算法與認(rèn)知：AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理創(chuàng)新

摘 要：信息化時(shí)代的深入發(fā)展使AI實(shí)踐成為企業(yè)人力資源管理必須面對(duì)的課題。整體看，各行各業(yè)在人力資源管理領(lǐng)域?qū)I的應(yīng)用尚未達(dá)成清晰的認(rèn)知和普及。基于認(rèn)知行為理論、創(chuàng)新擴(kuò)散理論，從組織、社會(huì)層面建構(gòu)了基于AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理創(chuàng)新模型，揭示AI與人力資源管理領(lǐng)域的發(fā)展過(guò)程，確定AI的應(yīng)用邏輯及在人力資源管理職能模塊的實(shí)踐。

關(guān)鍵詞：人工智能；人力資源管理；認(rèn)知行為理論；創(chuàng)新擴(kuò)散理論

中圖分類號(hào)：F272.92;F270.7；TP18

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202406082

Algorithm and Cognition： AI-Driven Innovation in Human Resource Management

Fu Chunxiang， Yan Yuhang

（Business School，Gansu University of Political Science and Law， Lanzhou 730070， China）

Abstract：The deepening of the information age has made AI practice a topic that enterprise human resource management must face. On the whole， the application of AI in the field of human resource management in various industries has not reached a clear cognition and popularity. Based on cognitive behaviour theory and innovation diffusion theory， this paper constructs an AI-driven HRM innovation model based on organizational and social levels， reveals the development process of AI and the HRM field， and identifies the logic of the application of AI and the practice of AI in the functional module of HRM.

Key Words：Artificial Intelligence; Human Resource Management; Cognitive Behavior Theory; Innovation Diffusion Theory

0 引言

經(jīng)濟(jì)全球化的深入發(fā)展和信息化時(shí)代的到來(lái)，使企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境更加激烈，各國(guó)各行各業(yè)力求以信息技術(shù)、大模型等創(chuàng)新方式獲取核心競(jìng)爭(zhēng)力，以期實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。當(dāng)今時(shí)代表現(xiàn)一個(gè)突出的特征：“數(shù)據(jù)噴涌”，數(shù)據(jù)多而雜，而數(shù)據(jù)又是社會(huì)作出正確判斷、組織作出合理決策的依據(jù)。AI（人工智能）作為前沿技術(shù)，以算法為基礎(chǔ)完成腦力過(guò)載無(wú)法勝任，或者相比較而言使用腦力較為浪費(fèi)的工作，具備顯著優(yōu)勢(shì)。已投入使用的實(shí)踐案例證明了AI的有效性，AI研究和應(yīng)用效果逐步得到認(rèn)同與接受。2022年底發(fā)布的ChatGPT已擺脫“Siri”式的機(jī)械反饋，通過(guò)智能化替代人工客服，嘗試自主編程、撰寫論文，解決實(shí)際問題；2024年初面世的文本視頻模型Sora，將AIGC的發(fā)展由靜態(tài)推向動(dòng)態(tài)，推動(dòng)AIGC邁出AGI（通用人工智能）的步伐。AI成為企業(yè)運(yùn)行過(guò)程中強(qiáng)有力的協(xié)助工具，盡管AI的應(yīng)用場(chǎng)景依然存在諸多局限，但強(qiáng)化學(xué)習(xí)和認(rèn)知迭代的特性，為其賦予了極高的發(fā)展?jié)摿1]。

AI的發(fā)展推動(dòng)我國(guó)部分產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型[2]，在應(yīng)用方面取得了一定的成效[3]，作為新質(zhì)生產(chǎn)力驅(qū)動(dòng)的重要組成，促使創(chuàng)新成果從實(shí)驗(yàn)逐步邁向產(chǎn)業(yè)實(shí)踐；但其在人力資源管理領(lǐng)域的實(shí)踐應(yīng)用并不充分[4]，從傳統(tǒng)的人力資源管理轉(zhuǎn)向AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理，極具挑戰(zhàn)性。一方面，AI的介入，對(duì)員工、組織、行業(yè)乃至社會(huì)的整個(gè)生態(tài)都具有一定的影響，我們既需要考慮“技術(shù)性失業(yè)”的后果[5-6]，又必須規(guī)避“技術(shù)性失智”的發(fā)生；另一方面，AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理必將為企業(yè)的發(fā)展增添動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)物力資源向智力資源的轉(zhuǎn)化[7]，帶來(lái)長(zhǎng)效結(jié)果，提高社會(huì)生產(chǎn)率，促進(jìn)社會(huì)進(jìn)步[9]。

1 AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理研究回顧

1.1 AI界定

AI是研究用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法等一系列技術(shù)的集成。區(qū)別于任何一般的程序，AI通過(guò)整合高質(zhì)量信息和高速運(yùn)算的方法實(shí)現(xiàn)高速運(yùn)算，保證計(jì)算機(jī)在日常使用時(shí)的魯棒性。AI的研究核心是ML（機(jī)器學(xué)習(xí)），目前已經(jīng)成為開發(fā)應(yīng)用于電腦圖形視覺藝術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別、人類自然話語(yǔ)信息處理、AI機(jī)器人操控等應(yīng)用領(lǐng)域的首選方式，以AI為技術(shù)核心實(shí)現(xiàn)內(nèi)部管理協(xié)同是企業(yè)未來(lái)的發(fā)展范式[6]。

1.2 研究邏輯

人工智能與數(shù)字智能人將成為組織最重要的資產(chǎn)和生產(chǎn)要素，是具有自學(xué)習(xí)、自進(jìn)化、自我增值的新組織資本。伴隨著人、機(jī)、物高度融合互動(dòng)，人機(jī)關(guān)系從對(duì)抗走向融合，共生共創(chuàng)的組織新生態(tài)、新工作場(chǎng)景逐步形成[8]。

AI基于編程，要深入把握AI，基礎(chǔ)在于計(jì)算、編碼和運(yùn)算。若將AI的概念具體化，那么應(yīng)用過(guò)程中方法也會(huì)較為抽象，所以需要用一種心理距離較近的形式來(lái)表現(xiàn)這種方法，即將AI擬人化[10]。以生物進(jìn)化為隱喻，籍由媒介進(jìn)化論，認(rèn)為社會(huì)環(huán)境的變化必然引起AI的演變[1]。因AI的底層框架由人的邏輯模塊一步一步組成，所以擬人化研究AI的邏輯具備充分的合理性。將預(yù)先考慮到的情境統(tǒng)一化，經(jīng)過(guò)嚴(yán)密的思考和漏洞的補(bǔ)缺，把認(rèn)為理應(yīng)做出反應(yīng)的諸多可能路徑以代碼的形式導(dǎo)入AI，實(shí)現(xiàn)人機(jī)互通，放置AI在類似的情境下進(jìn)行應(yīng)用訓(xùn)練，過(guò)程中輔以調(diào)整模型，完成AI的最終形態(tài)。這類擬人化的思維邏輯可以稱作“智慧的進(jìn)化”，這種“進(jìn)化”體現(xiàn)為技術(shù)創(chuàng)新和文明發(fā)展的成果。這一擬人化后的結(jié)果便可以稱作大模型。大模型為AI提供了強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和問題解決能力，AI則通過(guò)大模型不斷學(xué)習(xí)、模仿和改進(jìn)，從海量數(shù)據(jù)中挖掘信息。企業(yè)作為創(chuàng)新的集聚地，在意識(shí)到思維的拓展與變革時(shí)，即時(shí)通過(guò)層層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，變更預(yù)設(shè)的邏輯程序，最終利用機(jī)器分析數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)AI進(jìn)步，逐步完成進(jìn)化閉環(huán)。

1.3 研究回顧

在AI初步介入人力資源管理領(lǐng)域時(shí)，通過(guò)對(duì)建立的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)挖掘等工作，帶來(lái)了明顯區(qū)別于傳統(tǒng)人力資源管理的優(yōu)勢(shì)。從經(jīng)驗(yàn)性和主動(dòng)性、標(biāo)準(zhǔn)化和流程化、碎片化和模糊化及滯后性向數(shù)據(jù)化和客觀性、個(gè)性化和敏捷性、全面性和清晰化及前瞻性發(fā)生了轉(zhuǎn)變。同時(shí)AI的參與為人力資源管理創(chuàng)造了個(gè)體化差異。

人力資源管理主要強(qiáng)調(diào)匹配的重要性，而AI的應(yīng)用在提升組織與員工匹配度的同時(shí)，也在提高員工自身的匹配度。從職能模塊來(lái)講，AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理研究主要關(guān)注以下幾個(gè)方面。招聘和員工篩選：AI通過(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）等技術(shù)主要對(duì)簡(jiǎn)歷和面試結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，經(jīng)過(guò)自動(dòng)化、智能化的簡(jiǎn)歷篩選、面試問題的智能生成和候選人的綜合評(píng)估，完成在選擇合適候選人方面效率和效果的提高。培訓(xùn)和發(fā)展：AI利用數(shù)據(jù)分析和ML來(lái)評(píng)估員工的技能和能力，并根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)和信息預(yù)測(cè)開發(fā)個(gè)性化的培訓(xùn)和發(fā)展計(jì)劃，利用員工歷史學(xué)習(xí)記錄和職業(yè)發(fā)展等數(shù)據(jù)，開啟數(shù)字化學(xué)習(xí)，提高員工培訓(xùn)學(xué)習(xí)效率。績(jī)效評(píng)估：以NLP為核心的AI綜合分析員工的表現(xiàn)和工作質(zhì)量，實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)監(jiān)控、反饋收集和智能分析也在重塑企業(yè)的決策過(guò)程，以提高評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的量化能力。薪資和福利管理：AI將數(shù)據(jù)分析和ML作為主要方式，評(píng)估員工的薪資和福利水平，并根據(jù)這些信息來(lái)制定合理的薪資和福利政策。離職管理：AI匯總多種數(shù)據(jù)信息和預(yù)測(cè)模型，分析員工的工作滿意度和離職傾向，以此應(yīng)對(duì)組織中人事變動(dòng)帶來(lái)的影響。

2 AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理創(chuàng)新邏輯建構(gòu)

2.1 組織層面AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理創(chuàng)新邏輯

2024年全國(guó)兩會(huì)，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”成為代表委員熱議的重點(diǎn)話題，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要程度已得到國(guó)家層面的認(rèn)可。從宏觀來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為發(fā)展主題。隨著信息時(shí)代的特征越發(fā)明顯，數(shù)字技術(shù)對(duì)于當(dāng)前時(shí)代同樣是核心中的核心，對(duì)于企業(yè)而言，數(shù)字化變革是增添創(chuàng)新動(dòng)力、發(fā)展?jié)摿Φ囊淮笫侄巍Ｒ簿褪钦f(shuō)，從時(shí)代發(fā)展、國(guó)家、企業(yè)三方面來(lái)講，數(shù)字化變革勢(shì)在必行[10]。數(shù)字化變革通過(guò)自動(dòng)化流程和優(yōu)化資源管理的方式提升業(yè)務(wù)效率和生產(chǎn)率；通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策和實(shí)時(shí)監(jiān)控與分析的方式增強(qiáng)決策能力；通過(guò)運(yùn)營(yíng)體系創(chuàng)新推動(dòng)創(chuàng)新與發(fā)展。AI在數(shù)字化變革中起重要作用。人力資源管理作為社會(huì)及企業(yè)發(fā)展的重要?jiǎng)恿υ矗cAI相結(jié)合，不僅可以提升企業(yè)的效率和競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展，還可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高的業(yè)務(wù)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。

2.1.1 算法：數(shù)字化變革下人工智能-人力資源系統(tǒng)帶來(lái)的組織創(chuàng)新促使認(rèn)知普遍

算法是一組定義良好的指令或規(guī)則，用于解決特定問題或完成特定任務(wù)的計(jì)算過(guò)程。AI在組織層面的作用邏輯通過(guò)算法的體現(xiàn)來(lái)實(shí)現(xiàn)。它幫助組織提高決策效率和準(zhǔn)確性、自動(dòng)化水平、創(chuàng)新能力，從而在競(jìng)爭(zhēng)中保持優(yōu)勢(shì)。

數(shù)字化變革的進(jìn)程中，伴隨著兩方面的改變。一方面是舊組分的剔除，例如在線客服、車載智能和智能機(jī)器人，機(jī)械式的應(yīng)答并不能稱作智能，它們只具備以關(guān)鍵詞為目標(biāo)的定式反饋；另一方面是新興事物和技術(shù)的建立，近期接二連三發(fā)布的算法模型：ChatGPT4、文言一心、Sora模型等，多類技術(shù)逐一實(shí)現(xiàn)突破的同時(shí)，帶給我們震撼與思考，它們的回應(yīng)表明已有明確的擬人化特征，階梯式的跨越使得這些技術(shù)在各領(lǐng)域迅速投入應(yīng)用。各個(gè)領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)已將AI投入實(shí)踐，并取得顯著成效。而在人力資源管理領(lǐng)域的數(shù)字化推進(jìn)，必然要建立起人工智能-人力資源系統(tǒng)[12]。系統(tǒng)的建立意味著變革的初步推進(jìn)，同時(shí)促使組織內(nèi)AI技術(shù)相關(guān)的知識(shí)引領(lǐng)，帶動(dòng)AI在人力資源管理領(lǐng)域的實(shí)踐。人工智能-人力資源系統(tǒng)從知識(shí)來(lái)源的視角，顯著提高企業(yè)的創(chuàng)新能力[13]，其次，系統(tǒng)可以更好地促進(jìn)人力資源方面匹配機(jī)制的達(dá)成，優(yōu)化人力資源工作成果，使組織更為協(xié)調(diào)，人員的個(gè)性化才能得以變現(xiàn)，組織的創(chuàng)新能力得到有效提升；時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本的優(yōu)勢(shì)為組織創(chuàng)新提供優(yōu)渥的條件，對(duì)比以往需雇傭多人完成的簡(jiǎn)單重復(fù)性工作，系統(tǒng)可以逐步實(shí)現(xiàn)替代，人工智能-人力資源系統(tǒng)為組織節(jié)省了經(jīng)濟(jì)成本，促使組織可以更好地配置人力成本[14]，系統(tǒng)通過(guò)輔助決策會(huì)為管理者帶來(lái)更多可自主支配的時(shí)間；系統(tǒng)的建立有助于營(yíng)造技術(shù)創(chuàng)新的氛圍，當(dāng)創(chuàng)新的效益實(shí)際體現(xiàn)在工作過(guò)程中，更能激勵(lì)創(chuàng)新行為，繼而帶動(dòng)其他組織積極涌入人力資源創(chuàng)新，量變引起質(zhì)變，便朝著技術(shù)創(chuàng)新的方向發(fā)展，具體路徑體現(xiàn)為數(shù)字化變革—人工智能-人力資源系統(tǒng)—組織創(chuàng)新—技術(shù)創(chuàng)新。鑒于此，本研究提出：

命題1：組織基于算法進(jìn)行數(shù)字化變革，構(gòu)建人工智能-人力資源系統(tǒng)，通過(guò)AI帶來(lái)的機(jī)會(huì)和優(yōu)勢(shì)，增強(qiáng)組織創(chuàng)新能力，進(jìn)而達(dá)成技術(shù)創(chuàng)新。

2.1.2 認(rèn)知：組織文化與AI邏輯匹配下人工智能-人力資源實(shí)踐帶來(lái)的組織高績(jī)效

當(dāng)前時(shí)代伴有技術(shù)革新迅速、數(shù)字深度融合的特點(diǎn)。企業(yè)必須尋求緊跟甚至超越時(shí)代的變化速度，而提高認(rèn)知是組織的重要路徑。認(rèn)知是企業(yè)適應(yīng)環(huán)境、不斷突破的核心動(dòng)機(jī)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為當(dāng)前企業(yè)變革的趨勢(shì)，組織為了生存和持續(xù)發(fā)展，必須加入變革的行列。組織變革從思想層面來(lái)講，屬于文化的演變，文化作為先決條件引導(dǎo)組織跟隨時(shí)代轉(zhuǎn)向，組織文化在組織變革過(guò)程中起著關(guān)鍵作用[15]。基于認(rèn)知行為理論，認(rèn)知在情緒與行為之間扮演中介與調(diào)節(jié)的作用，在數(shù)字化變革過(guò)程中，組織文化與AI邏輯的匹配程度充當(dāng)著這一角色，即認(rèn)知。認(rèn)知越明確，產(chǎn)生與行為相反的情緒就越少，行為阻力就越小。當(dāng)認(rèn)知程度較低時(shí)，認(rèn)知成為變革推進(jìn)的保健因素，對(duì)于AI組織中的實(shí)踐，雖然不能激勵(lì)，但能夠保證實(shí)踐的正常進(jìn)行；當(dāng)認(rèn)知程度較高時(shí)，例如激勵(lì)因素，因?yàn)槭墙M織所倡導(dǎo)且是有利的，便會(huì)促進(jìn)人工智能-人力資源實(shí)踐的開展。此類工作的初衷和目的共同指向了提升組織績(jī)效。有良好的實(shí)踐檢驗(yàn)，組織在變革過(guò)程中持續(xù)增加AI與人力資源管理相結(jié)合的理論和實(shí)踐投入，通過(guò)節(jié)省人力成本、提高決策效率、落實(shí)責(zé)任主體，以實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新進(jìn)而帶來(lái)組織高績(jī)效[16]，形成良性循環(huán)。具體路徑為：組織文化與AI邏輯匹配—人工智能-人力資源實(shí)踐—組織績(jī)效—組織創(chuàng)新—技術(shù)創(chuàng)新。鑒于此，本研究提出：

命題2：組織基于認(rèn)知重塑進(jìn)行組織文化與AI邏輯匹配，促進(jìn)人工智能-人力資源實(shí)踐，進(jìn)而提升組織績(jī)效，組織對(duì)AI-人力資源實(shí)踐進(jìn)行反哺，形成良性循環(huán)，實(shí)現(xiàn)組織創(chuàng)新。

當(dāng)組織將AI與人力資源管理相結(jié)合取得突出績(jī)效表現(xiàn)時(shí)，是具有標(biāo)榜意義的，于組織內(nèi)部而言，領(lǐng)導(dǎo)變更管理重點(diǎn)，促使AI在組織內(nèi)得到正視，同時(shí)因AI本身具備的靈活性與適用性，組織氛圍將表現(xiàn)出更為包容的一面，協(xié)助AI在組織內(nèi)的推廣，以期技術(shù)革新得到組織成員的認(rèn)可與推崇[17]；于組織外部而言，企業(yè)爭(zhēng)相效仿，在知識(shí)共享的過(guò)程中一旦突破組織壁壘，在多個(gè)組織間擴(kuò)散，進(jìn)而引起較大規(guī)模的組織對(duì)此進(jìn)行思考。于學(xué)術(shù)中成為經(jīng)典案例、擴(kuò)散成為新媒體的熱點(diǎn)，將學(xué)術(shù)研究、輿論擴(kuò)散做手段，由相關(guān)組織、研究主體進(jìn)行推廣，擴(kuò)大AI與人力資源管理相結(jié)合取得實(shí)際成效的影響力，帶動(dòng)組織層面的深入研究和探索，由感性認(rèn)識(shí)上升至理性認(rèn)識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)較為普遍的認(rèn)知。具體路徑為：組織文化與AI邏輯匹配—人工智能-人力資源實(shí)踐—組織績(jī)效—認(rèn)知普遍。鑒于此，本研究提出：

命題3：在實(shí)踐取得卓越的組織績(jī)效后，以組織的表現(xiàn)反映AI與人力資源管理的結(jié)合，這一績(jī)效表現(xiàn)會(huì)通過(guò)多主體進(jìn)行多渠道擴(kuò)散，形成普遍認(rèn)知。

2.2 社會(huì)層面AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理創(chuàng)新邏輯

結(jié)合時(shí)代特征與社會(huì)典型，社會(huì)層面AI技術(shù)推動(dòng)人力資源管理的應(yīng)用多路徑地實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新擴(kuò)散，通過(guò)幫助社會(huì)層人崗匹配、薪酬匹配等目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，同時(shí)協(xié)助提升崗位責(zé)任認(rèn)知與評(píng)估，釋放人才效能，為AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理不斷注入創(chuàng)新動(dòng)力，提升影響力和知識(shí)共享程度，帶動(dòng)實(shí)現(xiàn)普遍認(rèn)知。

2.2.1 算法：時(shí)代特征下信息技術(shù)創(chuàng)新提升社會(huì)生產(chǎn)率

AI成為時(shí)代需求和發(fā)展方向，人類的日常生活被AI所包裹。在人類進(jìn)化的過(guò)程中，AI以其硬件構(gòu)成和軟件進(jìn)化的特點(diǎn)成為了協(xié)同進(jìn)化的工具，加之AI的逐步普及和除卻生物構(gòu)造的局限性，人類選擇用AI能夠更好地服務(wù)于社會(huì)、服務(wù)于自身[18]。由于這一客觀需求，便有了AI進(jìn)一步的技術(shù)創(chuàng)新，創(chuàng)新不止于人們的生活需求，更在于各行各業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。以社會(huì)群體為單位，依據(jù)最為常用的線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)（SVM）、K-近鄰以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等算法模型完成信息分類、人才劃歸、薪酬水平?jīng)Q策，增加信息對(duì)稱度，在社會(huì)層面做到人崗匹配、薪酬匹配。同時(shí)諸如文言一心、ChatGPT、豆包等國(guó)內(nèi)外大模型的投入應(yīng)用，確保整個(gè)社會(huì)實(shí)現(xiàn)人力資源的配置優(yōu)化[19]。當(dāng)應(yīng)用實(shí)踐得到較好的反饋，社會(huì)的發(fā)展進(jìn)一步要求AI在人力資源管理領(lǐng)域進(jìn)一步創(chuàng)新。隨著社會(huì)資源投入力度加大，社會(huì)主體對(duì)于AI的認(rèn)識(shí)渠道和理解渠道持續(xù)增加；認(rèn)識(shí)的傳播過(guò)程是網(wǎng)絡(luò)化的，數(shù)量呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)社會(huì)范圍內(nèi)的普遍認(rèn)知。路徑體現(xiàn)為：時(shí)代變革—技術(shù)創(chuàng)新—認(rèn)知普遍。鑒于此，本研究提出：

命題4：數(shù)字化時(shí)代變革對(duì)AI提出需求，推動(dòng)技術(shù)在人力資源管理領(lǐng)域應(yīng)用，使社會(huì)生產(chǎn)率提升，應(yīng)用反饋進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新。

創(chuàng)新的發(fā)生最初集中于一點(diǎn)。創(chuàng)新的發(fā)生從地理區(qū)域、職能范疇和行業(yè)類別視角出發(fā)。從地理區(qū)域來(lái)看，創(chuàng)新源于全國(guó)范圍內(nèi)的局部地區(qū)，局部區(qū)域創(chuàng)新技術(shù)取得一定的發(fā)展，在實(shí)踐應(yīng)用中獲得成效后，區(qū)域內(nèi)各行政、企業(yè)主體爭(zhēng)先效仿，創(chuàng)新由點(diǎn)到面迅速擴(kuò)散。從職能領(lǐng)域來(lái)看，最初開始于人力資源管理領(lǐng)域中的某一部分，當(dāng)創(chuàng)新在管理過(guò)程中表現(xiàn)出良好的創(chuàng)新績(jī)效時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新就會(huì)發(fā)生擴(kuò)散，創(chuàng)新的擴(kuò)散會(huì)先從發(fā)生的這一環(huán)節(jié)向上端和下端延申，直至實(shí)現(xiàn)全過(guò)程人力資源管理創(chuàng)新；從行業(yè)類別來(lái)看，創(chuàng)新的發(fā)生大多集中于高新技術(shù)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，當(dāng)這些企業(yè)創(chuàng)新取得實(shí)際產(chǎn)出后，會(huì)波及到整個(gè)供應(yīng)鏈的上游和下游，出現(xiàn)行業(yè)的績(jī)效差距，行業(yè)內(nèi)的博弈就要求其余行業(yè)也要進(jìn)行創(chuàng)新發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新擴(kuò)散。創(chuàng)新擴(kuò)散從局部到全局，從部分到整體。路徑體現(xiàn)為：時(shí)代變革—技術(shù)創(chuàng)新—?jiǎng)?chuàng)新擴(kuò)散。鑒于此，本研究提出：

命題5：時(shí)代背景下的創(chuàng)新由一點(diǎn)推向多點(diǎn)，由局部邁向全局，創(chuàng)新范圍、領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，形成創(chuàng)新擴(kuò)散。

2.2.2 認(rèn)知：行業(yè)典范引發(fā)的創(chuàng)新擴(kuò)散驅(qū)動(dòng)AI人力資源認(rèn)知普遍

行業(yè)的變革、生產(chǎn)率的提高先發(fā)生在個(gè)別企業(yè)，然后在全社會(huì)范圍內(nèi)推廣應(yīng)用。以典型的技術(shù)性企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為例，百度、華為和IBM公司都處于數(shù)字化變革的前沿，并在招聘、培訓(xùn)與員工關(guān)系管理方面取得了一定的實(shí)踐成果。這些示范性企業(yè)做出創(chuàng)新之后，根據(jù)創(chuàng)新擴(kuò)散理論，一方面，同行業(yè)企業(yè)看到這樣的成效會(huì)自發(fā)的跟隨這種創(chuàng)新，達(dá)到了創(chuàng)新擴(kuò)散的目的，另一方面，行業(yè)中有個(gè)別企業(yè)生產(chǎn)率過(guò)高，其他企業(yè)為了不被淘汰，不得不進(jìn)行創(chuàng)新，最終實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新擴(kuò)散。雖然一種是主動(dòng)進(jìn)行，另一種是被動(dòng)推進(jìn)，但二者都必須將AI技術(shù)實(shí)際應(yīng)用，結(jié)果是AI的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，而效果也為眾人所知。AI人力資源管理的認(rèn)識(shí)是新知識(shí)學(xué)習(xí)的過(guò)程，創(chuàng)新擴(kuò)散的成效便是增強(qiáng)社會(huì)認(rèn)知的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)；同時(shí)，隨著AI的關(guān)注度和社會(huì)認(rèn)知程度提高，人力資源管理作為現(xiàn)代管理的核心，于社會(huì)、企業(yè)而言，是工作開展的基礎(chǔ)，也是提升工作績(jī)效的重要?jiǎng)恿ΑＴ诮Y(jié)合AI與人力資源管理方面，諸多知名企業(yè)為我們提供了不同的答卷，隨著時(shí)間推移，有更多的形式和實(shí)踐提供參考。為使社會(huì)健康高效發(fā)展，社會(huì)對(duì)于AI在人力資源管理領(lǐng)域的應(yīng)用關(guān)注度也必須做出回應(yīng)，重視程度越高，認(rèn)知越普遍。路徑體現(xiàn)為：社會(huì)典范—?jiǎng)?chuàng)新擴(kuò)散—社會(huì)生產(chǎn)率提高—AI人力資源普遍認(rèn)知。鑒于此，本研究提出：

命題6：社會(huì)上示范企業(yè)越多，創(chuàng)新擴(kuò)散的范圍越大、創(chuàng)新擴(kuò)散的效用越顯著，產(chǎn)生的影響越大，則社會(huì)對(duì)于AI在人力資源管理領(lǐng)域的關(guān)注度越高，認(rèn)知更普遍。

綜上所述，本研究提出AI驅(qū)動(dòng)人力資源管理創(chuàng)新的理論框架（圖1）。

3 AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理應(yīng)用邏輯

AI通過(guò)兩個(gè)主要步驟與人力資源管理緊密結(jié)合在一起。一是應(yīng)對(duì)常規(guī)任務(wù)的自動(dòng)化，二是多方海量數(shù)據(jù)的處理。第一步將人的簡(jiǎn)單重復(fù)勞動(dòng)時(shí)間大大減少，將員工的時(shí)間資源投入更有效的部分，這本身就是人力資源工作的一部分，第二步將自動(dòng)化的結(jié)果輔助決策，會(huì)為管理者提供決策依據(jù)和決策建議，從廣泛意義來(lái)看，提高了決策的精度。探究數(shù)字化與AI的關(guān)聯(lián)性發(fā)現(xiàn)，AI離不開數(shù)字化。數(shù)字化是對(duì)現(xiàn)有海量數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，海量數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)又為數(shù)字機(jī)器自主學(xué)習(xí)提供了豐富的信息資源[21]，加速了AI的進(jìn)程。這個(gè)過(guò)程將兩大應(yīng)用步驟連結(jié)在了一起。在數(shù)字宇宙中，數(shù)字化奠定了AI發(fā)展的基礎(chǔ)，被賦予“生命”的AI將成為數(shù)字化的終極形態(tài)。

當(dāng)今人力資源管理的趨勢(shì)是使用AI來(lái)改善和優(yōu)化組織的人力資源管理過(guò)程[19]。AI驅(qū)動(dòng)的人力資源管理研究可以幫助組織更好地管理人力資源，提高效率和生產(chǎn)力，降低成本，從而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

3.1 應(yīng)用架構(gòu)

從人力資源管理職能模塊出發(fā)，分析AI驅(qū)動(dòng)人力資源管理的應(yīng)用框架，其核心是數(shù)據(jù)處理能力、計(jì)算能力和相對(duì)客觀理性的輔助決策結(jié)果。

在人力資源戰(zhàn)略和規(guī)劃方面，作為輔助決策系統(tǒng)，ML的運(yùn)用可以幫助企業(yè)管理者作出完整的戰(zhàn)略規(guī)劃，以及人力資源計(jì)劃。而通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和信息獲取等手段，將所有能夠影響企業(yè)管理者決定的大數(shù)據(jù)加以收集，再進(jìn)一步對(duì)大數(shù)據(jù)分析，根據(jù)外部環(huán)境變化產(chǎn)生的挑戰(zhàn)與危機(jī)，通過(guò)企業(yè)智能決策管理系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)與分析研究的基礎(chǔ)上，形成企業(yè)人力資源管理戰(zhàn)略。在招聘方面，通過(guò)ML的因果方法研究候選人的個(gè)性特質(zhì)，對(duì)簡(jiǎn)歷的候選人進(jìn)行甄別，并且通過(guò)結(jié)構(gòu)化測(cè)評(píng)，依據(jù)候選人過(guò)去的從業(yè)經(jīng)歷、學(xué)業(yè)經(jīng)驗(yàn)和工作能力特點(diǎn)，可通過(guò)如聊天機(jī)器人（Chatbot）應(yīng)用程序進(jìn)行全面考核，然后再由人力資源部門進(jìn)行人工測(cè)評(píng)，增加了找到與公司戰(zhàn)略目標(biāo)、價(jià)值觀等相匹配的管理人員的機(jī)會(huì)。在培訓(xùn)方面，以每個(gè)員工的職位要求為基準(zhǔn)，旨在促進(jìn)員工的職業(yè)形成與發(fā)展，改變傳統(tǒng)的教學(xué)與培養(yǎng)方法，AI幫助培養(yǎng)、調(diào)整和制定個(gè)性化的培訓(xùn)計(jì)劃。在績(jī)效管理方面，ML幫助建立每個(gè)員工不同層面的大數(shù)據(jù)分析，從而使得人力資源部門能夠更加高效地獲取與統(tǒng)計(jì)人員測(cè)評(píng)成果，即將每位員工集成為一個(gè)個(gè)獨(dú)特的數(shù)據(jù)集，建成人才庫(kù)，幫助企業(yè)提高OKR、KPI等考核體系的契合性和量化能力。在薪酬制度方面，智能決策推薦是根據(jù)工作成員的實(shí)際行為給出的下一次工資的推薦，有效防止了非理性的工資選擇。在勞動(dòng)關(guān)系管理方面，成立公司自己的社群便是很好地掌握及調(diào)整員工關(guān)系的主要途徑之一。同時(shí)勞動(dòng)合同和人才分類的數(shù)據(jù)庫(kù)建立也是企業(yè)系統(tǒng)管理的重要措施。

從AI人力資源管理職能應(yīng)用架構(gòu)來(lái)看，應(yīng)用前端都采用數(shù)據(jù)庫(kù)管理的模式，為AI應(yīng)用提供依據(jù)；在應(yīng)用過(guò)程中，通過(guò)算法模型對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行清洗和處理，將處理結(jié)果以應(yīng)用成果的形式呈至相關(guān)決策人員，以幫助優(yōu)化管理。

3.2 應(yīng)用實(shí)踐

眾多人力資源專業(yè)職能模塊將會(huì)被智能人所替代，但人力資源管理的專業(yè)性、人性化、創(chuàng)新性與個(gè)性化服務(wù)不可能完全被替代[8]。根據(jù)AI的設(shè)計(jì)理念，其核心原理在于預(yù)測(cè)，而人力資源管理中的重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)匹配，包括人崗匹配、戰(zhàn)略匹配、權(quán)責(zé)匹配、薪酬匹配，其勝任力是關(guān)鍵。學(xué)習(xí)勝任力已經(jīng)成為人工智能時(shí)代促進(jìn)人力資源自由全面可持續(xù)發(fā)展的核心主題。人工智能時(shí)代學(xué)習(xí)勝任力要保持本體論、認(rèn)識(shí)論、價(jià)值論和方法論的統(tǒng)一[22]。在實(shí)際工作過(guò)程中，AI以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的運(yùn)算邏輯幫助降低了決策的主觀性帶來(lái)的不良影響，AI的應(yīng)用實(shí)踐如何，就在于它預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性是否滿足“匹配”的最小閾值。

在人力資源戰(zhàn)略和規(guī)劃方面。IBM公司人力資源部門的管理人員考量智能決策系統(tǒng)希望采取的政策建議，在其協(xié)助下提出了適合公司人才管理的政策。在招聘方面，百度TIC團(tuán)隊(duì)根據(jù)應(yīng)聘者在以往招聘中的經(jīng)歷，開發(fā)出基于國(guó)內(nèi)首個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能招聘算法模型，對(duì)相關(guān)信息經(jīng)過(guò)整理和構(gòu)建，從而得到了多角度的應(yīng)聘者簡(jiǎn)歷畫像。在培訓(xùn)方面，基于標(biāo)簽的多因素推薦算法可以為企業(yè)量身定做針對(duì)性的培訓(xùn)方案和培養(yǎng)計(jì)劃，更容易讓人接受，實(shí)際效果更佳。在績(jī)效管理方面，包括門禁打卡出勤、獲取比較全面、有評(píng)價(jià)依據(jù)的員工信息，并通過(guò)權(quán)重的設(shè)定，不斷更新和改進(jìn)績(jī)效考核方法。在薪酬制度方面，IBM公司根據(jù)決策樹原理的決策支持工具，協(xié)助管理人員建立薪酬規(guī)劃。在員工關(guān)系管理方面，各大知名企業(yè)建立的內(nèi)部社區(qū)便是這樣一個(gè)渠道，既提供了員工的交流平臺(tái)，同時(shí)幫助企業(yè)更好地掌握員工的心理信息，以此適當(dāng)調(diào)整員工關(guān)系，基于Transformer模型的ChatGPT就是AI中自然語(yǔ)言處理的典型應(yīng)用。

但在應(yīng)用實(shí)踐過(guò)程中，同樣面臨著一定的挑戰(zhàn)和問題。主要集中在就業(yè)問題和人權(quán)倫理問題兩個(gè)方面。AI人力資源應(yīng)用的本意是提高社會(huì)生產(chǎn)率，節(jié)約社會(huì)資源，主觀目的達(dá)到的同時(shí)，伴隨著失業(yè)的客觀后果。由于技術(shù)創(chuàng)新帶來(lái)的效率提升，以致于原有勞動(dòng)力質(zhì)量和數(shù)量無(wú)法適配當(dāng)前的勞動(dòng)力要求引發(fā)的技術(shù)性失業(yè)后果，這是社會(huì)進(jìn)步的必然。ChatGPT等人工智能技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)工作崗位造成了一定程度的沖擊，同時(shí)也為勞動(dòng)者提供了機(jī)遇和挑戰(zhàn)[23]，減少人類基礎(chǔ)性工作的時(shí)間，更多精力被釋放，引導(dǎo)社會(huì)的工作重心放在創(chuàng)新創(chuàng)意方面的塑造，長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，ChatGPT等人工智能技術(shù)并不會(huì)取代人類勞動(dòng)，反而會(huì)催生出更多的勞動(dòng)形式。AI人力資源管理正在重塑商業(yè)模式、社會(huì)組織運(yùn)營(yíng)動(dòng)力體系以及人類的行為體系。AI的依據(jù)在于數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)獲取的途徑就顯得非常重要，這也帶來(lái)了一個(gè)人權(quán)倫理的選擇：更多的隱私保護(hù)亦或者是高效的運(yùn)行機(jī)制。社會(huì)與企業(yè)高效的AI人力資源管理意味著精準(zhǔn)的信息來(lái)源，同樣代表著對(duì)原有法制范圍內(nèi)所應(yīng)允的隱私保護(hù)范圍的入侵，一旦缺乏了準(zhǔn)確的信息支持，AI人力資源管理就發(fā)揮不出應(yīng)有的效果。

4 總結(jié)與展望

本研究依據(jù)認(rèn)知行為理論和創(chuàng)新擴(kuò)散理論，從算法與認(rèn)知兩方面出發(fā)，通過(guò)6個(gè)命題展現(xiàn)AI在人力資源管理的發(fā)展過(guò)程中的影響機(jī)制，從“應(yīng)用試點(diǎn)”到“良性反饋”再到“廣泛推行”，得出“認(rèn)知普遍”的逐步推理，據(jù)此從組織層面和社會(huì)層面跨層次建構(gòu)了AI驅(qū)動(dòng)人力資源管理創(chuàng)新的理論框架。之后探討AI在人力資源管理領(lǐng)域的應(yīng)用基礎(chǔ)、應(yīng)用架構(gòu)和應(yīng)用實(shí)踐，從人力資源管理的職能模塊展示了AI應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

本研究提出AI驅(qū)動(dòng)人力資源管理創(chuàng)新的理論框架，但未進(jìn)行實(shí)證研究。未來(lái)研究應(yīng)該進(jìn)一步探討不同文化和技術(shù)水平的差異。同時(shí)，雖然AI在技術(shù)上具有優(yōu)勢(shì)，但需要關(guān)注其道德和隱私問題，避免偏離“以人為本”的發(fā)展宗旨，以及在員工心態(tài)、數(shù)據(jù)分析等方面可能帶來(lái)的問題。同時(shí)技術(shù)革新可能會(huì)導(dǎo)致技術(shù)性失業(yè)和技術(shù)性失智，如何妥善解決這些問題是今后探討的重點(diǎn)。

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（責(zé)任編輯：宋勇剛）