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    AI+HR新技術(shù)帶來(lái)的管理新挑戰(zhàn)

    2024-12-28 00:00:00陳夢(mèng)莉陳晨
    經(jīng)濟(jì)師 2024年12期

    摘 要:人類社會(huì)的科技發(fā)展水平和現(xiàn)代化水平在第一次工業(yè)革命后飛速發(fā)展,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)方式產(chǎn)生了巨大的變化,管理思想和方式也隨之進(jìn)入了現(xiàn)代化,科學(xué)化專業(yè)化的人力資源管理應(yīng)運(yùn)而生。如今,新一代科技革命蓄勢(shì)待發(fā),以ChatGPT為代表的生成式人工智能依托算法軟件和芯片硬件橫空出世,在帶來(lái)新奇體驗(yàn)的同時(shí),也對(duì)現(xiàn)在的生產(chǎn)方式和工作形式帶來(lái)新的因素和變化,與此同時(shí),該變化也會(huì)對(duì)現(xiàn)有組織形態(tài)和人力資源管理方式方法帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。

    關(guān)鍵詞:人力資源管理 人工智能 人力資源轉(zhuǎn)型

    中圖分類號(hào):F240文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1004-4914(2024)12-245-02

    一直以來(lái),組織管理模式極大地受到科技發(fā)展及生產(chǎn)方式影響。

    在工業(yè)革命時(shí)期,蒸汽機(jī)等機(jī)械催生出集中化、標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?;S,以往的以手工作坊為代表的小型生產(chǎn)組織讓位于流水線生產(chǎn)的大型工廠組織,手工學(xué)徒也讓位于流水線工人。以泰勒為代表的科學(xué)管理學(xué)應(yīng)運(yùn)而生,對(duì)生產(chǎn)每個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行分析控制,在管理中做到精細(xì)化管理,每個(gè)行為都有相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確保效率。但是資本僅關(guān)注生產(chǎn)效率和利潤(rùn)最大化,勞動(dòng)者則面臨惡劣的工作條件和低工資待遇,勞資關(guān)系是該階段的主要關(guān)注點(diǎn)。

    20世紀(jì)中后期,管理學(xué)家彼得·魯克于1954年在《管理實(shí)踐》中第一次提出人力資源,其認(rèn)為人作為一種生產(chǎn)資料擁有其他資源所沒有的“協(xié)調(diào)能力、融合能力、判斷能力和想象能力”。西奧多·舒爾茨研究美國(guó)當(dāng)時(shí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,認(rèn)為促使美國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量迅速增加和生產(chǎn)率顯著提高的重要因素,已不再傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)定義的生產(chǎn)要素,即土地、勞動(dòng)者數(shù)量和資金投入量的增加,而是人的知識(shí)、能力和技能的提高。企業(yè)開始將員工視為其最重要的資產(chǎn)之一,管理者開始關(guān)注員工的培訓(xùn)、激勵(lì)、績(jī)效評(píng)估和發(fā)展。

    隨著科技的進(jìn)步和全球化的加劇,受到高等教育的知識(shí)型員工開始占據(jù)市場(chǎng)中的主流地位。與過(guò)去的流水線工人相比,這種類型員工主要從事難以量化的創(chuàng)意型工作。管理方式逐漸從過(guò)程性控制,轉(zhuǎn)向結(jié)果衡量。人力資源管理模式由機(jī)械化的人事管理向人本管理、知識(shí)管理、自主管理等方向轉(zhuǎn)變。同時(shí),技術(shù)也改變了人力資源管理實(shí)踐,助力了人力資源管理職能,提高了效率、準(zhǔn)確性和可及性。

    一、新技術(shù)的產(chǎn)生

    以ChatGPT為標(biāo)志的新一代人工智能作為一場(chǎng)深刻的科技革命,具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域,對(duì)生產(chǎn)生活都帶來(lái)了巨大變化。生成式人工智能(Generative AI)是指一類有能力生成新的、具有原創(chuàng)性內(nèi)容的人工智能系統(tǒng),內(nèi)容包括文字、圖像、視頻、音效等。這些系統(tǒng)在大型數(shù)據(jù)集上接受訓(xùn)練,通過(guò)理解和捕捉數(shù)據(jù)中的模式、風(fēng)格和結(jié)構(gòu)來(lái)學(xué)習(xí)生成新內(nèi)容。

    目前的AI具有以下幾個(gè)突出特征:

    (一)自動(dòng)化

    利用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),使人工智能系統(tǒng)能夠自主生成新的內(nèi)容,如文本、圖像、音頻等,產(chǎn)生模仿人類創(chuàng)造力的逼真而多樣化的輸出,而無(wú)需人類干預(yù)或指導(dǎo),實(shí)現(xiàn)內(nèi)容創(chuàng)作和生產(chǎn)的自動(dòng)化過(guò)程。這種自動(dòng)化能力為各行業(yè)帶來(lái)了更高效、更快速的內(nèi)容生成方式,從而提升生產(chǎn)效率并拓展創(chuàng)意領(lǐng)域的可能性。

    (二)數(shù)據(jù)需求

    AI訓(xùn)練和高質(zhì)量數(shù)據(jù)有緊密。在訓(xùn)練AI模型時(shí),大量的初始數(shù)據(jù)需要作為學(xué)習(xí)樣板進(jìn)行輸入,供模型學(xué)習(xí)和優(yōu)化參數(shù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、多樣性和數(shù)量將直接影響到人工智能模型的性能和效果。高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)能夠幫助模型更好地泛化和應(yīng)對(duì)各種情況,而不足或低質(zhì)量的數(shù)據(jù)則可能導(dǎo)致模型的不穩(wěn)定性和誤差率提高。因此,充分準(zhǔn)備和優(yōu)化數(shù)據(jù)輸入是確保人工智能模型訓(xùn)練成功的關(guān)鍵步驟之一。

    (三)自然語(yǔ)言交互

    通過(guò)自然語(yǔ)言處理和生成技術(shù),AI可以理解和處理用戶輸入的自然語(yǔ)言,并以自然語(yǔ)言形式回應(yīng)用戶。這種交互方式使得與AI系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)話、提問、獲取信息或執(zhí)行任務(wù)的門檻大大降低,人機(jī)之間的交流更加自然和便捷,為AI進(jìn)入各種行業(yè)、情景打下基礎(chǔ)。

    (四)“黑箱”

    由于其復(fù)雜的架構(gòu)、高維數(shù)據(jù)處理和不透明的決策過(guò)程,AI的決策過(guò)程和輸出通常被視為一個(gè)“黑箱”。AI模型由大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,在訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系和模式,訓(xùn)練過(guò)程涉數(shù)百萬(wàn)個(gè)參數(shù),這使得解釋模型做出的具體決策的過(guò)程非常困難。雖然有一些解釋人工智能模型輸出的技術(shù),如歸因法,但這些技術(shù)在充分解釋復(fù)雜的生成式人工智能模型的決策方面存在局限性,導(dǎo)致人們對(duì)其產(chǎn)生“黑箱”感知,阻礙了透明度和可解釋性的努力。

    二、新技術(shù)所帶來(lái)的管理新挑戰(zhàn)

    隨著人工智能技術(shù)的相對(duì)成熟,越來(lái)越多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)開始將AI技術(shù)應(yīng)用于內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域,以降低生產(chǎn)成本,提高效率、創(chuàng)新性和質(zhì)量等。AI給組織帶來(lái)效益增長(zhǎng)和成本降低的同時(shí),也存在新的管理問題和挑戰(zhàn)。

    (一)工作內(nèi)容及流程變化

    對(duì)于許多領(lǐng)域、工作崗位而言,AI憑借其高效處理能力和學(xué)習(xí)能力比人類工作者更有效能,將會(huì)產(chǎn)生巨大的替代效應(yīng),對(duì)人類工作者產(chǎn)生巨大的沖擊和造成巨大的就業(yè)危機(jī)。AI可以自動(dòng)完成重復(fù)性、規(guī)?;娜蝿?wù),也可以為決策支持提供數(shù)據(jù)分析或方案比較等有一定深度的任務(wù),對(duì)組織的工作內(nèi)容安排、崗位設(shè)置產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

    (二)內(nèi)部數(shù)據(jù)積累和透明化

    如前文所說(shuō),AI模型的準(zhǔn)確性和可靠性依賴前期基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和代表性。組織用好AI,就需要將組織內(nèi)部形成的抽象知識(shí)、信息做好數(shù)據(jù)化和信息共享。目前,很多組織還停留在紙質(zhì)化辦公或各部門信息不互通的階段,要想順暢向AI使用轉(zhuǎn)型,有多個(gè)階段需要跨越。此外,過(guò)往數(shù)據(jù)中如果存在偏差或偏見,可能會(huì)在后續(xù)使用中不斷強(qiáng)化與加深,而導(dǎo)致不良后果。

    (三)工作評(píng)價(jià)方式更新

    當(dāng)AI可以廣泛被應(yīng)用在工作中,甚至代替一部分原本人類工作者的工作內(nèi)容時(shí),一方面,如何科學(xué)客觀地評(píng)價(jià)人類工作者的工作績(jī)效、工作成果,成為一個(gè)新的挑戰(zhàn);另一方面,組織中的很多工作可以交給機(jī)器,但是人事決策的風(fēng)險(xiǎn)和責(zé)任最終只能由人來(lái)承擔(dān)。確???jī)效評(píng)價(jià)的公平公正,是未來(lái)組織穩(wěn)定健康發(fā)展需解決的重要問題。

    (四)新的用工風(fēng)險(xiǎn)

    目前,AI在使用規(guī)范、政策法規(guī)與社會(huì)環(huán)境、技術(shù)成熟性與安全性上還存在很多缺陷,隨意使用AI工具可能會(huì)給組織帶來(lái)不可逆轉(zhuǎn)的管理災(zāi)難,包括數(shù)據(jù)安全、信息偽造、道德倫理風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)等。人類工作者使用AI的行為規(guī)范與要求尚未填補(bǔ),在缺乏有效監(jiān)督的情況下,人類工作者可能利用AI規(guī)避和轉(zhuǎn)嫁個(gè)人責(zé)任,造成工作或輿論風(fēng)險(xiǎn)。

    三、人力資源管理的新角色

    在這生成式人工智能時(shí)代,人力資源管理同樣可以使用新的工具來(lái)助力管理的效能,例如使用人工智能算法可以幫助企業(yè)快速篩選符合條件的應(yīng)聘者,降低招聘成本和提高效率;根據(jù)員工的知識(shí)、技能和工作經(jīng)驗(yàn)等方面的需求,自動(dòng)化和個(gè)性化地推送培訓(xùn)內(nèi)容和活動(dòng),提高培訓(xùn)的針對(duì)性和效果等。此外,人力資源管理從業(yè)者作為人類的同理心、道德意識(shí)、智慧、等是機(jī)器無(wú)法模仿和替代的,在未來(lái)人機(jī)協(xié)同社會(huì)具有獨(dú)特的價(jià)值。

    為了幫助組織更好地適應(yīng)新技術(shù),人力資源管理在以下幾個(gè)方面可以發(fā)揮更大作用。

    (一)人力資源從業(yè)者轉(zhuǎn)變思維,不斷提升認(rèn)知

    從業(yè)者需要積極主動(dòng)了解人工智能的基本原理、應(yīng)用場(chǎng)景和潛在影響。這包括參加培訓(xùn)課程、學(xué)習(xí)在線資源和參與相關(guān)行業(yè)活動(dòng),以便更好地理解和應(yīng)用人工智能技術(shù)。深入了解人工智能對(duì)組織和員工工作的影響,包括工作內(nèi)容的轉(zhuǎn)變、技能需求的變化以及人機(jī)協(xié)作的模式等。這可以通過(guò)與業(yè)務(wù)部門和技術(shù)團(tuán)隊(duì)的密切合作來(lái)實(shí)現(xiàn),以便更好地預(yù)測(cè)和規(guī)劃未來(lái)的人才需求。一些傳統(tǒng)的工作角色可能會(huì)發(fā)生變化或消失,而新的工作角色也會(huì)出現(xiàn)。從業(yè)者需要重新審視和設(shè)計(jì)工作角色和職位描述,以適應(yīng)人工智能時(shí)代的需求。這可能涉及到技能的重新評(píng)估、培訓(xùn)計(jì)劃的制定以及工作流程的優(yōu)化等方面。

    (二)將AI融入人力資源流程

    AI可以整合到人力資源流程和實(shí)踐中,提高管理效率、準(zhǔn)確性和有效性。在招聘上,簡(jiǎn)歷篩選、面試安排、打分收集等常規(guī)任務(wù)自動(dòng)化,以及使用AI驅(qū)動(dòng)分析招聘偏好及趨勢(shì);在培訓(xùn)上,大量傳統(tǒng)培訓(xùn)性工作可以由機(jī)器完成,尤其是知識(shí)、數(shù)據(jù)、信息、程序性技術(shù)相關(guān)的培訓(xùn),可以用AI創(chuàng)造個(gè)性化、多樣性的培訓(xùn)資源。

    (三)關(guān)注技術(shù)使用的道德和公平

    從業(yè)者需要制定人工智能技術(shù)使用的指導(dǎo)方針和政策,確保人工智能系統(tǒng)透明、負(fù)責(zé)、公正,并保護(hù)員工的權(quán)利和隱私。通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定和績(jī)效評(píng)估,降低主觀性;建立多元化和包容性文化,鼓勵(lì)員工參與決策并尊重不同觀點(diǎn);提供培訓(xùn)和教育,增強(qiáng)員工的意識(shí)和認(rèn)知,以及減少偏見的影響;采用公正的招聘和晉升程序,確保候選人和員工的機(jī)會(huì)平等;持續(xù)監(jiān)測(cè)和評(píng)估組織的偏見情況,并采取糾正措施。從業(yè)者還應(yīng)監(jiān)控人工智能系統(tǒng)是否存在潛在偏見或意外后果,并在必要時(shí)采取糾正措施。

    (四)培養(yǎng)和貫徹組織文化

    從業(yè)者需要在組織內(nèi)部培養(yǎng)適應(yīng)創(chuàng)新的文化,鼓勵(lì)探索和采用人工智能技術(shù),促進(jìn)協(xié)作、跨職能團(tuán)隊(duì)和知識(shí)共享。AI的工作效率給一般勞動(dòng)者的就業(yè)與職業(yè)安全感帶來(lái)一些負(fù)面影響。從業(yè)者需要更加重視幫助一般勞動(dòng)者發(fā)掘工作的內(nèi)在激勵(lì)功能,在精神和文化上展現(xiàn)工作的意義,獲得認(rèn)可與尊重等,發(fā)展個(gè)體優(yōu)勢(shì),增加工作幸福度和敬業(yè)度,讓技術(shù)為組織和個(gè)人帶來(lái)雙贏。

    參考文獻(xiàn):

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