作者：Kyle Wiggers  编译：CoinTime 237

六年前，曾在谷歌担任高级项目经理的Yiğit Ihlamur观察到，人工智能在某些领域已经超过了人类的能力——至少在他的估计中如此。凭借这种观点，他研究了各个行业，目标是解决一项他可以终身致力于的问题。

“从抽象层面上讲，我被加速创新的想法所吸引，因为创新创造了以前无法想象的新产品、服务和体验，”Ihlamur在电子邮件采访中告诉TechCrunch。“我认为向创新提供资本是一个数学问题，开始编写代码并进行试错。”

Ihlamur决定关注风险投资领域，他认为这个领域在利用自动化和人工智能方面落后。在几位联合创始人的帮助下，他推出了名为Vela Partners的风险投资公司，描述它为“AI驱动”和“以产品为导向”。

Vela是一家早期风险投资公司，管理着2500万美元的资产和32个投资组合公司，包括自助结账创业公司Grabango和机器人公司Bear Robotics。像所有风险投资公司一样，Vela利用预测算法部分确定新的投资领域，以尝试识别趋势、寻找正确的机会并查明对其现有投资的威胁。

为了训练其预测算法，Vela利用网站和社交网络上的数据，同时利用付费数据集如Crunchbase。

Ihlamur说：“Vela提供市场情报和创新想法的洞察力；因此技术决策者可以决定购买或构建哪些工具来发展他们的核心业务。模型必须具有信息性和解释性。最终，我们的方法将人工智能与专家启发式相结合。”

当然，算法不可避免地放大了它们受到训练数据中的偏见——这在风险投资领域可能会产生重大影响。在2020年11月的一次实验中，哈佛商业评论（HBR）发现，一个投资推荐算法倾向于选择白人企业家而非有色人种企业家，并且更喜欢投资男性创始人创办的初创公司。专家们也发现CB Insights的Mosaic工具存在类似的问题，该工具使用种族、社会经济地位、性别和残疾的代理来确定一个人成功的可能性。

Ihlamur在回答偏见相关问题时有些避重就轻，承认这种问题是普遍存在的，但并没有提供一个解决方案。

“一个模型可以学习其他VC的偏见，或者过去的偏见，”他说。“首先，需要理解这些行为发生在风险投资市场的根本原因。其次，每个问题都是独特的，一个通用的方法并不适用于所有情况。”

除去偏见问题，总部位于旧金山的Vela并不是第一个开发算法工具以指导其投资决策的公司。包括SignalFire、EQT Ventures和Nauta Capital在内的风险投资公司正在使用AI平台来标记潜在的优秀项目。

Ihlamur认为，Vela的区别在于它的“类似游戏”的终端，可帮助创业者、有限合伙人和其他风险投资公司使用其服务。企业家可以分析开发者生态系统（如Amazon Web Services和GitHub）中的趋势，而经过白名单认证的风险投资公司可以发现（如果幸运的话）有前途的种子期初创公司，有限合伙人可以询问为什么Vela投资了某个特定的初创公司。

Vela的GitHub存储库，包括其算法模型，是公开的，可供检查和重复使用。

Ihlamur说：“虽然一些风险投资公司可能正在尝试基于AI的采购，但我们没有看到任何风险投资公司采取以产品为导向的方法。”“任何人都可以访问Vela的网站并使用我们的产品。我们正在以编程方式与企业家和有限合伙人建立关系——我们的最终目标是让AI和自动化触及和管理我们业务的所有方面。”

这种方法到目前为止对Vela来说效果很好。该公司声称运营在“盈亏平衡”水平，领导或共同领导500,000美元至1.5百万美元的支票金额。

短期内，Vela计划主要投资于人工智能、数据和开发者专注的初创公司。Ihlamur特别对生成式人工智能表达了热情，这是一个市场，根据您相信哪些来源，到2028年可能价值518亿美元。

Ihlamur说：“疫情对我们的业务产生了积极影响，这也是许多其他风险投资公司的情况。” “OpenAI的ChatGPT的发布为我们作为一个以人工智能为动力的风险投资公司提供了进一步的推动……关于技术行业的整体放缓，我们并不担心，因为我们作为公司运营在盈亏平衡水平，并且有资金可以投资。尽管放缓，但由于人工智能的快速进展，仍然存在重大机会可供抓住。”