人工智能和大数据在创业中的应用：一个新时代已经到来

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英文标题：
《Artificial Intelligence and Big Data in Entrepreneurship: A New Era Has
  Begun》
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作者：
Martin Obschonka, David B. Audretsch
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  While the disruptive potential of artificial intelligence (AI) and Big Data has been receiving growing attention and concern in a variety of research and application fields over the last few years, it has not received much scrutiny in contemporary entrepreneurship research so far. Here we present some reflections and a collection of papers on the role of AI and Big Data for this emerging area in the study and application of entrepreneurship research. While being mindful of the potentially overwhelming nature of the rapid progress in machine intelligence and other Big Data technologies for contemporary structures in entrepreneurship research, we put an emphasis on the reciprocity of the co-evolving fields of entrepreneurship research and practice. How can AI and Big Data contribute to a productive transformation of the research field and the real-world phenomena (e.g., \'smart entrepreneurship\')? We also discuss, however, ethical issues as well as challenges around a potential contradiction between entrepreneurial uncertainty and rule-driven AI rationality. The editorial gives researchers and practitioners orientation and showcases avenues and examples for concrete research in this field. At the same time, however, it is not unlikely that we will encounter unforeseeable and currently inexplicable developments in the field soon. We call on entrepreneurship scholars, educators, and practitioners to proactively prepare for future scenarios.
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中文摘要：
虽然人工智能（AI）和大数据的破坏性潜力在过去几年中在各种研究和应用领域受到了越来越多的关注和关注，但到目前为止，在当代创业研究中还没有受到太多的关注。在这里，我们就人工智能和大数据在创业研究的研究和应用这一新兴领域中的作用提出了一些思考和论文集。在意识到机器智能和其他大数据技术的快速发展对当代创业研究结构的潜在压倒性影响的同时，我们强调了共同发展的创业研究和实践领域的相互作用。人工智能和大数据如何为研究领域和现实世界现象的生产性转变做出贡献（例如，“智慧创业”）？然而，我们也讨论了伦理问题以及围绕创业不确定性和规则驱动AI合理性之间潜在矛盾的挑战。该社论为研究人员和从业者提供了方向，并展示了该领域具体研究的途径和实例。然而，与此同时，我们不太可能很快在实地遇到无法预见和目前无法解释的事态发展。我们呼吁创业学者、教育工作者和从业者积极准备未来的情景。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> Artificial_Intelligence_and_Big_Data_in_Entrepreneurship:_A_New_Era_Has_Begun.pdf (348.26 KB)

2022-6-24 01:36:15 上传

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关键词：人工智能 新时代 大数据 entrepreneur Intelligence

1人工智能和大数据在创业中的应用：新时代已经开始Martin Obschonka*澳大利亚昆士兰大学澳大利亚创业研究中心David B.Audretsch Indiana University，USA 2019年4月19日Doi:10.1007/s11187-019-00202-4*通讯作者：Martin Obschonka，Martin。obschonka@qut.edu.au2摘要虽然人工智能（AI）和大数据的破坏性潜力在过去几年中在各种研究和应用领域受到越来越多的关注和关注，但迄今为止，在当代创业研究中尚未受到太多关注。在这里，我们就人工智能和大数据在创业研究的研究和应用这一新兴领域中的作用提出了一些思考和论文集。在意识到机器智能和其他大数据技术的快速发展对当代创业研究结构的潜在压倒性影响的同时，我们强调了共同发展的创业研究和实践领域的相互作用。人工智能和大数据如何为研究领域和现实世界现象（如“智慧创业”）的生产性转变做出贡献？然而，我们也讨论了伦理问题以及围绕创业不确定性和规则驱动AI合理性之间潜在矛盾的挑战。该社论为研究人员和从业者提供了方向，并展示了该领域具体研究的途径和实例。然而，与此同时，我们不太可能很快在实地遇到无法预见和目前无法解释的事态发展。我们呼吁创业学者、教育工作者和从业者积极准备未来的情景。

关键词：创业；人工智能人工智能；大数据；机器学习；智能创业JEL分类：L26、M13、B413 1简介本论文和《人工智能（AI）、大数据和创业》专刊的社论并不是试图为创业研究和实践提供AI和大数据的范围和潜在破坏性的完整概述和展望。当然，有一种“危险”，即我们在这里所写和假设的内容是不完整的，或者由于各种原因很快就会过时。例如，由于人工智能和大数据领域的快速发展及其对现实世界的潜在深远但难以精确预测的未来影响，任何对未来情景的预测和解释可能很快就会过时（Grace et al.2018）。但是，创业作为一种现实世界现象的性质当然也在不断变化，受外部促成因素和制度的变化和演变的影响（Davidson 2016；Davidson et al.2018；Eesley et al.2016），以及在数字时代成长的新一代创业者“数字原住民”（OECD 2017）。然而，由于越来越多的研究和应用领域（包括工业、创新和商业管理）对人工智能和大数据越来越关注，但对创业的关注相对较少，因此，我们想提出一些思考，从而充分认识到这一努力的挑战性和不确定性，特别是在这种动态场中的长期预测方面。

我们从创业研究的角度撰写这篇文章，我们将努力关注不久的将来，例如研究优先事项、基础设施变化和下一代创业研究的合作努力。或者，正如人工智能之父之一艾伦·图灵（Alan Turing）曾经说过的一句名言：“我们只能看到前方很短的距离，但我们可以看到很多需要做的事情”（图灵1950:460）。4人工智能和大数据在更广泛的研究领域日益重要，这些领域通常被视为创业研究的基础，如经济学（Acemoglu和Restrepo 2018；Brynjolfsson et al.2017；Einav和Levin 2014）、经济政策（Agrawal et al.2019）、创新（Aghion et al.2017）、管理学（George et al.2014；Ransbotham et al.2017），和心理学（Kosinski等人，2016年）。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（Cockburn等人，2018年）。这些大规模变革也被称为“第二个机器时代”，与200年前的“第一个机器时代”——工业革命形成对比（Brynjolfsson和McAfee 2014）。所以，这个“第二个机器时代”不是由煤炭和蒸汽驱动的，而是由数据和人工智能驱动的。同样，人工智能专家Andrew Ng（吴恩达）将人工智能描述为某种“新电力”，以100年前电力的基本方式改变工业和商业（Burgess 2018）。因此，人工智能也在许多方面影响着人们在这个人工智能注入的新工作世界中的具体角色和地位（Acemoglu和Restrepo 2018；Frank et al.2019）。

人工智能和大数据是如何定义的？虽然有不同且不断发展的定义，但AI可以广义地定义为机器所展示的智能，或者在学术领域（通常被视为计算机科学的一个分支学科），研究数字计算机和算法如何执行任务并解决通常需要（或超过）人类智能、推理、，以及适应不断变化的环境所需的预测能力。自60多年前计算机科学家约翰·麦卡锡提出人工智能的第一个定义“制造智能机器的科学与工程”以来，这一现代定义一直在不断发展（见安徒生2002）。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子集，而深度学习（例如，深度神经网络）是机器学习的子集。对于人工智能及其5种技术的广泛概述，经常推荐的一本书是Russell和Norvig（2016）编写的教科书。Bishop（2006）和Witten等人（2016）也对机器学习进行了概述。反过来，大数据作为一个学术术语，其定义通常比人工智能更为松散，它意味着大量结构化、半结构化或非结构化数据，以及使用非传统方法（如人工智能方法）收集/生成、处理和分析这些数据集的一种方式。这些数据是AI和智能机器的燃料，“新油”（Agrawal et al.2018）。因此，大数据和人工智能经常交织在一起，共同推动当前社会的数字转型（Brynjolfsson和McAfee 2014；Zomaya和Sakr 2017）。

然而，同样值得注意的是，人工智能也可以依赖和使用较小的现有数据集（例如，基于较小数量现有数据的神经网络）。乍一看，创业研究领域似乎准备不足，可能被人工智能和大数据领域的快速变化和进步所淹没。毕竟，创业并不是计算机科学的一个分支领域，反之亦然。但是，有趣的是，在创业的背景下思考人工智能/大数据的主题时，它将我们引向一些基本问题，例如理性和不确定性、智力和逻辑、发现和思维、战略和基于经验的模式识别主题，这些主题多年来一直是创业研究人员关注的焦点。此外，人们可能应该更进一步，从某种程度上说，宣布人工智能和大数据在创业中的时代已经明显不可避免地开始了，这对创业研究和实践都是如此。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，还将塑造现实世界中的创业现象，例如开发/识别机会和商业理念、“智能”6创业战略，或者企业家与机器智能之间的联系和相互作用。我们不仅认为人工智能和大数据将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。例如，它可能会改变研究见解在现实世界中的应用方式，以及创业活动作为现实世界现象如何影响未来的研究。

最后，它还可能有助于缩短创业研究与实践之间的距离（例如，研究领域可以更快、更直接地应用实践领域的知识和技术，反之亦然）。但我们承认，这些预测有些大胆，只有未来才能告诉我们，在某个时刻，我们是否会看到更多的变化而不是稳定。特别地，观察人工智能和大数据是否会导致创业研究和实践在或多或少的增量或根本性创新方面的转变（例如，通过对以前不相关的元素进行“新的组合”；熊彼特1934:66），或者它是否真的会推动一场彻底的范式转变和改变的“知识爆炸”，这将是一件有趣的事情游戏规则（Kuhn 1970）。尽管存在这些基本问题，但在下文中，我们希望为创业研究和实践“冒险”一些具体的建议和思考，从而考虑从研究领域和现实世界现象的角度思考创业的学术挑战，这两个领域是相互关联和共同发展的（Davidson 2016）。最后，在我们介绍特刊论文作为该领域现有研究项目的具体实例之前，我们想提供一个初步的结论和展望。2研究优先事项7在创业研究中考虑人工智能和大数据当然不是新现象。然而，该领域可以看到人工智能注入的研究项目达到新的水平。

人工智能/大数据与多元化、跨学科的创业研究领域之间的新兴/潜在联系是什么（Audretsch 2012；Shane 2012）？可以说，数据革命可能会为创业研究和实践带来前所未有的机遇，但也会带来新的挑战和开放性问题。核心机遇方面可能是通过新的研究方法、数据集和研究设计，对创业现象产生新一代见解的承诺。反过来，这些挑战和开放性问题可能涉及隐私保护的伦理方面和问题（D.Boyd和Crawford 2012），新的统计思维和计算方法（Fan等人，2014），适应和转变整个研究过程（例如，关于开放的研究文化，该文化不仅可以确保道德标准，还可以确保创业研究的透明度和再现性；Nosek等人，2015年）。因此，未来的研究需要在人工智能、大数据和创业方面进行更多的概念和实证研究。概念性工作可以解决以下问题和其他问题：1）生产性创业与破坏性创业的潜力（Baumol 1990）。2） 未来的创业需要什么样的智慧（Sternberg 2004）和预测能力（Agrawal et al.2018）？3） 人工智能/大数据如何在创业背景下支持专家绩效（例如，通过支持刻意实践；Ericsson et al。

2018).8.4）实际介绍利用大数据和人工智能开展创业研究的相关方法、技术和必要硬件（例如，计算机化方法和特定软件、智能手机方法、数据挖掘、机器学习；Gosling和Mason 2015；Kosinski et al.2016；Zomaya和Sakr 2017）。5） 预测与解释的问题；归纳、数据驱动的方法与演绎、理论驱动的方法；以及“大”与“代表性”（Mahmoodi et al.2017）。6） 创业研究中与大数据和人工智能方法相关的潜在危险和道德困境（例如，数据保护和隐私问题、结果的普遍性以及数据收集方法的侵入性；D.Boyd和Crawford 2012）。7） 计算机化语言分析（例如，识别企业家人格特征或相关情绪状态；R.L.Boyd和Pennebaker 2017；Eichstaedt et al.2015）。8） 如何使用社交网络和其他来源的数字足迹（如Twitter、Facebook、Instagram；Kosinski等人，2013年）。9） 从（非）理性、不确定性和风险的角度反思大数据和人工智能（Kahneman 2002），以及这与创业的关系。10） 大数据和人工智能方法如何改善创业教育和培训？11） 在大数据和人工智能方法方面教育和培训创业研究人员/初露头角的创业者。反过来，实证工作可以解决以下问题和其他问题：9 1）新的基于大数据的创业活动和质量指标（Guzman和Stern，2016）。2） 能够充分挖掘社交媒体和其他数字足迹在创业研究中的潜力的实证研究（Kosinski et al.2013）。

3） 识别和预测人员、团队和组织的创业特征和绩效结果（Chen等人，2012年）。4） 创业区域的正式和非正式机构（Glaeser等人，2016年；Obschonka，2017年）。5） 创业政策（Audretsch等人，2007年）。6） 创业教育和培训（Fayolle 2007）。7） 网络（Wang等人，2017年）。8） 创业融资（例如，众筹、投资者和投资分析以及高潜力创业项目的选择过程；Block等人，2018年）。9） 模拟研究（Shim&Kim，2018）。10） 对现有创业研究中代表性不足的人群进行分析（例如，来自西方、受过教育、工业化、富裕和民主国家以外的人群（怪异）或超级明星企业家或政治领导中的创业人士；Obschonka等人，2017年；Obschonka和Fisch 2017）。11） 与创业组织和增长相关的商业模式流程（Chen等人，2017年；Garbuio和Lin，2019年；Hartmann等人，2016年）。12） 创业人员和团队的压力过程、幸福、健康和社会行为（例如，使用智能手机方法；Harari et al.2017；Uy et al.2010）。10 13）创业中的生物因素和过程研究（例如，遗传学；Nicolaou等人，2008年）。14） 生态可持续创业以及创业实践中人工智能和大数据的生态/能源成本（Zeng 2017）。15） 人工智能驱动的创业经济对社会和人民未来的潜在长期影响（例如，类似于研究工业革命和当今文化和心理景观的长期影响的研究；Obschonka et al.2018）。