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《经济师》2024年第12期经济新视点

摘要：人类社会的科技发展水平和

现代化水平在第一次工业革命后飞速发

展，产业结构和生产方式产生了巨大的变AI+HR新技术带来的管理新挑战

化，管理思想和方式也随之进入了现代

化，科学化专业化的人力资源管理应运而

生。如今，新一代科技革命蓄势待发，以

ChatGPT为代表的生成式人工智能依托陈梦莉陈晨

算法软件和芯片硬件横空出世，在带来新

奇体验的同时，也对现在的生产方式和工作形式带来新的因(二)数据需求

素和变化，与此同时，该变化也会对现有组织形态和人力资源AI训练和高质量数据有紧密。在训练AI模型时，大量的

管理方式方法带来新的挑战。初始数据需要作为学习样板进行输入，供模型学习和优化参

关键词：人力资源管理人工智能人力资源转型数。训练数据的质量、多样性和数量将直接影响到人工智能模

中图分类号：F240文献标识码：A型的性能和效果。高质量的训练数据能够帮助模型更好地泛

化和应对各种情况，而不足或低质量的数据则可能导致模型

文章编号：1004-4914(2024)12-245-02

的不稳定性和误差率提高。因此，充分准备和优化数据输入是

一直以来，组织管理模式极大地受到科技发展及生产方确保人工智能模型训练成功的关键步骤之一。

式影响。（三）自然语言交互

在工业革命时期，蒸汽机等机械催生出集中化、标准化、通过自然语言处理和生成技术，AI可以理解和处理用户

规模化工厂，以往的以手工作坊为代表的小型生产组织让位输人的自然语言，并以自然语言形式回应用户。这种交互方式

于流水线生产的大型工厂组织，手工学徒也让位于流水线工使得与AI系统进行对话、提问、获取信息或执行任务的门槛

人。以泰勒为代表的科学管理学应运而生，对生产每个环节进大大降低，人机之间的交流更加自然和便捷，为AI进人各种

行分析控制，在管理中做到精细化管理，每个行为都有相应的行业、情景打下基础。

标准来确保效率。但是资本仅关注生产效率和利润最大化，劳(四)“黑箱”

动者则面临恶劣的工作条件和低工资待遇，劳资关系是该阶由于其复杂的架构、高维数据处理和不透明的决策过程，

段的主要关注点。AI的决策过程和输出通常被视为一个“黑箱”。AI模型由大型

20世纪中后期，管理学家彼得·鲁克于1954年在《管理实神经网络组成，在训练过程中学习数据中错综复杂的关系和

践》中第一次提出人力资源，其认为人作为一种生产资料拥有模式，训练过程涉数百万个参数，这使得解释模型做出的具体

其他资源所没有的“协调能力、融合能力、判断能力和想象能决策的过程非常困难。虽然有一些解释人工智能模型输出的

力”。西奥多·舒尔茨研究美国当时农业生产效率，认为促使美技术，如归因法，但这些技术在充分解释复杂的生成式人工智

国农业产量迅速增加和生产率显著提高的重要因素，已不再能模型的决策方面存在局限性，导致人们对其产生“黑箱”感

传统经济学定义的生产要素，即土地、劳动者数量和资金投人知,阻碍了透明度和可解释性的努力。

量的增加，而是人的知识、能力和技能的提高。企业开始将员二、新技术所带来的管理新挑战

工视为其最重要的资产之一，管理者开始关注员工的培训、激随着人工智能技术的相对成熟，越来越多的企业和机构

励、绩效评估和发展。开始将AI技术应用于内容生产领域，以降低生产成本，提高

随着科技的进步和全球化的加剧，受到高等教育的知识效率、创新