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

摘" "要：人工智能（簡(jiǎn)稱AI）技術(shù)成為當(dāng)今時(shí)代最重要的創(chuàng)新動(dòng)力之一，引領(lǐng)著各個(gè)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(yǔ)言處理模型，如GPT-3。這些模型為各個(gè)行業(yè)帶來(lái)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(duì)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(kāi)發(fā)、績(jī)效管理等多個(gè)角度分析其積極作用與挑戰(zhàn)，同時(shí)提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)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(duì)策略

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

一、OpenAI與生成式人工智能

OpenAI是一個(gè)總部位于美國(guó)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(dòng)人工智能的發(fā)展。OpenAI在研發(fā)過(guò)程中采用開(kāi)放的方法，發(fā)布了一系列人工智能（簡(jiǎn)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(wèn)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(lái)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(jià)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(kāi)發(fā)與應(yīng)用。據(jù)美國(guó)《財(cái)富》雜志報(bào)道，在一項(xiàng)對(duì)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(jì)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(duì)于這部分已經(jīng)使用ChatGPT代替員工工作的企業(yè)，55%對(duì)ChatGPT的工作給予“優(yōu)秀”的評(píng)價(jià)，34%認(rèn)為“非常好”（孫黎、田震，2023）。高盛投資銀行預(yù)測(cè)本輪以ChatGPT為首的新一代AI將使得3億個(gè)工作崗位消失或者減少 （Kelly，2023）。

二、生成式AI對(duì)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(jiǎn)歷篩選。借助生成式AI技術(shù)，企業(yè)可以快速對(duì)簡(jiǎn)歷進(jìn)行分類與篩選，自動(dòng)辨識(shí)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(cè)試。生成式AI技術(shù)能夠精準(zhǔn)進(jìn)行人格與技能測(cè)試。傳統(tǒng)的心理測(cè)試與成就測(cè)試受限于測(cè)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(cè)評(píng)，使得人力資源專業(yè)人員能夠更科學(xué)地評(píng)估候選人的心理特質(zhì)、知識(shí)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(dòng)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(huì)，促進(jìn)人才合理流動(dòng)。

（二）助力員工培訓(xùn)與開(kāi)發(fā)

首先，生成式AI技術(shù)能夠?yàn)閱T工提供個(gè)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(jī)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(duì)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(kāi)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(shí)隨地獲取所需的知識(shí)與技能，同時(shí)提供個(gè)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(zhǎng)。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(shí)分享平臺(tái)。通過(guò)建立智能化的學(xué)習(xí)平臺(tái)，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(jī)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(jī)效管理體系，以實(shí)現(xiàn)更公平準(zhǔn)確的績(jī)效評(píng)估。通過(guò)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(píng)估績(jī)效；通過(guò)深度分析員工的歷史數(shù)據(jù)和背景信息，預(yù)測(cè)員工未來(lái)的績(jī)效表現(xiàn)和潛在問(wèn)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(lì)系統(tǒng)。及時(shí)的獎(jiǎng)勵(lì)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(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估員工的貢獻(xiàn)和表現(xiàn)，根據(jù)實(shí)際表現(xiàn)給予個(gè)性化的薪酬和獎(jiǎng)勵(lì)，從而激發(fā)員工的動(dòng)力和創(chuàng)造力。這種差異化的激勵(lì)措施有助于提高員工滿意度和績(jī)效水平（Chatterjee amp; Goyal，2022）。

三、生成式AI給組織生態(tài)帶來(lái)的挑戰(zhàn)

（一）加劇人才競(jìng)爭(zhēng)，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(shì)。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(guò)程中處于劣勢(shì)。其次，求職者對(duì)生成式AI技術(shù)介入招聘過(guò)程持懷疑態(tài)度，擔(dān)心AI算法可能會(huì)引入不公平的選擇和評(píng)估，這對(duì)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(duì)稱的問(wèn)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(duì)于生成式AI算法的運(yùn)作和評(píng)估過(guò)程的了解有限。這種信息不對(duì)稱減弱求職者的積極參與，并引發(fā)信任問(wèn)題（Madera et al.，2020）。此外，生成式AI技術(shù)導(dǎo)致人才選拔過(guò)程的同質(zhì)化。不同企業(yè)選擇相似的生成式AI算法來(lái)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(jí)和使用過(guò)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(shí)輸入的個(gè)人身份信息、財(cái)務(wù)信息、醫(yī)療信息等會(huì)受到不法分子的入侵和濫用。

其次，生成式AI技術(shù)會(huì)面臨被濫用的風(fēng)險(xiǎn)。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(huì)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(yǔ)言和文化時(shí)容易引發(fā)歧義，觸發(fā)跨文化溝通障礙和價(jià)值觀沖突。首先，不同語(yǔ)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(shí)出現(xiàn)誤差。文化因素涵蓋了語(yǔ)言、習(xí)慣、表達(dá)方式等，生成式AI模型在翻譯過(guò)程中易忽略這些細(xì)微差別，導(dǎo)致錯(cuò)誤的譯文或誤解，繼而在國(guó)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(wèn)題時(shí)會(huì)出現(xiàn)價(jià)值觀沖突。不同文化和社會(huì)對(duì)倫理、道德和價(jià)值觀有不同理解和看法。生成式AI模型在處理敏感問(wèn)題時(shí)做出偏向性的判斷，從而引發(fā)爭(zhēng)議和沖突。

四、應(yīng)對(duì)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(lái)強(qiáng)化其智能，這加劇了用戶隱私保護(hù)問(wèn)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(duì)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(shí)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(gè)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(lái)保障用戶數(shù)據(jù)的安全。用戶、員工、應(yīng)聘者對(duì)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(shí)，可以考慮開(kāi)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(guò)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(píng)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(shí)，提升其對(duì)多元文化的敏感性；企業(yè)在應(yīng)用生成式AI模型時(shí)還應(yīng)當(dāng)建立價(jià)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(huì)價(jià)值觀的前提下開(kāi)展。

（二）打造人力資源與生成式AI合作的模式

智能化時(shí)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(gè)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(shí)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(gè)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(shí)，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(jiàn)，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(gè)持續(xù)發(fā)展的過(guò)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(kāi)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(huì)帶來(lái)持續(xù)的福祉。然而，在實(shí)現(xiàn)合作的過(guò)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(gè)社會(huì)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(gè)倫理框架的制定應(yīng)涵蓋多方的意見(jiàn)，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(shí)的形成，確保AI模型的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用符合社會(huì)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(huì)合作，開(kāi)展針對(duì)生成式AI技術(shù)的公眾教育活動(dòng)，提高公眾對(duì)生成式人工智能技術(shù)的認(rèn)知和理解。這些教育活動(dòng)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(shì)和潛在風(fēng)險(xiǎn)，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(duì)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(duì)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(kāi)發(fā)和應(yīng)用過(guò)程中，應(yīng)積極倡導(dǎo)多元文化和價(jià)值觀，履行企業(yè)社會(huì)責(zé)任，推動(dòng)生成式AI技術(shù)與社會(huì)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(jià)值觀的沖突。

參考文獻(xiàn)：

[1]" "李億，喻靚茹，邱東.人與人工智能協(xié)作模式綜述[J].情報(bào)雜志，2020，39（10）：137-143.

[2]" "Chatterjee，S.，amp;Goyal，R.K.AI-Driven Incentive Systems and Employee Motivation[J].A Comparative Analysis. International Journal of Human Resource Management，2022，30（5）：789-803.

[3]" "Goldman Sachs.The potentially large effects of artificial intelligence on economic growth[EB/OL].（2023-03）Accessed at https：//www.ansa.it/documents/1680080409454_ert.pdf

[4]" "Jobin，A.，Ienca，M.，amp;Vayena，E.The global landscape of AI ethics guidelines[J].Nature Machine Intelligence，2019，1（9）：389-399.

[5]" "Li Z.，Liu B. Xiong L.，Liu，Z.AI in HRM：From Theory to Practice[J].Human Resource Management Journal，2021，31（2）：290-306.

[6]" "Madera，J.M.，King，E.B.，Hebl M.R.A framework for crafting biased algorithms：Understanding stakeholder roles and their consequences[J]. Personnel Psychology，2020，73（3）：491-525.

[7]" "van Dijk H. Tummers L.，Noordegraaf，M.Diversity in artificial intelligence and the implications for public values[J].Public Administration Review，2020，80（1）：66-75.

[責(zé)任編輯" "衛(wèi)" "星]