当今创业公司的双重博士学位问题

这项工作的好处之一就是您可以看到初创企业中发生的一切。这项工作的缺点之一就是看到那里没有多少原始创意。

每周在我的收件箱中都有另一个无代码启动。另一个金融科技公司，从事支付，信用卡和个人理财业务。另一个远程工作或在线事件启动。另一家大麻创业公司，另一种加密货币，另一种用于工作场所其他功能的分析工具(管理员生产力即服务!)

老实说，有时感觉就像是被卡住了：这与旧软件相同，但是从理论上讲“更好”(是的，它是一个记笔记的应用程序，但是可以在Kubernetes上运行!)。实际上，重复的感觉和真正创新的冰上节奏不仅在我的脑海中，甚至在您的脑海中：科学家和研究人员也已经确定了这种感觉，并且仍然是创新经济学领域的一个关键辩论领域。

当然，那里有很多新视野。合成生物学和个性化医学。卫星和太空技术。加密货币和金融。自动驾驶汽车和城市技术。开放的半导体平台和硅的未来。实际上，开放的视野如此之多，令我感到惊讶的是，每个企业家和投资者都没有宣称这些新领域已经成熟，可以发挥创造力并最终实现利润。

至少在您开始了解这些前沿领域的入学要求之前，这是一个难题。

我们经历了许多初创公司，您可以从高中或大学辍学，用PHP脚本入侵社交网络，或用本地自制俱乐部的零件组装计算机。我们还经历了需要在电气工程，生物学或任何其他科学和工程领域获得博士学位的创业公司，这些领域是创新的源泉。

现在，我们正在接近一个新的障碍–这些想法不仅需要在一个领域中具有极高的深度，而且需要同时在两个甚至更多个领域中具有深度。

以合成生物学和药物的未来为例。关于跨机器学习和生物学/医学在一起的一个流行且现在资金充裕的论文共同创造了下一代药物和临床治疗方法。有了数据集，患者就可以买到了，而与现代算法所提供的更加审慎和自动化的方法相比，发现新的候选疾病治疗者的旧方法看起来非常古老。

即使在这里稍微移动针头，也需要对两个非常困难且分散的领域的丰富知识。人工智能和生物领域变得非常复杂，研究人员和创始人很快就可以到达知识的前沿。并非凭空想像，这些都不是“解决”的领域，而且迅速找到问题的“没人真正知道”的答案并不少见。

您可以将其称为当今初创公司的双重博士学位问题。需要明确的是，这与证书无关—与研究生课程结束时的羊皮无关。它涉及该文凭所代表的知识，以及您如何需要两轮完整学习才能综合出下一代解决方案。

现在，在大喊大叫之前，让我们谈谈团队。有一个合理的论点是具有正确专业知识的团队可以团结起来解决这些问题。您不需要拥有在生物和AI或加密技术，经济学或计算机视觉和移动硬件方面经验的单一创始人-您只需要将合适的人才汇聚到一起就可以实现创新。

可以肯定的是，这确实是我们今天在这些领域看到的许多公司的动力。

但这恰恰像是当今阻碍创新进一步发展的障碍。如今的初创企业一方面有生物学家在谈论湿实验室，另一方面有AI专家在谈论GPT-3，另一方面，还有一位加密专家与证券律师就他们的观点进行谈判。这些领域之间需要持续而认真的翻译，这种翻译(我主要会争论)阻止了为了建立新的初创企业而需要这些领域的融合。

这些域要求的示例也许没有比对COVID-19的响应更大，更明显的示例了。就同??时做好这些专业所需的专业数量而言，流行病学和公共卫生很可能是其中两个最困难的领域。您需要了解医学和人类生理学才能了解疾病的病因，具有社会科学背景才能了解人类如何个体和群体互动，了解不同预防措施对经济和公共政策的影响以了解所涉及的取舍，最后，掌握统计培训，以阅读，理解和建立正确的数据模型。

所有这些，以及所有同时。难怪当很少有人掌握所有必要技能时，很少有人达成共识吗?

团队遭到抵制的原因是，每个专家都需要了解其他所有专业所具有的约束，同时还要有足够的细微差别来了解什么是真正的障碍，什么是可以打破的规则。您不能再由非技术人员来管理AI产品(“我们不能仅使用TensorFlow吗?”)，而不能由不兼容的专家来建立这些公司，而总是试图向对方解释一个想法的原因。难以理解。

我们不习惯这种认知挑战。在当今软件如此民主的今天，我们忘记了几乎所有人类努力的始祖都极其艰巨。一名中学生可以使用一些代码行(从Internet上易于访问且可广泛访问的资源中学习)和一些旨在迅速吸引新用户使用的基本云基础架构工具，来构建和部署可扩展到数百万人的Web服务。

尝试用火箭。或配药。或使用自动驾驶汽车。或是任何有趣的新边疆，都坐在那里等着绿色的田野。

因此，为了进一步推动世界的进步，我们需要将更多的领域融合在一起，并为更多的人更快，更早地压缩必要的知识。我们迫不及待地想完成25年的学业，并在40岁的人们毕业后才陷入困境，然后才可以在这些引人入胜的交叉路口拍照。我们需要为尚未达到创新水平的这些空白建立支流。

否则，我们将在未来看到与今天相同的模式：X的第30个应用程序，无任何进入障碍。那不是进步的来源。