2022年11月,初創(chuàng)公司Open AI推出人工智能聊天機器人程序ChatGPT,引發(fā)了連續(xù)多月的市場熱潮。通過使用深度學(xué)習(xí)和自然語言處理模型來產(chǎn)生新的數(shù)據(jù),生成式人工智能技術(shù)將對包括互聯(lián)網(wǎng)搜索在內(nèi)的多個行業(yè)產(chǎn)生重大影響,而這其中也包括私人市場。
(資料圖片僅供參考)
正如風(fēng)險投資和私人股本公司都尋求支持人工智能領(lǐng)域的下一個顛覆者一樣,它們自己也將面臨顛覆。人工智能已經(jīng)成為私人市場專業(yè)人士識別新機會、簡化后臺職能和加快交易達成的寶貴工具。與此同時,有人擔(dān)心采用人工智能將產(chǎn)生意想不到的后果,因為它會造成冗余,并可能放大系統(tǒng)性偏差。
強大的工具
多年來,風(fēng)險投資者已經(jīng)在尋找交易來源、盡職調(diào)查、會計、招聘等多個環(huán)節(jié)使用了人工智能服務(wù)。早期投資機構(gòu)SignalFire就是其中之一。這家公司成立于2013年,一直在使用一款名為Beacon的人工智能引擎來幫助其投資和支持其投資組合公司。就在2月15日,SignalFire剛剛獲得了9億美元的資金支持。
創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Chris Farmer表示,"新的大型語言模型現(xiàn)在能夠理解很多這些東西。因此,與其做一堆粗略的過濾,我們實際上可以把(數(shù)據(jù))扔給人工智能。我們正在使用這些語言模型,以更少的流程,非常準(zhǔn)確地理解(公司)之間的聯(lián)系和相似之處。"
除此之外,SignalFire還嘗試將人工智能應(yīng)用于各種后臺功能,例如將條款清單轉(zhuǎn)換為長格式的法律文件,或者自動化公司的外聯(lián)工作,并生成微目標(biāo)營銷內(nèi)容。
SignalFire絕不是唯一一家積極應(yīng)用人工智能的風(fēng)險投資公司。2013年,總部位于中國香港的Deep Knowledge Venture任命一款名為Vital的人工智能軟件為董事會成員,讓它可以為該公司的生物技術(shù)投資提供建議。同樣,總部位于倫敦的InReach Ventures將自己標(biāo)榜為"人工智能驅(qū)動的風(fēng)險投資公司",因為該公司使用機器學(xué)習(xí)進行投資決策。此外,EQT Ventures在2013年開始使用名為Motherbrain的專用人工智能工具來幫助它識別有潛力的初創(chuàng)公司。
促進交易達成
在私募股權(quán)投資領(lǐng)域也可以看到同樣的趨勢。Motherbrain已經(jīng)被推廣到EQT集團的其他部門,用于其私募股權(quán)投資,而黑石現(xiàn)在有一個數(shù)據(jù)科學(xué)團隊,將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于其投資組合管理和交易決策。
除其他外,人工智能還被私募股權(quán)公司用來加快與交易過程相關(guān)的細(xì)致而又乏味的任務(wù)。
虛擬數(shù)據(jù)室軟件供應(yīng)商Datasite的首席產(chǎn)品和戰(zhàn)略官Doug Cullen解釋說,進行收購前通常需要在短時間內(nèi)進行大量的數(shù)據(jù)分析。任何能夠加速這一進程、減少人為錯誤的工具都是至關(guān)重要的,尤其是在存在競爭性投標(biāo)的情況下。
然而,正如每一項新技術(shù)一樣,人工智能的日益普及將不可避免地讓私募股權(quán)或風(fēng)險投資公司的許多工作崗位變得過時。尤其是管理角色最有可能受到影響。Farmer指出,由于使用了人工智能,SignalFire已經(jīng)擁有了一個顯著精簡但同樣有效的后臺辦公室。隨著人工智能在整個行業(yè)的普及,這種簡化的運營方式幾乎肯定會在其他地方得到復(fù)制。
經(jīng)驗與教訓(xùn)
另一個或許更嚴(yán)重的擔(dān)憂是,人工智能的傳播將加劇系統(tǒng)偏差。這種情況發(fā)生的概率將在很大程度上取決于用于訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。
"就像任何其他工具一樣,"Farmer說。"錘子可以用來做好事,也可以用來造成傷害。"他補充說,在具有內(nèi)在偏見的歷史數(shù)據(jù)上訓(xùn)練人工智能的陷阱是,它可能會使結(jié)構(gòu)性不平等制度化。
人們一直在努力緩解這些問題。例如,SignalFire在其招聘過程中使用人工智能機制,通過增加最純粹意義上的精英候選人屬性的權(quán)重,例如開源貢獻,來提升候選人的多樣化。
不管怎樣,人工智能偏見都可能是投資者需要克服的一個重大障礙。人工智能的好壞取決于它所依賴的數(shù)據(jù),隨著它在范圍和能力上的增長,工程師和用戶需要考量的變量也會逐步增多。
即使人工智能是懷著最美好的愿望--以及大量的投資--建造的,負(fù)面的結(jié)果仍然是不可預(yù)測的和昂貴的。這是微軟和谷歌目前都在學(xué)習(xí)的一個教訓(xùn),私人市場可能也會逐漸感知到。
本文系未央網(wǎng)專欄作者:高旭 發(fā)表,內(nèi)容屬作者個人觀點,不代表網(wǎng)站觀點,未經(jīng)許可嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載,違者必究!關(guān)鍵詞: 人工智能
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