AI的概念

在1956年美国的达特茅斯会议上，Mccarthy首次提出了“Artificial Intelligence”这一术语。研究认为，AI是被引入来开发模仿人类能力和智力行为，并能够取代人类智能的“思维机器”。Edward等人将AI与管理学相结合，认为AI是一种虚拟劳动力，以深度算法为核心，进行数据分析和逻辑推理，来协助员工处理复杂问题。目前，AI可分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能三个发展阶段。弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence），即第一代人工智能应用程序、人工狭义智能，仅将AI应用于特定任务的应用程序，并不能真正思考、推理、解决问题。比如Facebook能够识别图像中的人脸并标记用户，Siri能够理解声音指令并采取相应的行动。强人工智能（Artificial General Intelligence），即第二代人工智能、人工通用智能，具备感知、理解、思考、推理、学习等人类能力，可以像人类一样独立思考和决策。近些年兴起 的遗传算法也使得强人工智能有了实现的希望。超人工智能（Artificial Super Intelligence），即第三代人工智能、人工通用智能，是真正的有自我意识的系统，其所观察和思考的内容，将超出人类现有的认知范围。随着AI产品的广泛生产和应用，例如 搜索引擎、智能手机、机器人以及在线翻译等，弱人工智能时代已经到来，AI如今可以在少数特定领域应用，展示出超越人类的能力。

AI技术在人力资源管理中的应用实践

目前，AI技术主要应用于员工招聘、培训开发、绩效管理、离职管理等人力资源职能模块。此外，AI技术还可以应用于人力资源危机管理和员工心理健康干预等。例如，MESKÓ等发现，AI可以通过促进诊断、辅助决策、数据分析和协调管理等，来缓解医疗保健领域的人力资源危机。胡心约等基于面部情绪识别、语音情绪识别、肢体动作情绪识别三种AI技术对员工的情绪健康进行了实时监测和适时干预。

综上所述，虽然AI技术在人力资源管理领域中的应用已取得初步进展，但在应用研究和实践方面仍存在不足之处。首先，AI技术在人才战略规划、 员工关系管理、职业生涯管理等人力资源管理职能方面的应用研究还较为缺乏。尽管Ye等运用人工神经网络对员工在社交网络中的行为动态建模以识别高潜力人才，却没有构建企业的人才战略规划框架。Almalis等使用FoDRA算法对应聘者的简历与职位描述进行匹配，却忽略了组织发展前景、员工职业目标与开发方向等因素，未形成职业生涯规划动态模型。

其次，在应用实践方面，研究人员侧重于对模型、变量或算法的选择与创新，对应用情境、意愿和结果等没有进行深入探讨。例如，Sen等使用信 息提取系统提取教育信息来初筛简历，但缺乏对系 统应用环境的考虑；Sudha等通过机器学习分析候选人的性格能力以进行人岗匹配，却没有综合 量其自身的岗位意愿；Li等结合VR技术提出了一套应用于电力行业的员工培训体系，却没有探究其应用结果。

总之，AI技术在人力资源管理中的应用仍是一个新话题，成熟的应用实践不超过10年，还需研究 者长期追踪，为“AI+HRM”的研究提供实践基础。

AI技术驱动下人力资源管理实践存在的优势

（一）提高人力资源管理效率

AI由于拥有远超人类的数据处理能力，在处理简历筛选、职位分析、账单管理等常规性业务时效率远高于人类。例如，AI依托大数据和云计算，可以涵盖市场上的人才信息，解决人才供需错位的问题，并且，AI可以科学快速地筛选简历。在2017年北美猎头公司SourceCon举办的招聘大赛中，机器人只花3.2秒就在5500份真实简历中筛选出了合适的简历，而顶尖猎头团队却需要4~9小时不等。此外，AI不受时空限制，能够协调面试安排，同时面试数名应聘者，大大提高了招聘效率。

（二）降低工作成本

AI技术的使用可以帮助人力资源部门降低劳动力、培训和离职所带来的成本。首先，相比于人类，对于简单常规的工作，AI完成工作的时间相对更少；对于危险系数高的工作，机器人执行任务的风险相对更低。AI技术的使用可以减少劳动力成本投入，提高企业自动化程度。其次，AI技术的运用使企业可以用较低的成本为员工提供高质量的培训，如通过计算机视觉、深度学习、VR/AR等技术模拟员工难以实地体验的工作场景，扩宽教学场景，实现知识的可视化。再者，企业依托AI的数据挖掘功能，可以预测员工的离职率并分析离职原因，及时制定相应政策防止人才流失。根据IBM Smarter Workforce Institute的研究，IBM通过实施多项AI应用程序节省了1.07亿美元的人力成本。

（三）提供无偏评估下的针对性服务

AI依凭数据挖掘和算法决策能准确分析员工信息，为其提供最匹配的岗位，最适合的培训和最公平的薪酬。首先，AI可以根据企业需求，精确定位能力和价值观符合企业要求的人才，并有效避免主观因素的影响。具体来说，AI是将任职资格转换为数值型指标，对应聘者的能力、心理及价值观进行评估，计算出符合标准的候选人，实现人岗匹配。其次，AI可以对企业信息进行图谱化管理以发现人力资源管理的不足，及时为员工制定针对性的学习方案。最后，企业利用AI技术可以实时检查员工工作完成情况，采用可量化的指标客观评估员工绩效，保证薪酬制度的透明化和公平性。

AI技术驱动下人力资源管理实践面临的问题

（一）技术层面

首先，现有的AI技术智能化程度不高。目前的聊天机器人或简历筛选器只能识别程序设定的常规词语或句子，不能理解多语义或有隐义的语句。其次，AI难以自主甄别信息。应聘者或员工可以提供有误信息以引导算法得出有益于自身的结果，但机器往往难以甄别这种虚假信息。另外，AI无法预测重要事件。人力资源管理存在一些不常发生的重要事件，如在小规模的组织中解雇员工。重要事件的样本量往往过少，但机器学习等AI技术需要大量观测值进行训练，所以AI难以准确预测非常规事务。因此，不能由AI完全取代人类HR进行人力资源管理，“AI+HRM”的新模式更为合适。

（二）个体层面

随着AI技术的发展，手续办理、薪酬核算等流程性和计算性的工作正在被机器所替代，员 失业风险剧增，导致员工的安全感缺失。2017年 McKinsey Global Institute预测到2030年约60%职业将被AI替代，约有7 500万~3.75亿劳动力需要转换职业类别。除此之外，AI也容易导致员工隐私被泄露。人力资源部门会有意收集信息以分析员工工作情绪、探究其工作参与度等，AI也会自主收集员工性 格偏好、家庭背景、关系网络等隐私信息用于机器学习。收集员工信息能够为战略人力资源管理的分析预测提供建议，但执行过程中难以避免过度索取员工信息、侵犯员工隐私等问题。

（三）社会层面

首先，AI技术在人力资源管理领域的应用会导致劳动关系变革。随着AI技术的发展，劳动关系主体模糊、劳动保障不完善、劳动风险增加等问题也随之而来。同时，AI技术的应用会带来一些社会伦理问题。一是人类和AI主体地位的争议问题。目前AI只关注数据易导致管理过程中对人的物化，而随着 AI的拟人度不断提高，人类的主体地位将受到威胁。二是数据本身的不准确，算法规则代码的不透明，以及运行程序中道德规范的缺失会让算法歧视成为可能。如招聘时AI进行数据分析可能会得出健康人比残疾人更优秀的结论而淘汰残疾人，忽视了社会责任、国家政策、企业文化等因素。

总结及展望

对AI进行研究有助于推动人力资源管理的发展。本研究发现，虽然AI技术在人力资源管理领域的应用研究已经有了初步进展，但仍然存在许多问题有待深入探讨。

首先，理论层面上，要夯实AI在人力资源管理中的理论基础。从研究方法上看，相比质性研究，现有研究多以量化方法展开AI对员工态度和行为的影响研究。从理论结构上看，有用交易成本理论研究员工招聘的，也有用社会认知理论探讨员工使用AI的心理反应的。但总的来说，现有研究大多集中于AI技术应用于组织的整体机制探索，缺少AI技术与人力资源管理这一细化领域的融合研 究，“AI+HRM”的理论研究尚不成熟。未来研究 人员应加强跨界交流，同时推进实证研究和质性研究，构建符合人力资源管理应用情境的AI理论框架。其次，技术层面上，需优化AI在人力资源管理中的应用技术。AI技术应用过程中存在小数据集的约束、隐私泄露、算法歧视、人类主体地位受冲击等问题，但现有研究主要着眼于现象评述，尚未对其给出行之有效的解决措施。

未来需关注新技术、新算法的产生，提高机器的精度和智能化 度，如基于人工神经网络技术，通过深度学习、迁移学习等算法实现小数据集的预测；同时，提高算法可解释性、增加系统透明度、加强人类控制与追踪，构建安全可靠、公平透明、符合伦理、泛化能力强的AI框架，为人力资源的智能化管理提供先决条件。

最后，应用层面上，应细化AI技术在人力资源管理中的应用策略。AI技术应用于人力资源管理，会对劳动关系带来冲击，引发一系列社会伦理问题，对个人权利、企业发展、社会治理产生深刻影响。

目前学界和企业对AI的研究主要集中于经济和技术方面，缺乏对社会稳定和伦理问题的深层探讨。

未来的应用研究不只要完善AI技术成果，更要着眼于应用后果，构建新的伦理范式，做到人类与AI和谐共生。具体来说，企业需要细化AI的应用环节与策略。一是要关注各利益相关方（员工、客 户、股东等）对于企业使用AI的心理和行为；二是要加强人力资源人员与算法工程师、计算机科学家的合作，提高跨学科综合素质；三是鼓励员工利用AI进行自我管理、自我提升。总之，企业应反对算法霸权和唯人工智能论，而是将技术作为决策支持的工具，推动“AI+HRM”新模式的发展。 

摘自：人工智能技术驱动下的人力资源管理：理论研究与实践应用

人工智能技术驱动下的人力资源管理：理论研究与实践应用_张琪.pdf