“5位技术投资者讨论由多元化团队打造的AI企业为何更好”

这些年来，技术启动生态系统缺乏多样性成为正当批评，这是大家都知道的观点。 女性、有色人种、lgbtq创始人和风险投资者的集体呼声引起了全世界的关注，提出了令人兴奋的处理方案。

从backstage capital到sogal ventures，以及多个其他企业、投资者和组织、技术的多样化不仅越来越普遍，最终也被认为是正确商业模式的必要组成部分。

但是，除了业务以外，技术本身呢？

总体上，关于技术多样化的讨论很多，当然，所有企业和组织中具有不同背景/经验的人，特别是平等对待的人，是非常重要的。

现在，也许是开始讨论在哪里拥有各种各样经验的时候了。 不仅建设更好的技术和业务，也会对建设整个社会产生最大的影响。

我看到了一些例子证明了以白人为中心的男性队伍的领导者和组建的ai是如何在财务上产生昂贵和社会危险的后果的。 因此，多位投资者(甚至政府)意识到多样化是这些具有巨大影响力的技术的关键。

最重要的是，人工智能很可能会在我们的日常生活中产生最大的影响。 因为这给创造者带来了巨大的收入。 重要的是，考虑到专注于新兴技术的多元化投资将导致多元化企业自身多元化创业人数的更快增长。

silvia mah博士说:“模式识别是我投资看起来像我的东西，投资我成功的东西是有问题的。 因为现在我们最有名的成功例子是男性。 是stella labs的执行董事，还是ad astra ventures的联合创始人？

这就是为什么这个白人男性永久投资于白人男性创始人的系统的原因。 他们看到了自己年轻的自我，看到了年轻的马克·扎克伯格，但我不认为成功是女性。

哈佛商业评论年的研究表明，投资者在与男性创始人见面时会采用促销导向的问题(市场有多大)？ ，在与女性创始人交谈时提问预防性问题(如何降低商业风险)。 “是”。

mah博士最近在圣地亚哥召开了女性创业峰会，联系了女性创始人和投资者，教育了天使投资者偏见的存在。

作为峰会投资者教育的一部分，mah博士和stella labs团队谈到了促进和预防这个问题。 这次活动的大多数投资者是女性，对女性自身也有偏见。

第一次和女性公司的房子进行模拟实验后，介绍了应对作为投资者的无意识偏见的9种方法。 然后，投资者询问了一群新的公司家，说双方(公司家和投资者)认识到了自己的偏见，实际上提出了不同的问题。

mah博士本人是ai投资者，其中一例是女性创立的vivid genomics。

我对生动的基因组学感兴趣。 因为它拥有ai平台的强大功能。 虽然首席执行官不是技术人员，但她对ai有很深的了解。 这是我看到的趋势。

在女性创业峰会上，mah的ad astra联合创始人vidya dinamani阐述了不同创始人给新兴技术创业生态系统带来的具体价值。

为了找到问题的所在，需要同情。 由于能够处理不满足诉求能力的多样性创始者没有能够解读世界能力和最好地处理问题的数据，因此存在着一些未开发的机会。

创业者团队的多样性也是dinamani及其合作伙伴在强大的企业中所追求的。

我们鼓励首席执行官和相貌不相似的人在一起。 现在，你必须刻意寻找谁。 因为不容易。 但是，找到拥有相同热情和不同观点的人是非常重要的。

dinamani先生接着说:“这样的话，参加投资会议，我是能够制作正确产品的团队，所以成立了多样化的团队。” 这就是要起飞的队伍。

从投资者的角度来看，无论团队构成如何，只要是ai企业，如何应用该技术解决问题都是最重要的。

33正如33 capital的stacey feinberg所说，我们先从问题开始。 我该怎么处理这个问题呢？ 我该怎么从我这里开始创办人工智能企业？ 开始，-那是行不通的。

尽管如此，投资者在对待不同创始人时，尤其是在创立高科技企业时，意识到了同行的偏见。 在女性和有色人种的情况下，投资者如何对机器学习有所了解？ 白人和亚裔以外的男性智力引起了很多疑问。 天使投资人，《探索你的生活》( piloting your life )的作者terri hanson mead说。

但是，平息这种偏见的最佳论据可能是多样化的团队实际上提高了技术自身竞争的特点。

我认为你的背景会对你的建筑物产生很大的影响。 greycroft ventures高级研究员brennt baltimore说。

要说人工智能，效果和准确性可能是最重要的因素。 如果少数人看不到脸，则从数据的角度降低了数据集的质量。

巴尔的摩补充说:“毕竟，这是一家确立值得关注的领域，为领域增加附加值的大企业。” 90%和95%的准确性差异是ai的巨大差异。 团队中越来越不同的背景可能是技术与其他东西不同的原因。

巴尔的摩乐观，不同团队建立的业务不断增加。 这些业务反过来会提高现有算法的准确性。

虽然还有很多争论和行动，但女性、ai的lgbtq和poc的创始人和技术专家并不是没有支持者。

正如本文所代表的那样，更多的最初投资者不仅对ai所能实现的变革感到兴奋，还意识到了不同团队所构建的ai的竞争特征。