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        生成式人工智能對傳統(tǒng)人力資源管理的積極作用與挑戰(zhàn)

        2023-04-29 00:00:00楊兆文
        經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2023年21期

        摘" "要:人工智能(簡稱AI)技術(shù)成為當(dāng)今時代最重要的創(chuàng)新動力之一,引領(lǐng)著各個領(lǐng)域的革新。作為AI人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè),OpenAI公司率先推出一系列功能強(qiáng)大的自然語言處理模型,如GPT-3。這些模型為各個行業(yè)帶來了深遠(yuǎn)的影響,包括人力資源管理領(lǐng)域。盡管在Open AI推出這些重要產(chǎn)品之前,傳統(tǒng)的人力資源管理已經(jīng)逐步邁向數(shù)字化與智能化,然而隨著生成式人工智能等技術(shù)的嶄露頭角,這一轉(zhuǎn)型的進(jìn)程將進(jìn)一步加快。為了探討以ChatGPT為代表的生成式人工智能對傳統(tǒng)人力資源管理的影響,主要從招募與甄選、培訓(xùn)與開發(fā)、績效管理等多個角度分析其積極作用與挑戰(zhàn),同時提出相應(yīng)的應(yīng)對策略。

        關(guān)鍵詞:OpenAI;生成式人工智能;人力資源管理;挑戰(zhàn);應(yīng)對策略

        中圖分類號:F272.92" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A" " " 文章編號:1673-291X(2023)21-0120-03

        一、OpenAI與生成式人工智能

        OpenAI是一個總部位于美國加州舊金山,成立于2015年的人工智能實(shí)驗(yàn)室,它致力于推動人工智能的發(fā)展。OpenAI在研發(fā)過程中采用開放的方法,發(fā)布了一系列人工智能(簡稱AI)模型,其中最著名的就是基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)架構(gòu)的模型,即生成式人工智能模型。這些模型,由于引進(jìn)了“基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法”,在生成文本、回答問題、執(zhí)行翻譯等任務(wù)方面具有很高的靈活性與適應(yīng)性,為各行業(yè)帶來便利與挑戰(zhàn)(孫黎、田震,2023)。除了OpenAI公司外,還有其他具有較好商業(yè)價值的生成式AI企業(yè):Hugging Face, Lightricks, Jasper, stability.ai,也在積極探索各類生成式AI的技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用。據(jù)美國《財富》雜志報道,在一項對1 000家企業(yè)的調(diào)研中顯示:近50%的企業(yè)正在使用ChatGPT,30%的企業(yè)表示計劃實(shí)用;在已有的使用ChatGPT的企業(yè)中,48%的企業(yè)已經(jīng)用其代替員工工作;對于這部分已經(jīng)使用ChatGPT代替員工工作的企業(yè),55%對ChatGPT的工作給予“優(yōu)秀”的評價,34%認(rèn)為“非常好”(孫黎、田震,2023)。高盛投資銀行預(yù)測本輪以ChatGPT為首的新一代AI將使得3億個工作崗位消失或者減少 (Kelly,2023)。

        二、生成式AI對人力資源管理的積極影響

        (一)提升招聘與人才選拔的效率

        智能招聘與簡歷篩選。借助生成式AI技術(shù),企業(yè)可以快速對簡歷進(jìn)行分類與篩選,自動辨識與職位要求相匹配的候選人(Li et al., 2021),從而顯著提升招聘的效率與效果。

        智能人格與技能測試。生成式AI技術(shù)能夠精準(zhǔn)進(jìn)行人格與技能測試。傳統(tǒng)的心理測試與成就測試受限于測量工具與主觀解讀,基于大數(shù)據(jù)算法的AI技術(shù)賦能了人才測評,使得人力資源專業(yè)人員能夠更科學(xué)地評估候選人的心理特質(zhì)、知識與技能水平,為人才選拔提供更準(zhǔn)確的參考依據(jù)。

        智能候選人推薦系統(tǒng)。用人單位或第三方人力資源中介機(jī)構(gòu)可以建立AI驅(qū)動的候選人推薦系統(tǒng),如倍羅招聘(Bello),根據(jù)企業(yè)招聘需求、崗位特征以及候選人的背景信息,智能匹配并推薦合適的候選人,為候選人提供更多新崗位機(jī)會,促進(jìn)人才合理流動。

        (二)助力員工培訓(xùn)與開發(fā)

        首先,生成式AI技術(shù)能夠?yàn)閱T工提供個性化的學(xué)習(xí)路徑方案。AI技術(shù)能基于大數(shù)據(jù)模型,根據(jù)員工的學(xué)歷、能力、興趣、目標(biāo)、工作業(yè)績等信息,為員工定制培訓(xùn)內(nèi)容與學(xué)習(xí)路徑。生成式AI技術(shù)則能夠更好地滿足員工的多樣化需求,提升培訓(xùn)的針對性與有效性。其次,生成式AI技術(shù)有助于在線職業(yè)技能培訓(xùn)的開發(fā)與實(shí)施。借助大數(shù)據(jù)分析,生成式AI技術(shù)能夠?yàn)槠髽I(yè)提供豐富的在線教育資源,員工可以根據(jù)自身水平選擇適合的學(xué)習(xí)內(nèi)容。生成式AI技術(shù)支持員工隨時隨地獲取所需的知識與技能,同時提供個性化的學(xué)習(xí)建議與反饋,促進(jìn)員工不斷學(xué)習(xí)成長。最后,生成式AI技術(shù)的應(yīng)用也可以實(shí)現(xiàn)智能化的在線學(xué)習(xí)和知識分享平臺。通過建立智能化的學(xué)習(xí)平臺,企業(yè)可以幫助員工更便捷地獲取學(xué)習(xí)資料、參與培訓(xùn)以及分享交流。

        (三)賦能薪酬績效管理,激活員工潛力

        首先,生成式AI技術(shù)能夠構(gòu)建基于數(shù)據(jù)的績效管理體系,以實(shí)現(xiàn)更公平準(zhǔn)確的績效評估。通過建立模型、輸入多維數(shù)據(jù),它能夠客觀分析員工的工作表現(xiàn)、成果和數(shù)據(jù),從而更準(zhǔn)確地評估績效;通過深度分析員工的歷史數(shù)據(jù)和背景信息,預(yù)測員工未來的績效表現(xiàn)和潛在問題。其次,生成式AI技術(shù)還可以用于智能化改進(jìn)員工薪酬和激勵系統(tǒng)。及時的獎勵和認(rèn)可可以激發(fā)員工工作積極性。生成式AI系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測和評估員工的貢獻(xiàn)和表現(xiàn),根據(jù)實(shí)際表現(xiàn)給予個性化的薪酬和獎勵,從而激發(fā)員工的動力和創(chuàng)造力。這種差異化的激勵措施有助于提高員工滿意度和績效水平(Chatterjee amp; Goyal,2022)。

        三、生成式AI給組織生態(tài)帶來的挑戰(zhàn)

        (一)加劇人才競爭,惡化招聘傾向

        首先,生成式AI技術(shù)的應(yīng)用使得那些積極擁抱并采用其技術(shù)的企業(yè)具有先發(fā)優(yōu)勢。這些企業(yè)能夠更快速、精準(zhǔn)地篩選和匹配優(yōu)質(zhì)人才。而其他企業(yè)可能在人才招募和選拔過程中處于劣勢。其次,求職者對生成式AI技術(shù)介入招聘過程持懷疑態(tài)度,擔(dān)心AI算法可能會引入不公平的選擇和評估,這對企業(yè)的品牌聲譽(yù)產(chǎn)生負(fù)面影響。生成式AI招聘系統(tǒng)還加劇了招聘雙方信息不對稱的問題。生成式AI技術(shù)可以獲取大量關(guān)于求職者的多維信息,而求職者對于生成式AI算法的運(yùn)作和評估過程的了解有限。這種信息不對稱減弱求職者的積極參與,并引發(fā)信任問題(Madera et al.,2020)。此外,生成式AI技術(shù)導(dǎo)致人才選拔過程的同質(zhì)化。不同企業(yè)選擇相似的生成式AI算法來篩選候選人,卻忽略了那些具有非傳統(tǒng)特質(zhì)和技能的候選人,從而削弱了組織的創(chuàng)新力和多樣性(van Dijk et al.,2020)。

        (二)數(shù)據(jù)隱私挑戰(zhàn)

        首先,生成式AI模型在升級和使用過程中需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化,但也導(dǎo)致用戶隱私的泄露。用戶在使用生成式AI應(yīng)用時輸入的個人身份信息、財務(wù)信息、醫(yī)療信息等會受到不法分子的入侵和濫用。

        其次,生成式AI技術(shù)會面臨被濫用的風(fēng)險。不法分子將生成式AI技術(shù)用于欺詐、虛假宣傳、網(wǎng)絡(luò)攻擊等行為。例如,使用生成式AI技術(shù)生成虛假信息、編寫虛假新聞以達(dá)到誤導(dǎo)和混淆的目的,進(jìn)而影響社會秩序和企業(yè)的聲譽(yù)。

        (三)文化融合與倫理挑戰(zhàn)

        生成式AI技術(shù)在處理語言和文化時容易引發(fā)歧義,觸發(fā)跨文化溝通障礙和價值觀沖突。首先,不同語言和文化之間存在差異,導(dǎo)致生成式AI模型在處理跨文化翻譯等任務(wù)時出現(xiàn)誤差。文化因素涵蓋了語言、習(xí)慣、表達(dá)方式等,生成式AI模型在翻譯過程中易忽略這些細(xì)微差別,導(dǎo)致錯誤的譯文或誤解,繼而在國際間交流與合作中引發(fā)不必要的困難和沖突。其次,生成式AI技術(shù)在處理敏感性問題時會出現(xiàn)價值觀沖突。不同文化和社會對倫理、道德和價值觀有不同理解和看法。生成式AI模型在處理敏感問題時做出偏向性的判斷,從而引發(fā)爭議和沖突。

        四、應(yīng)對策略

        (一)強(qiáng)化數(shù)據(jù)道德與透明度,保障數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)

        生成式AI模型需要海量數(shù)據(jù)來強(qiáng)化其智能,這加劇了用戶隱私保護(hù)問題。有關(guān)管理部門應(yīng)當(dāng)完善相關(guān)的生成式AI技術(shù)的法律法規(guī),對生成式AI技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行監(jiān)管,公司在運(yùn)用生成式AI應(yīng)用時應(yīng)該制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)舉措,確保用戶的個人數(shù)據(jù)和敏感信息不被泄露與濫用。企業(yè)還可以采取數(shù)據(jù)加密技術(shù)、數(shù)據(jù)匿名化處理等手段來保障用戶數(shù)據(jù)的安全。用戶、員工、應(yīng)聘者對生成式人工智能模型決策產(chǎn)生不滿,繼而引發(fā)連鎖負(fù)面反應(yīng)。因此,企業(yè)在享受生成式人工智能模型技術(shù)的便利性時,可以考慮開放生成式AI算法的透明度,讓利益相關(guān)者了解其運(yùn)作原理與處理過程,讓生成式AI算法接受公眾和專業(yè)機(jī)構(gòu)的監(jiān)督與評估。在當(dāng)今多元文化交融的背景之下,生成式AI模型應(yīng)該加入多元文化意識,提升其對多元文化的敏感性;企業(yè)在應(yīng)用生成式AI模型時還應(yīng)當(dāng)建立價值觀監(jiān)管機(jī)制,確保其應(yīng)用能夠在尊重多元文化和社會價值觀的前提下開展。

        (二)打造人力資源與生成式AI合作的模式

        智能化時代迫切需要構(gòu)建一種強(qiáng)化人力資源與生成式AI合作共生的模式,以更好地滿足組織和員工的新需求。這種合作模式的建立可以在多個方面激發(fā)生成式AI應(yīng)用,為企業(yè)和員工的發(fā)展提供有力支持,同時也需要加強(qiáng)員工與生成式AI之間的協(xié)同能力,提升整體組織的效能。生成式AI在傳統(tǒng)人力資源管理的多個模塊中發(fā)揮作用,然而,為了確保生成式AI在人力資源管理中的有效應(yīng)用,必須在加強(qiáng)用戶隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)倫理的前提下進(jìn)行。同時,生成式AI技術(shù)本身也需要不斷學(xué)習(xí)和迭代,充分考慮員工的反饋意見,與員工保持緊密合作,以不斷改善生成式AI模型的應(yīng)用效果和用戶體驗(yàn)。而人力資源與生成式AI技術(shù)的合作是一個持續(xù)發(fā)展的過程,需要組織中的員工和管理層共同努力,不斷提升自身的數(shù)字素養(yǎng)和智能素質(zhì),從而更好地掌握和應(yīng)用生成式AI技術(shù),實(shí)現(xiàn)人力資源管理與生成式AI技術(shù)的共生共贏。

        (三)加強(qiáng)信息倫理的引導(dǎo)與構(gòu)建,倡導(dǎo)開放包容的企業(yè)文化

        生成式AI的融入將極大地提升組織整體效能,為人類社會帶來持續(xù)的福祉。然而,在實(shí)現(xiàn)合作的過程中,除了組織管理層和員工需適應(yīng)心態(tài)和行為模式的改變外,整個社會的環(huán)境也需要相應(yīng)的調(diào)整與配合(彭劍鋒,2023)。

        首先,工信部等有關(guān)部門應(yīng)迅速建立并完善生成式AI倫理框架,明確定義生成式AI技術(shù)在研發(fā)和應(yīng)用中應(yīng)遵循的基本倫理規(guī)范。這個倫理框架的制定應(yīng)涵蓋多方的意見,包括學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、政府部門和公眾等,以確保多元共識的形成,確保AI模型的開發(fā)和應(yīng)用符合社會的公平、公正和責(zé)任原則,避免技術(shù)濫用和倫理沖突。

        其次,政府相關(guān)部門需要與行業(yè)協(xié)會合作,開展針對生成式AI技術(shù)的公眾教育活動,提高公眾對生成式人工智能技術(shù)的認(rèn)知和理解。這些教育活動應(yīng)特別強(qiáng)調(diào)向公眾清楚地解釋生成式AI技術(shù)的特點(diǎn)、優(yōu)勢和潛在風(fēng)險,幫助公眾更好地理解生成式AI的意義和影響。政府還應(yīng)建立生成式AI技術(shù)的審核監(jiān)管合規(guī)機(jī)制,對生成式AI應(yīng)用進(jìn)行嚴(yán)格審查和監(jiān)督,確保其合法合規(guī)地使用(Jobin et al.,2019)。對于違反法律法規(guī)和倫理準(zhǔn)則的行為,應(yīng)采取嚴(yán)厲的打擊和處罰措施。

        最后,企業(yè)在生成式AI技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用過程中,應(yīng)積極倡導(dǎo)多元文化和價值觀,履行企業(yè)社會責(zé)任,推動生成式AI技術(shù)與社會的融合發(fā)展,這有助于避免生成式AI技術(shù)應(yīng)用引發(fā)文化和價值觀的沖突。

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