑战性。

5. 人工智能赋能创业者

5.1 人工智能增强了创业的互动性 

创业学者可以通过采取更具互动性的视角来理解潜在机会是如何被识别和提炼的。例如，Shepherd(2015)关注探究社区和创业者之间的社会互动。测试潜在机会的真实性可以涉及询问社区-潜在的利益相关者-提供关于潜在机会的合理性的反馈(Autio et al.，2013;Seyb et al.，2019)。这种反馈信息会激励创业者改变现有的潜在机会，或者放弃它。因此，创业者的思想与探究的群体之间存在着一种相互的调整，潜在的机会就是这种调整的机制和产物。这种潜在机会的共同构建是一项关键但具有挑战性的任务。人工智能或许能够增强这种互动的创业方式。具体来说，人工智能可以增强创业者发现潜在机会的能力。

从更宏观的角度来看，个人拥有识别机会的知识走廊。创业者面临的问题是认识、发展和利用他们的知识走廊来发现潜在的机会。在一个创业者社区中，其他人发现的最终没有被利用的机会可能会被存储为数据，以后可以与其他创业者匹配。通过积累数据，人工智能模型可以帮助社区认识到更多与角色相关的活动的需求，允许个人自我选择，追求人工智能工具认为可能符合他们兴趣的潜在机会。

此外，人工智能可以增强创业者与咨询社区的互动，而不是简单地依赖传统方法来收集数据(这可用于训练人工智能)。人工智能也可以作为一种方法。例如，人工蜂群智能非常适合在知识产生的高度不确定性下增强决策(例如，企业家面临的问题)；它比汇集集体智慧的传统模式更有效。企业家可以利用人工智能吸引一群人对潜在机会进行调查;挖掘不同成员(潜在用户、供应商、投资者、员工等)的知识；同时运用他们对潜在机会各个方面的独特隐性知识；并实时观察、引发集体对潜在机会的改进，并与之互动(见Majchrzak等人，2021)。

5.2 人工智能增强活动型创业

传统上，一些创业研究集中在代表创业精神的一种行为上。一个行动可以是自主创业(Bates, 1995;Sørensen, 2007)，开始一个新的冒险(Busenitz和Lau, 1996;Shaver和Scott, 1992)，或者更广泛地说，利用一个潜在的机会(Foss et al.，2013;麦克格拉茨,1999)。创业精神的实践视角将这些活动视为创业行动的微观基础。人工智能可以在创业行动的微观基础上增强企业家的活动，以利用潜在的机会。人工智能可以增强这些模型，专门用于识别活动的(排序)模式，以增强企业家与促进组织涌现相关的决策。考虑到组织不断变化的潜在机会组合，这种人工智能在确定机会推进或终止方面也很有用(关于与项目推进或终止相关的创业决策，参见Bakker和Shepherd, 2017)。因此，人工智能可以被开发来增强创业决策，以有效地对组织出现的活动、组织潜在机会组合的组成以及其他关键的创业任务进行排序。

6. 讨论

6.1 人类在开发和管理人工智能方面面临的挑战

开发“优秀的”人工智能面临许多挑战。首先，人工智能可以以牺牲特定个体为代价，优化大样本的结果。其次，输入数据可能有偏差，从而使AI有偏差，而人们普遍认为机器缺乏偏差，这加剧了这种错误。最后，AI的众多参数、复杂的加权方案和自适应学习使得人类(包括设计师)很难理解AI是如何做出决策的。由于缺乏对人工智能如何做出决策的理解，人类很难解释这一过程，并在问题发生时解决问题。事实上，这种人工智能增强可能会导致因果模糊，以至于人类和人工智能会深度交织在一起，使得很难理清不同的输入源。

6.2 人工智能增强创业者“热认知”能力

“热认知”是指包括了情绪、动机和信念的成分，而不局限于纯粹冷静的逻辑加工策略的情境性、整体性的认知过程（即“冷认知”）。Shepherd(2015)强调了认知和情感是如何相互影响的，并呼吁对这一认知(即情感认知)进行更多的研究。当考虑到人工智能的作用时，这一呼吁发生了有趣的变化。虽然情绪可以促进创业前决策和行动，它们也可以使决策产生偏差。因为机器没有感觉，即它们专注于思考和分析任务，人们认为人工智能的结果是公正的。然而，当训练数据反映偏差时，人工智能可以产生有偏差的结果，即偏差被纳入算法(Dastin, 2018;Raisch和Krakowski, 2021)。本文认为，创业研究已经探索了偏见、启发式以及伦理，很适合探索创业者开发和使用人工智能中歧视、公平、平等和其他伦理相关结构的问题。海沃德等人(2010)认为过度自信是有益的，因为它可以帮助产生对失败的恢复力(即，增加企业家再次尝试的可能性)。而关于人工智能如何增强与创业决策相关的感觉，还需要进行大量研究。

6.3 人工智能增强创业者的同情心

同情是“一种人际关系的过程，包括注意、感受、理解和行动，以减轻另一个人的痛苦”（Dutton et al., 2014）。同情心可以引导个人创造新的风险项目来减轻他人的痛苦。然而，在组织有意愿和富有同情心的个人进行有效的创业反应方面存在许多挑战，虽然企业家们已经找到了组织对许多灾难的同情的方法，但这种同情的冒险是可以改进的。虽然所有灾难特征各异，但灾难之间可能存在基本的(挑战和应对)模式，因此人工智能可以增强企业家的同情心。例如，我们在前文中描述了人工蜂群智能，以及它如何通过探索社区来增强企业家共同创造潜在机会的能力。人工蜂群智能可以通过吸引不同的社区成员(包括来自不同风险企业的企业家)来优化对受不利事件破坏的社区的反应，从而有助于同情冒险。人工智能可以发挥重要作用，将不利事件引起的许多问题与当地人的技能相匹配，以帮助社区改进(Majchrzak和Shepherd, 2021)。

6.4 人工智能的黑暗面

事实上，Kane等人(2021)解释了机器学习(特别是人工智能)如何导致一个反乌托邦的世界，他们称之为“信息狂躁”，在这个世界里，人类用户失去了对自己生活的(一些)控制。同样，Kellogg等人(2020)描述了人工智能如何通过指导(即限制和推荐行为)、评估(即记录和评级)和纪律(即替换和奖励)为雇主提供控制员工的机会。Kellogg等人(2020)还指出了员工(个人和集体)如何抵制人工智能控制机制，他们称之为算法激进主义。

除了人工智能对员工的阴暗面之外，人工智能还为破坏性的创业行为提供了潜在的阴暗面机制。具体来说，当创业行动结果不佳时，企业家(像其他人一样)可能会责怪他人和外部条件。企业家可以利用指责来从道德上摆脱造成伤害的创业行为。这就存在着人工智能在创业中的潜在问题。

随着人工智能增强企业家的决策和行动(反馈给系统)，机器和人类变得高度交织在一起。由于很难将企业家的影响力与机器的影响力分开，这就产生了潜在的问责差距——很难为决策和行动分配责任。，例如追求破坏自然环境(Shepherd et al.，2013)和伤害社区成员(Shepherd et al., 2022)的机会，或涉及其他不道德行为(例如贿赂和腐败(Baron et al., 2018)。当人工智能增强了破坏性的创业形式时，这种问责制尤其成问题。人工智能的使用通过将责任转移给机器，为企业家提供了现成的道德解脱机制。总的来说，我们担心人工智能可能会使企业家免于为其创业行为的破坏性社会后果负责(尽管他们从中获得了个人利益)。

6.5 人工智能对创业学者的影响

随着时间的推移，将人工智能作为一种特定的结构来讨论将变得越来越不被接受。相反，我们需要将其视为一个涵盖一系列基于人工智能的结构(例如，机器学习或深度学习)以及创业者和其他利益相关者手中的基于人工智能的产品的术语。学者需要了解焦点AI在特定的创业背景下是如何工作的。应该专注于人工智能在特定背景下的特定应用，以更好地理解人工智能和创业交叉过程和实践的细微差别，同时也要专注于更广泛的人工智能-创业关系，以获得更广义的知识。

学者们可以帮助创业者提升知识，以促进他们利用人工智能为特定利益相关者群体或更普遍的社会创造更大的社会价值。通过这种方式，人工智能可以推进到情感经济中，利用机会减轻人们的痛苦，解决其他社会问题，而不是追求以社会成本为代价，操纵人们的情绪以获得商业利益的机会。

学者们可以探索创业如何作为一种机制，帮助人们从濒临消亡的职业过渡到帮助他们满足心理需求(能力、自主性和相关性)的职业，并使他们能够找到生活的意义。创业学者有能力探索创业者如何负责任地使用人工智能，同时可以揭示那些利用围绕人工智能的因果模糊性进行创业行动，对利益相关者群体或社会造成破坏性后果的人。管理学者探索了许多有效治理的途径。这些专业知识需要应用于如何管理人工智能，以及它如何影响创业行动。在创业精神伦理方面，因为不确定性仍然很高。与人工智能相关的道德失误会产生相当多的负面后果。

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-供稿/编辑：于悦 | 审核：孙孟子-

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