人工智能对人力资源管理的影响研究
人工智能对人力资源管理的影响研究ResearchontheTransformationofArtificialIntelligencetoHumanResourceManagementDOI: 10.12677/ASS.2023.122115,PDF,HTML,XML, 被引量下载:57 浏览:285 作者:王志国,罗星宇,谢海鹏,金淑彬：成都信息工程大学管理学院，四川成都关键词:人力资源管理；人工智能；变革策略；HumanResourceManagement；ArtificialIntelligence摘要:人工智能自1956年问世以来，经历了半个多世纪的发展变革，目前已经深入人民大众的生活。伴随人工智能时代的到来，人与机器和技术的纷争开始，人力资源管理领域的变革热潮随之到来。人工智能带来了高效的生产力和巨额财富，同时也会替代部分人的工作，迫使人力资源管理朝新型模式转变。本文主要采用文献法，阐述人工智能在人力资源管理中的应用现状，并分析人工智能的应用对传统人力资源带来的变革，最后针对变革向企业和从业者提出一些应对之策。Abstract:Artificialintelligencehasgonethroughmorethanhalfacenturyofdevelopmentandchangesinceitcameintobeingin1956.Withtheadventoftheeraofartificialintelligence,theconflictbetweenhumanandmachineandtechnologybegan,andthewaveofchangeinthefieldofhumanresourcemanagementcamewithit.Artificialintelligencehasbroughthighproductivityandhugewealth,butitwillalsoreplacesomepeople’sjobs,forcinghumanresourcemanagementtoshifttoanewmodel.Thispapermainlyadoptstheliteraturemethodtodescribetheapplicationstatusofartificialintelligenceinhumanresourcemanagement,andanalyzesthechangesbroughtbytheapplicationofartificialintelligencetotraditionalhumanresources,andfinallyproposessomecountermeasurestoenterprisesandpractitioners.文章引用：王志国,罗星宇,谢海鹏,金淑彬.人工智能对人力资源管理的影响研究[J].社会科学前沿,2023,12(2):827-832.https://doi.org/10.12677/ASS.2023.1221151.引言
人工智能的灵感起源于1950年的图灵测试，历经了几十年的研究与变革，人工智能从理论性的概念逐渐变成了深入人心的现实。我国于2017年7月8日通过了《新一代人工智能发展规划》，人工智能产业上升到了国家战略层面。专门与人打交道的人力资源管理领域，对人工智能的敏感度非常之高。在人工智能逐渐应用于人力资源管理之后，传统的人力资源管理产生了巨大的变革，从业者和企业也不得不转变思维与行动，以应对变革。本文即是在此背景下，通过文献研究法等方法，分析传统人力资源管理在人工智能的影响下产生了何种变革，为企业及从业者提出了一些应对的建议。
2.人工智能在人力资源管理领域的应用
人工智能发展至今，已经渗透到企业的方方面面，比如招聘，培训和员工管理等，都能看到人工智能的影子。
2.1.在招聘中的应用
招聘是人力资源管理的重要环节，招聘的成功与否直接关系到企业的发展。随着人工智能技术的提升，智能化招聘开始出现，并逐渐应用到企业的实践当中。人工智能不同于人类，它们会根据行业大数据及企业招聘的岗位特性和要求，从不同的渠道搜集到人员信息，并从成千上万份简历中筛选出最符合岗位特性的候选人，另外，它们也会根据人才的特性，自动匹配他们最适合的岗位，随之安排面试工作，最终确定入职名单。
据58同城招聘研究院调查显示，自2021年3月至2022年3月，春季招聘中智能招聘的普及率增长36.12%。在上海的一项调查中显示，约有91.58%的企业不同程度上采用了智能招聘技术及软件服务，通过人工智能自动翻阅简历，匹配合适的岗位，并安排面试工作。据人力资源部表示，智能招聘降低了招聘成本，节省了HR大量的时间，信息技术的使用也增加了招聘的公平性。
由北森研发的Italent一体化人才管理云平台就包括了智能招聘服务模块。Italent会整合企业数据和岗位特性，在官网及其他渠道发布招聘信息，并通过各个渠道整合资源，利用人才与岗位双向匹配机制，由岗位特性选择人才，同时考虑候选人的能力与特性，智能推荐适配的岗位。另外，Italent根据不同的岗位进行人员测评和考试，自主安排线上或线下面试，在面试通过后能自动审批并办理入职手续。Italent的智能招聘服务，几乎涵盖了招聘的整个流程，从发布广告到员工入职，需要人参与的工作少之又少。
2.2.在培训中的应用
招聘引进优秀员工，培训则能够提高员工的知识与技能水平，企业是否会被时代所抛弃，很大程度上取决于培训的效果。在传统的模式中，培训通常采用集中授课的方式进行，枯燥无味且效率低下，在面向多数员工的培训中，课程缺乏针对性，没有满足员工的需要，另外，很多实操环节由于没有设施条件都以理论传授取代了，这很大程度上影响了员工的工作能力提升。智能化产品出现，将企业培训推向新的高度。利用智能培训平台和数据分析系统，可以建立线上庞大的知识库，良好的数据分析能力能够有效地分析员工的不足与欠缺，对症下药地制定课程。另外，智能化培训亦能通过知识库与数据库，制定培训方案，实现场景模拟和测评评估，真正做到了最高效。
商业巨头沃尔玛就使用了VR技术对员工进行培训。VR产品能够模拟出真实的场景，加上耳机产品的使用，员工仿佛置身于真实的场景之中。在这些场景中员工将会扮演不同的角色，例如产品推销员等，培训专员则根据设定好的方案指引员工尽快进入角色，在虚拟的场景中完成培训工作。
MItMediaLab于2018年推出的Otto人工智能教练，能够为员工提供各种培训场景，并结合每位员工的不同需求，量身打造培训[1]。
2.3.人工智能在员工管理方面的应用
员工管理是提高员工满意度和生产效率的重要环节，是人力资源管理的重要组成部分。随着人工智能在员工管理方面的产品研发不断深入，许多企业开始使用人工智能进行员工管理。
SAP旗下的员工管理智能一体化平台就是典型代表。SAP在收购Qualtrics后，借助其调查技术，结合自身的云计算技术，开发了员工管理一体化平台。该平台可以全程监控项目的进行，收集员工的反馈信息，分析出关键的驱动因素，帮助企业关注关键驱动因素，以满足员工的满意度。在这一过程中，员工的行为和意见被持续关注，及时反馈，并通过高效的数据分析能力分析出关键因素，从而提高员工的满意度。
3.人工智能对传统人力资源管理的影响
3.1.带来的机遇
3.1.1.促使企业人力资源管理模式的转变
传统的人力资源管理常常与企业战略片面性脱节，人事部专注于员工各项事务的管理，封闭于部门内部，这其实不利于企业的长期发展。人工智能应用于人力资源管理后，简单重复的工作被机器取代，HR们被解放出来，有了更多的时间和精力进行部门建设，推动人力资源管理同企业总战略深度融合。再者，人工智能的使用，迫使人力资源部门转变原先注重指标与绩效的思维模式，开始真正关注到人本身。由此可见，人工智能的应用在思维和战略层面促使传统人力资源管理迈向新模式，推动其不断变革。
3.1.2.提高人力资源管理的工作效率
人工智能通过互联网和计算机技术，快捷的处理各项工作。信息与技术让人工智能超越所有生物体的极限，重复高效地完成各项工作。数据库与云技术的加持，也使人工智能对数据的把控度和精准度远超人类，提高了工作的质量。同时，人工智能严格遵循算法和程序，对大数据进行分析和解读，避免了主观意识的影响，从而避免了人为情感因素和经验主义造成的非公平性结果。例如，在企业招聘中，人工智能通过收集行业市场的大数据，参考公司的需求和岗位特性，逐一筛选应试者简历，并安排视频面试或线下面试。在这一过程中，人工智能凭借精密的算法，最大程度地分析了每位应试者的能力与岗位特性是否匹配，这比人的主观判断更加高质高量。其次，在面试候选人时，人工智能不会疲劳，不会产生厌烦的抵抗情绪，从始而终地公平对待每一位面试者。人工智能亦不会因为外貌，言语习惯，个人偏好等错失公平，最大程度上确保了工作的严谨性和公正度。
3.1.3.减少人力资源管理的投入成本
人工智能减少了人力资源管理成本主要体现两个方面。第一，人工智能利用信息网络与数据整合分析技术，最为合理的配置了人力资源，并协助管理者分配工作，极大地减少了不必要环节，尽可能地规避了低效配置劳动力，从而降低人力成本[2]；第二，人工智能取代了部分人的工作，例如档案管理，入职离职手续的办理等，企业只需要合理选择并购置人工智能系统或设备，无须发放工资，准备员工福利，就可以获得更加高效的结果，这很大程度上降低了人力成本。
以培训为例，传统的培训大多都缺乏针对性，典型的例子就是定期将员工集中起来，统一进行散乱宽泛的知识传授与技术实践。这在很大程度上忽视了员工的需求，这导致了大量重复无效的成本支出。另外，培训师的薪水支付，培训场地的布置都是一笔不小的开支。而人工智能应用于培训以后，会分析每位员工的需求，针对不足提供不同的学习方案和课程，真正做到对症下药，最大程度的降低成本。而且，人工智能培训多在网络上进行，员工可以自由安排工作与培训，坐到两不误，这又减少了因为培训耽误工作的成本。
3.2.带来的挑战
3.2.1.复合型人才缺失与市场高需求矛盾
人工智能的应用，推动人力资源管理朝着新方向变革。在这种新型模式下，企业需要的是既精通人力资源管理的知识技能，又有一定的信息管理技术，还具备战略性的思维和前瞻性的头脑的高度复合型人才。在过去，人力资源管理不被重视，常常被认为是人人皆可从事的工作，直到近年才有所改观，人力资源管理的发展还处于攀登期，高校开展的课程虽在不断更新和变革，但大多还停留在传统的人力资源方向，这就造成了人才市场上高度复合型人才的缺失，引发了高需求与人才缺失的矛盾。按照目前的发展现状，该矛盾在很长一段时间内都无法根治，只有随着教育的变革有所缓解。而教育变革的速度与科技发展不成正比，这将导致智能化人力资源管理效率降低，缺乏管控和人才匹配。
3.2.2.设备与技术条件不足，无法发挥其应有的价值
目前，虽然人工智能产品更新换代期越来越短，产品种类和功能不断丰富，然而其总体发展水平仍处于起步阶段。企业对于人工智能的应用还处于探索和借鉴的阶段，他们多向行业标杆或模范企业看齐，转变传统思想，学习新的技术，逐渐应用人工智能。出发点良好，有着想要变革的决心，但是现实或许并不支持。前文中不断提到，人工智能与大数据，云技术等结合，发挥出真正的实力，在这些企业中，是否具备这些技术，即便具备了，是否能与人工智能相互匹配都是一个未知数。由此可见，人力资源部门乃至整个企业，由于技术和设备的限制，在很大程度上没有开发出人工智能的真正价值[3]，他们仅仅停留在借鉴和模仿的层面，人工智能应用带来的也只是基础工作的效率提高，这远远不是最终的目标。所以，人工智能的应用效率，很大程度上受到了企业现有设备和技术水平的影响，如何适配技术与设备是一重大挑战。
另外，人作为有意识的生物体，本身具备一切技术所不具备优势—人有意识，有情感，有主观判断力。这些都是人工智能无法取代的。人工智能虽然能够高效快速的运转，但其缺少了判断和退让，缺乏了情感与交流，无论是与外部交流，还是内部合作，企业需要注意的从来不只是绩效和利润，还有精神和情感。以培训为例，AI智能培训虽然打破了传统培训的弊病，能够量身打造培训方案，但是企业万万不可全盘依靠智能系统，也需重视人的作用。
这边是人工智能对于人力资源管理的又一大挑战，代表高效和高生产率的人工智能太容易被资本所看好，从而以畸形的生长态势泯灭人的作用，被利润和金钱冲昏头脑的企业管理者很有可能忽视了员工，造成员工综合素质不断降低，企业生产模式不断僵化，看似高效生产，蒸蒸日上，实则内部虚空，不堪一击。
3.2.3.员工满意度下降，产生抵制心理
人作为社会人，需要的不仅仅是物质的激励，也需要精神的慰藉。人工智能虽然能够公正高效地完成各项工作，但其缺乏了灵活变通，不会根据现实和特殊情况变化而变化，只一味地遵循编写好的程序。以绩效考核为例，假设2022年第三季度，A公司销售部门绩效考核标准是销售额突破500万元，然而，因为新冠疫情影响导致线下门店关闭，线上订单无法正常发货，最终销售额只有300万元。在这一事例中，销售部的员工没有达到绩效考核标准，如果是人为地进行考核，会考虑到显示因素予以宽限，但是人工智能却不会。即便事后销售部负责人与上级或人事部沟通，也会造成很多不必要的成本，更会影响部门间的关系。类似的事件还有很多，现实世界充斥着未知和变化，人工智能的水平尚且无法适应这些变化，久而久之如果处理不当，会让员工的满意度下降，人力资源部门与其他部门也会产生矛盾。原本随时可能被替代的危机感，加上因为人工智能带来的负面效应，会让人力资源管理从业者加大抵触情绪，抵制人工智能的应用。
3.2.4.存在数据管理和泄露的风险
信息技术带来巨大生产力的同时，也蕴藏着巨大的风险，在互联网技术高度发展的今天，数据泄露已经成了老生常谈的问题。人工智能归根到底是没有感情的机器与程序，没有判断是非对错的能力。无数的公司机密，客户资料等数据被生成，分析和解读，每一环都有着泄露的风险。网络黑客、不道德的竞争对手、意外、都是导致数据泄露的元凶。前文说过，人工智能应用缺乏技术匹配和复杂型人才匹配，这种局面或多或少地以各种形式表现出来。这些技术与制度的矛盾很大程度上加大了数据泄露的风险。原本只需要人来看管的数据，企业只需要确保员工的忠诚度，加上法律道德与行业规范的约束，数据泄露风险很低。而一旦采用了人工智能，云技术等信息技术，不仅是人，企业还需要加强对智能系统和技术的监控和管理，这对企业来说是一笔不小的开支。就算资金预算充足，机器只遵循程序办事，所谓的忠诚不过是密码，防火墙等用字符堆砌成的一串串数据罢了。而一旦敏感数据泄露，对企业的影响是巨大的[4]。
4.人力资源管理的变革策略
4.1.加快转变思维模式，培养复合型人才
人工智能已经应用于简单重复性的工作，很多低水平的从业者已经失去了工作，这就迫使其他从业者放眼行业前沿，学习新的技术与知识，深度变革原有的思维模式，抓住一切可以抓住的机会，学习最新的技术，不被时代所抛弃。
企业也需要支持并鼓励员工的行为，适当的时机提供一定的机会和平台以帮助员工更好的完善自身。例如，企业可以开展集中培训，用企业的力量寻找行业模范人物和优秀团队为员工传道授业等。人工智能的应用，促使人力资源管理转向新的发展模式，企业需要的是掌握各种知识与技术的技术型人才，需要的是与时俱进，不断革新的创新型人才，这一点光凭员工的努力是远远不够的，企业在这个环节中，或许肩负着更为重要的责任。
4.2.构建人力资源管理新模式，完善制度保障
人工智能真正地应用于人力资源管理，不仅仅是购置设备，引进技术这么简单。让人工智能真正融入到企业的建设当中，融入到人力资源管理的工作当中，需要的是战略和制度的支持。战略和制度的完善，才能从精神层面，行为约束层面真正地使人工智能与人力资源管理深度融合[5]。
完善战略与制度我认为主要有以下三个方面的工作：首先，企业必须加强员工团队建设，增进员工的交流和沟通，以减少矛盾的产生；第二，开辟员工反馈体系，适度听从和采纳员工的意见，让企业人事管理更加人性化；第三，划分人工智能与员工的权责体系，确保物尽其责，真正发挥出人工智能的最大价值；第四，完善企业规章制度，将人工智能的应用与员工绩效相挂钩。
4.3.人与智能分工合作，达到管理效能最大化
人工智能不知疲倦，效率颇高，公平公正，但缺乏变通，没有情感。人情感丰富，灵活多样，但精力有限，数据分析能力无法与人工智能相比。人工智能和人从来都是两个对抗的主体，但是，如果能够把握住二者的关系，谋求合作共赢，将会发挥出更大的价值。
HR们从琐事中解放，应该关注于战略制定与宏图展望。在对内外部环境进行分析之后，参考行业发展现状和企业内部的人员因素，制定出符合企业总战略的人才战略，并将战略细化成可供实施的具体措施。具体的行为主要有，打造适应企业发展的战略性人力资源队伍，包括招聘优秀员工，对现有的人力资源进行合理配置，定期的开展培训以增强员工技能以及挖掘人力资源潜力等。而人工智能则可以用于简单重复性的工作，亦可用于数据整合，分析等需要信息技术支持的工作。
在这个环节中，人力资源部的管理层一定要注意，不能轻视人的作用。人工智能就算再智能，简捷与高效，终究是人创造出来用于辅助人的工具而已。在传统人力资源管理向新型人力资源管理的过渡阶段，人依旧是工作的核心主体。
4.4.丰富企业文化，提高员工满意度
前文说到，人工智能的应用，削弱了员工间的情感交流，不可避免地产生各式各样的矛盾，这是信息技术带来的通病，不是几件事和几个人可以解决的。企业在应用人工智能技术后，需要注重企业文化的深入探寻和建设，在精神层面打好坚实的基础。另外，企业要注重员工的体验，关心员工的行为，接受员工的意见，弥补冷漠的机器带来的情感流失，更好地促进企业的发展。
参考文献
[1]郑奕.人工智能在我国人力资源管理领域的应用研究[J].遵义师范学院学报,2021,23(6):105-108.[2]李霞.人工智能对企业人力资源管理的影响研究[J].企业改革与管理,2022(3):67-69.https://doi.org/10.13768/j.cnki.cn11-3793/f.2022.0167[3]刘春良.人工智能对人力资源管理的影响[J].中国中小企业,2021(1):189-190.[4]田圣海.人力资源数字化革命[J].互联网经济,2018(6):84-89.https://doi.org/10.19609/j.cnki.cn10-1255/f.2018.06.018[5]刚尚晴,牟莉莉.人工智能对企业人力资源管理实践影响研究[J].合作经济与科技,2021(23):120-121.https://doi.org/10.13665/j.cnki.hzjjykj.2021.23.047人工智能对人力资源的替代影响研究
随着人工智能展现出革命性的自主学习与自我进化能力，人工智能及其与人类的关系已经成为全球各国与社会各界的热议话题。人工智能蕴含巨大的商业机会和战略价值，不仅能够推动产业升级实现经济发展，还能改善个人与公共服务水平，提升社会福利。然而，人工智能在改善生产水平和生活品质的同时，也带来了风险和挑战，譬如无人驾驶机器人的事故责任、用户数据隐私泄露以及劳动就业歧视等。所以人工智能在经济、社会和伦理等方面带来的利弊优劣，值得更广泛深入探讨。其中"机器换人"的忧虑再次伴随新一轮的技术发展而出现，人们普遍对人类劳动力会否被人工智能机器所取代而感到担忧和恐慌。2017年美国一项关于人工智能的调查显示，大多数受访者都对人工智能持有好感，但30%的受访者认为人工智能会抢占工作机会[1]。当前我国正处于从传统资源驱动发展模式向创新科技驱动发展模式的转型升级阶段，近年在人工智能领域进行了一系列战略部署，抢占"2030人工智能高地"[2]，促进"人工智能与实体经济深度融合"[3]，发展"负责任的人工智能"[4]等，很有机会成为走在世界前列的人工智能技术国家。当然，中国也是人力资源大国，拥有约9亿的适龄劳动人口，巨大的人力资源存量即将面临人工智能带来的就业冲击，因此厘清人工智能对人力资源的替代影响关系，已经成为理论界与实务界的紧迫课题。
一、人工智能的内涵、价值和争议(一)人工智能是一系列技术的集成人工智能(ArtificialIntelligence，AI)概念自1956年首次提出以来，已经发展成为一个多学科综合交叉的宽泛概念。普遍认为，人工智能是"一门关于如何表述、获取和使用知识的科学"[5]，研究"如何使计算机去做过去只有人类才能完成的智能工作"[6]。其实，所有对人类智慧能力的研究和模拟都可算作人工智能，它是一个涵盖多个技术领域的概括性术语。其发展经历了多个阶段：20世纪60年代属于起步发展期，人工智能在数学和自然语言领域取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等；20世纪七八十年代属于应用发展期，出现了模拟人类专家运用知识经验解决特定领域问题的专家系统，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破；20世纪90年代到21世纪初期属于稳步发展阶段，由于互联网技术的普及以及在神经网络的深度学习领域取得的进展，人工智能技术进一步走向实用化；2011年至今属于蓬勃发展期，随着大数据、云计算、互联网、物联网的发展，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等一系列技术取得突破性进展，人工智能领域开始迎来爆发式增长[7]。总体来说，数据挖掘与学习、知识和数据的智能处理、人机交互等三类技术可以视作人工智能在当前应用场景中的关键技术[8]。按照Gartner人工智能技术成熟度曲线[9]的标准，人工智能的发展历程就是一系列技术集合从新生到成熟的演变过程。
(二)促进人类劳动解放是人工智能的终极使命技术发展与应用影响着人类的劳动形式。从技术发展历史来看，人工智能是人类持续改造劳动工具服务于社会生产的必然产物，也是社会生产力进步和劳动生产率提高的象征。在技术欠发达时期，体力劳动是基本的劳动形式。随后，机器生产逐步替代人的体力劳动，帮助人类摆脱了笨重、危险的体力生产，脑力劳动成为主要的劳动形式。后来，在信息化和智能化技术的影响下，智能机器开始帮助人类摆脱脑力劳动。与历次技术革命一样，人工智能进一步取代了机械化和单调化的生产劳动，减轻了人类的体力负担、脑力负担和智力负担。根本上来说，人类创造人工智能就是为了减轻劳动负担，提高劳动效率。在提高生产力的同时，节约时间和资源，获得劳动解放，向真正的自由劳动复归[10]。只不过，目前的人工智能发展水平尚不能完全解放人类的生产劳动，只能进行局部功能替代。从劳动能力角度来看，虽然人工智能的机械力量基本取代了人类的肌肉力量，使得人类从事的体力劳动越来越少，但是人工智能的重复性运算、大数据统计学习和知识存储等能力，仅仅能替代人类的部分智力劳动，还有许多智力劳动仍需要凭借人类的创造力、想象力和控制力才能完成[11]。不管怎样，人工智能技术发展的根本动力仍是人类获得劳动解放，实现自由全面发展的终极希望。
(三)发展人工智能须符合人类价值观伴随人工智能而来的数字化、智能化技术，正在冲击着既有的世界秩序。虽然自动驾驶可能比人类驾驶更安全，智能诊疗可能比医生更准确，语音识别可能比速记员更迅速，但是由此带来的虚假信息、隐私暴露、算法黑盒、网络犯罪等伦理问题，也引发了全球范围内的反思与讨论。近年来，为引导"科技"向善，赋予"算法"正确价值观，政府、产业和学术界协力达成了一系列关于人工智能的发展共识，也让伦理成为人工智能研究与发展的根本组成部分。2018年以来，中国、美国、新加坡、阿联酋等10余个国家和地区已明确将人工智能治理纳入人工智能的总体发展战略。此外，欧盟、OECD、G20、IEEE、谷歌、微软等诸多跨国主体也从各自角度提出了相应的人工智能伦理准则，共同促进人工智能健康有序发展[12]，详见表1。只有以人类价值伦理为导向，在规范约束下实现人、社会、技术之间的良性互动和发展，才能让人工智能持续造福人类，推动人类社会发展进步。
表1(Table1)表1关于人工智能的主要伦理框架或原则发布主体框架原则来源及时间电气电子工程师学会提出的一般原则包括：确保AI不侵犯国际公认的人权；在AI设计和使用中优先考虑人类福祉的指标；确保AI设计者和操作者负责任且可问责；确保AI以透明的方式运行；将AI滥用风险降到最低。AI白皮书《道德准则设计》，2017-12经济合作与发展组织总共有五项原则：包容性增长、可持续发展和福祉，以人为本的价值和公平，透明性和可解释，稳健性和安全可靠以及责任。《负责任地管理可信赖的AI的原则》，2019-05新加坡确保两个主要原则：一是协助机构确保AI作出的或在AI帮助下作出的决定对公众来说是可解释的、透明的和公平的；二是AI解决方案以人为本。此外，还从四个方面阐述了适用于常见AI部署流程的关键道德原则和实践：内部治理结构和措施、自主决策中的风险管理、运营管理和客户关系管理。《人工智能治理框架》，2019-01欧盟包含三个层次：可信赖AI的根基，可信赖AI的实现，可信赖AI的评估。《可信赖AI伦理指南》，2019-04日本分别从人类、社会系统、产业构造、创新系统、政府监管五个维度勾勒了"AI-Ready社会"的愿景。《以人类为中心的人工智能社会原则》，2018-12谷歌包含七项原则：对社会有益；避免建立或加剧不公与偏见；保障建立与测试中安全性；对人类负责；建立并体现隐私保护原则；支持并鼓励高标准的技术品格；提供并保障上述原则的可操作性《谷歌AI原则》，2018-06微软提出六项原则：公平、可靠和安全、隐私和保障、包容、透明、责任。《计算未来：人工智能及其社会角色》，2018-08腾讯提出三项准则：一是技术信任，人工智能等新技术需要价值引导，做到可用、可靠、可知、可控；二是个体幸福，实现个体更自由、智慧、幸福的发展；三是社会可持续，善用技术塑造健康包容可持续的智慧社会。《智能时代的技术伦理观——重塑数字社会的信任》，2019-06表1关于人工智能的主要伦理框架或原则二、人工智能对人力资源的替代影响在21世纪的前20年间，在人工智能技术发展影响下人力资源领域发生了剧烈变化，"现行的劳动法规、工作框架以及生产合作关系的平衡已被新的趋势所打破，新近出现的大量非标准的工作形式，如自由职业、自我雇佣、独立承包、零工经济等，对传统劳动权益保护的思维定势提出了挑战"[13]。近年来，一幅全新的劳动就业图景正在形成。宏观上，技术进步引发的劳动力替代效应不可避免，所有人力资源都须适应人工智能带来的劳动力市场结构变化。尤其是在组织层面，自动化技术将重塑内部流程和管理标准，驱使人力资源组织将主要资源聚焦于更加精益、更加核心的关键业务。微观上，随着工作场景的转换，未来的工作形式、内容和技能都将面临新的要求。事实上，人工智能时代发生在人力资源领域的劳动、就业与雇佣关系演变，将主要体现在劳动力市场、组织、职业、任务和技能等方面。
(一)劳动力替代人们普遍认为，技术是经济进步与增长的主要原因，但技术变革也常常引起人们被新技术手段取代的担忧，产生所谓的技术性失业[14]。尽管技术性失业在历次技术革命中并没有被确凿的证据证明，但本次人工智能表现在自动化和数字化领域的技术进步，再次引发了人们对被人工智能机器取代而导致失业的恐慌。众多学者和机构从不同角度对未来的技术性失业风险进行预测(表2)，虽然失业率的这些预测值是基于当前经济规模与发展模式的推演，而非事实，但是人工智能和自动化带来的中间高、两边低的就业极化现象已经出现，即人工智能对中间技能劳动力的替代最为严重，相反，对高技能与低技能劳动力的就业需求有所增加[15]。当然，也有学者进一步认同了人工智能能够覆盖大部分的劳动领域，具备学习能力的机器人将使人类更容易实现目标。因此，机器人在未来将协助人类在许多场域扮演重要的角色[16]。Borenstein认为，未来机器人在产业界的应用会越加广泛，因此会对人类就业机会及工作模式产生重大影响，虽然机器人的创新应用也会随之带来新的工作机会，但是因机器人能够执行重复性高的工作，使其取代人类员工的可能性变高[17]。从理论逻辑上讲，人工智能必将打破现有的劳动力市场结构，但实际上由于环境不断变化，人工智能带来的技术进步在短期导致失业后，长期来看也会增加就业[18]。事物发展具有利弊两面性，人工智能对劳动力的影响需要辩证看待，短期内人工智能驱动下的自动化技术的确会降低劳动力需求，对劳动参与、工资报酬等产生负面影响，但从长远来看，由于低端繁杂的劳动任务被大量解放，劳动力市场也会催生出新的就业岗位。
表2(Table2)表2技术性失业风险预测机构预测德勤美国38%、英国30%、日本21%、德国35%的工作面临被取代风险麦肯锡在60%的职业中至少有30%的工作任务可以被取代罗兰贝格到2035年，将消失830万个产业工作岗位，新增1000万个服务工作岗位牛津大学美国47%的工人面临被取代风险世界银行发展中国家有66.6%的工作面临被取代风险国际劳工组织未来20年全球有56%的工作面临被取代风险经济合作与发展组织9%的工作面临高风险，50%—70%的工作面临低风险表2技术性失业风险预测(二)组织管理替代环境变化是组织管理模式变化的动力。人工智能时代组织内外部环境日趋多变、复杂和紧张，企业的经营与管理也将随业务模式改变而悄然改变。内部而言，当组织管理的主要构成变成了与人相近的"智能"，传统以"人"为核心的组织价值观、业务分工、生产合作方式将受到严峻考验。一方面，层级组织模式将被开放式的组织模式替代。以科层制为代表的层级组织模式在传统的组织管理中具有重要的影响作用，但新的社会生产环境对信息传递方式、人才雇佣与协作模式提出了新的要求。个体与组织间的层级关系会转变为"联盟"关系，层次式的信息结构转为网络式信息结构[19]。个体与组织之间也不再是层级从属关系，而是合作且平等的网络关系[20]。Arthur等学者提出的"无边界职业生涯"概念很好地阐释了个体与组织之间关系发生的根本性变化，即成员不再将组织视为终身效劳的对象，而是一个能力提升的职业发展平台[21]。另一方面，人才管理将被"心智管理"替代。表面上来说，随着大数据分析、智能化、云计算等技术引入，极大地简化了日常行政工作，组织的人才管理工作效率和工作精准度能够大幅提升[22]。尤其在人才甄选领域，人工智能通过情景化、游戏化等测评技术[23]，在降低面试主观偏差、减少应聘歧视、搜寻匹配候选人等方面已经表现出突出的优势[24]。但实际上更为核心的是，人才管理关注的重点不应再是事无巨细的"规则"，而应该是员工的"心智"。因为未来能够稳固维系人与组织联系的将从劳动契约变为心理契约[25]，所以人才管理需要为组织创造新的价值，摆脱传统事务性工作，向更具创造性、更需理解力的工作转变，如塑造公平感、培养道德行为、营造互信氛围等。事实上，新时代的人力资源管理核心就是建立基于信任与尊重的新型劳动雇佣关系[26]。总而言之，人工智能一定会在某种程度上替代传统的组织与管理模式，人才管理部门应当积极尝试在不同的工作环节引入人工智能技术，并逐步提高其运用的频率和强度，尽早适应时代的发展趋势。
(三)职业替代现代社会的职业分类是建立在社会分工基础上的。人工智能带来的一系列技术革新正在颠覆固有的社会分工方式，许多从事单一、重复、低技能职业的劳动力可以在人工智能技术的协助下获得解放，转而从事人际互动强、突发应变多、需特别定制等特性的职业。目前来看，人工智能技术较为成熟的应用主要集中于大数据分析、聊天机器人、机器视觉、自动驾驶等领域，因而类似计程车司机、资料输入人员、银行柜员、零售业店员、餐厅服务生等职业，被取代的几率高达99%；而需要创意或高度沟通技巧的职业，如医师、教师、作家、导游、律师等被取代的几率则低很多[27]。著名创新科技企业家李开复则根据牛津大学、麦肯锡、普华永道、创新工场等机构的研究报告综合梳理了当今社会365种职业被人工智能取代的概率(表3)，他通过系统比较后认为，在未来的15年之内大部分职业都会被人工智能取代，而关爱型和创意型的职业则很难被取代[28]。总体而言，大多数可能被人工智能取代的职业都是单调的、重复性的、机械呆板的、规则流程式的职业。相反，人类与生俱来的创意性、人际性、灵活敏捷性和直觉决策性，与人工智能相比仍具优势。
表3(Table3)表3被人工智能替代可能性最低和最高的十种职业排名职业种类被替代的可能性1人工智能科学家0.1%2创业者0.1%3心理学家0.1%4宗教教职人员0.1%5酒店与住宿经理或业主0.1%6首席执行官0.1%7首席营销官0.1%8卫生服务与公共卫生管理或主管0.1%9教育机构高级专家0.1%10特殊教育教师0.1%356纸料和木料机操作工96.5%357装配工和常规程序操作工96.7%358财务类行政人员96.9%359银行或邮局职员97.1%360簿记员、票据管理员或工资结算员97.3%361流水线质检员97.5%362常规程序检查员和测试员97.7%363过秤员、评级员或分类员97.9%364打字员或相关键盘工作者98.1%365电话销售员/市场98.3%表3被人工智能替代可能性最低和最高的十种职业(四)任务替代对于当前人工智能引发的劳动替代，还存在另外一种观点，即人工智能替代的只是各职业中的一部分任务，而不是整个职业[29]。无论未来是否会替代整个职业，人工智能目前已经在各个行业的具体场景中代替人类执行不同的任务。日本和英国媒体合作针对制造、管理、医疗、教育、交通运输等23个产业领域中共2000项业务开展的调查结果显示，人工智能代替人类完成的任务中，制造业的取代比例最高，受调查的688项任务内容有552项能够被人工智能所取代，例如焊接、装配、裁缝、制鞋等；餐饮业受调查的140项任务内容有96项可以被取代，如柜台点餐工作、食材准备、食物与饮料服务、餐桌与餐具摆设等；运输业受调查的353项任务内容有171项可以被取代，如车辆维修、飞机驾驶、运输资讯提供等；建筑开采业受调查的263项任务内容有113项可以被取代，如建筑材料搬运、标注参考点、焊接金属、勘探测量、岩土挖掘等；农林渔牧业受调查的112项任务内容有46项可以被取代，如巡查、种植、采收等；医疗照护业受调查的111项任务内容只有28项可能被取代，如护理协助、物理治疗、按摩治疗、静脉注射等(图1)[30]。综合来看，人工智能所取代的劳动任务具有经济、技术和安全三个方面的特点：一是劳动成本较高的任务，运用人工智能替代人类能够获得更优的经济效益；二是劳动强度超出人类生理极限的任务，运用人工智能够延伸人类的劳动能力；三是劳动风险较高的任务，运用人工智能替代人类能够保障人身安全。
图1(Figure1)图1不同行业可被人工智能替代的任务比例(五)技能替代人类的认知模式在人工智能时代也会发生变化。就个体而言，在人工智能时代拥有创意、社交等软技能比拥有硬技术更具有职场价值。因为人工智能并非无所不能，在许多软性技能方面还存在短板。国外学者Frey和Osborne从O*NET①选取702种职业的任务技能进行分析，发现人工智能的技能瓶颈主要表现在感知操控力、创造能力和社交智慧等3大技能的9个方面(表4)[31]，除此之外的其他劳动技能都无限接近或超越现有人力资源水平。也有学者认为，未来的技能不再是单一取向，而是多种技能的融会贯通。Daugherty和Wilson在其著作《人类+机器：重新构想AI时代的工作》中提出，未来工作场景中所需要的八种融合技能，主要包括：创造性增强、规范重塑、整合判断、智慧化提问、机器赋能、全面融合、互相学习、持续变革等[32]。通常来说，社会生产环境的变化本身就会催生工作技能的革命。由于人类存在主观能动性与认知可塑性，人工智能带来的技能替代并非是对人类价值的否定。相反，如历次技能革命一样，应视为新生的机会。前述可见，人工智能尚不完美，还需要进一步向人类的天性智慧学习进化。而人类也应把握好被人工智能解放出来的精力和时间，发挥自身优势弥补人工智能的技能不足，人机合作方能共同推动社会的全面发展进步。
①O*NET是由美国劳工部组织开发的职位分析系统，也是一个较全面的职业信息数据库，其中对各职业定义、工作任务、知识、技能与工作能力等进行了详细描述。访问网址：https://www.onetonline.org。
表4(Table4)表4人工智能的技能短板技能描述感知操控力手指灵敏性能精确协调手指动作抓住、操纵或组装非常小的物体手控灵敏度能快速移动手及手臂或者用双手操纵组装物体创造能力不规则空间的工作能力在拥挤、不规则的异形空间中完成工作任务原创力有能力想出一个不寻常的聪明想法，在给定的话题或情景中创造性地解决问题精细工艺文艺类的理论和技术，如作曲、制造、表演、音乐、舞蹈、视觉艺术、戏剧和雕塑等社交智慧社会敏锐意识意识到他人的反应，并理解他们为什么会做出反应谈判力将众人聚集在一起，并调和分歧说服力说服他人改变想法或行为照顾他人向他人提供帮助，包括医疗关注、情感支持、个体关怀等表4人工智能的技能短板三、人工智能与人力资源的关系探讨中国是人口大国，拥有巨大的人力资源存量，协调处理好人工智能时代的劳动就业关系，维持良好的社会稳定秩序，才能获得长久可持续的发展。在人工智能时代管理好人力资源的关键，就是能够正确理解人工智能与人力资源的关系。虽然人工智能有全面取代人类劳动的可能性，不过尚取决于多个变数，除了技术发展以外，其他非技术性因素同样重要，例如公众对新兴技术接受程度，国家对技术的发展界限等。从历史经验不难看出，即便在一个技术快速增进的经济体系中，大部分劳动者仍可以发挥作用。况且，技术进步通常还具有间断演进性，对就业的影响也是分阶段的，在导入期对就业影响有限，拓展期会增加就业，到衰退期则减少就业[33]。可见，技术进步与劳动就业之间是一个此消彼长的动态过程，那么人工智能与人力资源之间就并非替代与被替代的"敌对关系"，而是一个动态适配、融合互补、和谐共生的"伙伴关系"。
(一)动态适配从个人层面来说，对人工智能技术及其智能化的完全接受需要一个过程。实际上，日常生活中的任何新兴技术都有一个从警惕到依赖的情绪过程。一个专注于创新适应性的研究团队发现，人们对一项新兴技术的态度大都包含期望、相遇、接受、适应、融合、认同等六个阶段[34]。当人们获知一项新技术，首先会去了解和估量其功能效果，并会预先形成某种期望和印象；当第一次在日常生活中遇见或使用这项技术时，大都抱着试一试的心态，如果与预期不符，甚至可能会出现抵制和拒绝；经过一段时间的试用以后，随着对技术特征和功能细节的越加熟悉，开始逐步接受；随后进入适应阶段，人们会调整自己，作出某些改变来适应新技术的要求，这个阶段也是人们对新技术萌生情感的阶段，有些人会很兴奋地向周围人诉说和展示新技术带来的不同体验；当新技术完全融入日常生活后，人们会产生强烈的情感依赖，并赋予它个性化和意义感，这便是融合阶段；最后是认同阶段，新技术带给人们的价值已经超越了实用功能本身，还附着有社交联系、社会认同等价值的情感工具，成为生活中不可割舍的一部分。简言之，人工智能融入人类工作和生活，既是人工智能的调试完善过程，也是人力资源的接受适应过程。
(二)融合互补随着人工智能与大规模生产的深度融合，人工智能技术和智能机器人必然成为新型社会分工的重要组成部分。人力资源的劳动方式将从单一性向复合性，从体力劳动向智力劳动，从机械化操作向个性化问题解决等方向发展转变，而人工智能将替代完成原有的劳动工作，形成人机互补的融合发展局面。同时，人机融合不仅仅是分工上的互补，在组织决策层面，人机合作能够突破组织边界、打通信息壁垒、充分利用智力资源，作出的决策更加准确和稳定。美欧等多个国家都纷纷强调了人机合作对未来智能化机器人发展的重要作用，美国所发布的国家机器人计划，其主要目标就是为了发明和创造能够与人类一起工作的协作机器人(Co-Robots)，聚焦于机器人在各个方面无缝集成，协助人类生活[35]。欧洲在人工智能战略规划中也有类似的导向，将创造和发明与人类共同劳动的合作伙伴机器视为主要目标。可见，人工智能与人力资源在空间、内容和技能上的融合互补，已经成为世界各国的普遍共识和发展方向。
(三)和谐共生人类社会正在由以计算机互联网为核心的信息社会，迈向以人工智能为关键技术支撑的智能社会。智能社会不只是一个简单的人工制造机器、控制机器的时代，而是一个由人工智能发展而构建起来的新社会形态，也是一个包含人机协同、人机结合、人机混合等多种人机关系的共生时代[36]。人机和谐共生既能够促进自然、经济、社会与人的和谐发展，也能促使人工智能与人力资源的生产合作。当然，和谐的共生关系不只合作，也包括竞争。因此未来智能社会的竞争，不只是人类劳动者之间的竞争，同时还有劳动者与智能机器之间的竞争。在竞争中合作，在合作中竞争，达到人机共处的动态平衡。与此同时，当人工智能与人力资源的相似性越来越高时，人类社会便会产生是否赋予人工智能平等权力的疑问，包括是否赋予人工智能与人类劳动者同样享有工资、福利等劳动报酬的权力？人工智能是否也应受到规章制度的约束？在出现错误与违规时是否受到相应的惩罚？这一系列问题的本源来自人类的同情心。但从目前来看，世界各国对于人工智能的治理准则基本达成了"以人为本"的共识，即人工智能的发展主导权应掌握在人类自己手中，因此，未来的人机关系是"共生"，而不是"平权"。
四、研究结论及对策建议(一)主要结论如前文所述，人工智能对人力资源的替代影响主要表现在：第一，就整体对劳动力的替代而言，在短期会导致失业，但从长期来看也会增加就业；第二，人工智能会替代传统的层级组织和人才管理模式，但也产生出新的开放式组织和心智管理模式；第三，人工智能会替代单一、低技能的职业，但许多依赖人类创意性、直觉性的职业仍无法取代；第四，人工智能将替代劳动成本高、劳动强度大、劳动风险较高的任务，但仍未完全实现人类的劳动解放；第五，人工智能会替代人类的大部分劳动技能，但感知操控力、创造能力和社交智慧却是难以突破的替代瓶颈。
(二)对策建议1.创造新增工作机会解决失业问题最好的办法是创造新的劳动服务需求，增加新的工作机会。人工智能是一项先进性的革命技术，能够在多个方面带动和促进就业增长。一方面，产业升级创造新就业。我国正处于资源驱动与创新驱动的新旧动能转换期，加快新技术的产业融合，促进产业的转型升级，能够创造新增就业机会，解决人工智能替代效应带来的失业压力。另一方面，创新创业产生新就业。人工智能作为新兴领域，具有广阔的发展空间，鼓励社会资本进入，激发大众的创新创业积极性，也能实现新领域就业机会的提升。此外，经济结构调整创造新就业。大力发展文化、旅游、餐饮及健康养生等第三产业，提高文娱经济、创意经济、绿色经济在国家产业结构中的占比，能够差异化地促进服务类、创造类和情感类的需求扩充，实现人工智能与人力资源的技能互补。还有一点，零工经济等新职业形态兴起也增加了就业。零工经济具有灵活的就业形式、丰富的就业渠道、较低的就业门槛，任何单一的技能模块都能够经由平台向不同的企业或个人提供分时服务。零工经济正在成为吸纳人力资源存量并实行自由配置的重要就业领域。
2.合力共筑社会保障技术的进步和经济的增长，不能忽略人力资源的合法权益，应该构筑可靠的社会保障，降低技术性失业和结构性失业带来的负面影响。如果不能实现技术进步与个体利益的共同繁荣，人工智能的发展有可能会被减慢，甚至中止。政府、企业和社会作为人工智能发展的利益攸关方，应该采取有效措施共同为人力资源提供基础保障，维护以人为本的发展准则，确保人在社会发展中的主体地位不被动摇，自由全面发展的权益不被侵害。具体而言，政府应完善劳动保护法规政策。因势利导地创造有利于人力资源发展的环境和条件，尤其是以自由职业为代表的新型劳动关系，也应纳入社会保障的基本范畴。企业则应帮助人力资源提前适应人机合作场景，肩负起企业应尽的责任，在组织内部为人力资源提供转型升级的机会，注重对综合能力的培养和训练，帮助人力资源适应智能化时代的复合型需求。此外，社会各界还应联手发挥监督职能，确保人工智能合法合规地运用于生产服务，合情合理地融入日常生活。在政府、企业和社会的三方努力下，共同保障人力资源的发展权益，切实维护人力资源的合法权益。
3.加快职业技能转变技能人才是能够运用自己的技术和能力进行实际操作的人员[37]。人工智能发展会替代单一、重复性高的技能。这意味着部分固有的工作技能将不被岗位所需要，可能很快就会消亡，相关劳动者则需要重新学习新的技能来更换岗位。加强人力资源技能指导与培训，能够扭转或减缓这个技能切换过程。从人力资源角度而言，在职业技能的转变过程中可以从这三点着力：首先是迁移旧技能，职业技能既有新兴变化的一面，也有稳定不变的一面，一项合格的职业技能由知识、技巧、能力和经验组成。其中能力和经验是可以从一项技能向另一项技能迁移和转化的。因此劳动者旧有的技能并非一无是处，在长期劳动中沉淀下来的经验和认知，只需通过简短的适应期，便能很快迁移到新的职业技能中。其次是学习新技能，伴随人工智能必将涌现一批新的职业技能，劳动者应保持开放学习的态度，对新兴事物怀有好奇心和认同感，从而加快对于新技能的学习和掌握，在新时代中重新扮演新的社会分工角色。最后是储备未来技能，人工智能与人力资源的差异化特点，将是劳动者提前储备未来技能的依据。在智能社会中，职业竞争会出现在人与人之间以及人与机器之间，提前储备差异化的技能优势，才能在未来竞争中脱颖而出。
4.设置技术发展伦理底线近年来数据泄露、基因编辑、器官移植等重大科技伦理事件频繁发生，不断挑战人类社会的价值尺度和伦理标准。新兴技术在发展过程中的诸多风险不仅仅是科学判断，也可能是价值判断，因而，要对技术发展设置明确的伦理底线，对于威胁生命、窃取隐私、合成病毒等所有反人类、反社会、反文明的技术方向和技术试验实行一票否决。全面坚守伦理底线，第一要加强生命教育。要在社会基层、教育初期树立敬畏生命、敬畏自然的基本伦理观念，发挥价值观的自我约束力，从源头上扼杀突破伦理底线的思想。第二要从伦理规范建设入手。伦理规范植根于大众观念之中，应发挥群众的监督力量，强化社会各个层面的伦理监管，让伦理规范既能促进科技发展，也能约束科技发展。第三要在全球层面形成伦理共识机制。在全球命运共同体时代，科技发展的风险和成果都将直接影响全世界人民的共同利益。因此，要给科学技术的发展创建一个符合人类共同价值的伦理环境，这个环境应该包括适宜的价值观、指导原则、政策体系、法律法规、科普教育与传播等，加强科学家、社会大众和政府之间的紧密配合和有机联系，合力形成共同驻守伦理底线的共赢局面。
浅析人工智能时代中国企业人力资源管理的趋势与对策
王浩佳 陈心缘 龚昱霖郑州大学旅游管理学院
基金项目：2020年度郑州大学大学生创新创业训练计划项目阶段性成果(项目编号:2020cxcy718)；文化和旅游部2019年大学生团队实践扶持培养项目（WLRCD2019-055）
摘要：近年来，人工智能与企业人力资源管理融合程度不断加深，行业应用更加明晰，人工智能的情景介入将在未来重塑中国企业管理框架及人力资源管理模式。本文基于人工智能与人力资源管理的融合发展及人工智能在人力资源管理领域的应用两个方面分析了当前中国企业人力资源管理面临的挑战和机遇，认为人工智能将重塑中国企业人力资源管理模式，同时带来成本、伦理等方面的问题。因此，中国企业人力资源管理发展应坚持“人工智能+中国思路”的发展模式，推进技术融合与行业变革，挖掘具有智能化、伦理化并兼具中国特色的人力资源管理创新发展路径。
关键词：人力资源管理；人工智能；机遇与挑战；对策
一、引言
2020年7月9日至11日，世界人工智能大会在上海举办。大会探讨了人工智能领域的前沿技术及应用，引发各个行业的广泛思考。近十几年以来，人工智能领域技术研究得到显著突破，在各个行业的融合发展不断推进。在智能化发展冲击下，数据革命、云计算等新技术正在重塑原有企业管理和发展思路。我国先后颁布了《中国制造2025》、《新一代人工智能发展规划》等具有重大意义的战略规划，对推动我国人工智能前沿发展的行业应用奠定了政策基础。而当前学界对人工智能技术在人力资源管理领域的应用研究仍相对较少，人工智能在人力资源管理（HRM）行业的应用与可持续发展模式尚不明朗[1]。
在人工智能应用深入发展的当下，数字化变革将对包括人力资源管理在内的多个行业产生巨大影响，而以信息化、电子化为代表的多种行业革命已在过去二十年中得到较好发展：行业成本逐渐降低、管理思路不断创新升级、人员考核及绩效评估更加科学化、制度化。在这一背景下，通过对人工智能发展趋势下中国企业人力资源管理发展分析和判断，有利于有效把握机遇、迎接挑战，构建“AI+HR”的人力资源管理新模式。
二、文献回顾
人工智能（AI）概念最早由JohnMcCarthy于20世纪五十年代提出。人工智能的核心是通过机器学习使智能系统以学习人的工作思维和方式实现智慧服务，从而自动寻找问题的最优解或直接完成复杂任务[2]。
与常规计算机不同，人工智能是基于模拟人脑、智慧学习的系统，具有自学习、自组织、自适应、自行动等生物智能特征[3]。从人工智能的发展程度来看，国际公认的人工智能有三类：超级人工智能、强人工智能以及弱人工智能。当前，学界对于人工智能的行业应用相关研究尚处于初步探索阶段，但对于人工智能的发展趋势和主要特点相对较为统一。
人工智能深入融合人力资源管理领域带来的效用将是巨大的，其将提高人力资源管理工作的效率、推进精准招聘、提高企业薪酬管理科学性，并促进管理模式转型[4]。另外，国外已有研究表明：人工智能对人力资源管理工作的影响主要体现在六个方面，分别是人工神经网络离职预测、基于知识库系统的候选人搜索引擎、基于文本挖掘的人力资源情感分析、基于遗传算法的员工排班系统、提供信息提取的简历数据采集和交互式语音应答的员工自助服务[5]。Jia等人于2018年曾提出了“AIHRM”的概念模型，即人工智能可以与人力资源管理的六大模块相结合形成六种“AIMHRM”系统:智能的决策帮助系统、智能评估系统、人与机器互动系统、智能培训系统、咨询系统和智能激励系统[6]。基于人力资源的主要任务而言，Strohmeier和Piazza提出了与人工智能相匹配的人力资源管理概念模型，即人员配置模型、绩效管理模型、发展模型和薪酬模型[5]。
人工智能的行业应用将打破原有人力资源管理生态和就业现状。已有学者认为人工智能的职场应用打破了原有人力资源市场生态，但对原有劳动力并非是纯粹的替代关系，在未来将形成“人工智能+HR”的新型发展业态[7]。另外，就业水平和易受自动化影响的程度间存在明显的负相关性。据估计：中国将有77%的岗位被人工智能所取代，而美国、英国的这一数据为47%、35%[8]。
基于以上分析，人工智能快速发展的时代大背景下，中国企业人力资源管理应如何把握时代机遇，利用现有技术推进智能化管理、如何解决技术应用带来的风险问题，是学界和人力资源管理领域应共同探讨的主题。
三、人工智能背景下中国企业人力资源管理的现状与趋势
（一）人工智能与人力资源管理的融合发展现状
当前人工智能技术在各行业融合发展，但人力资源管理领域的智能化应用尚处于初步发展阶段，并未实现充分融合和利用。简历筛选、面试联络等基础重复性工作的技术普及面仍然较小，薪酬管理、战略规划等复杂性较高的工作的技术参与度仍然较低。从行业技术需求的角度来看，不同类型企业的人力资源管理本就各有特点，对技术融合和信息化程度的需求亦不尽相同；另一方面，当前中国企业人力资源管理从业者对企业人力资源规划及企业人才的战略培养花费的时间往往不足[9]。人力资源工作行政色彩浓重、人才开发培训体系及人力资源规划缺乏等问题，都在一定程度上影响着管理理念和技术融合的发展。人工智能的融入将极大改善这一效率问题，增加企业人力资源管理人员对人力资源战略的精力投入，更好地发挥战略规划的价值增值。
人工智能技术给人力资源管理带来的影响是双重的。积极影响方面：其可以显著提高部分工作岗位的效率，降低出错率，优化人力资源配置与薪酬管理体系，对推动人力资源管理工作的组织模式变革有重要意义；消极影响方面：人工智能的行业应用将在未来淘汰一大批低技术含量的就业岗位，进而影响我国人均薪酬水平，可能引发就业危机甚至加剧分配不均的社会问题。
整体来看，中国企业人力资源管理行业内尚缺乏智能化技术的使用标准和规范，且目前既存管理模式大多尚无法实现投入成本与所节约人力成本的均衡与对等。
（二）当前人工智能在人力资源管理的行业应用
当前人工智能的行业应用主要表现为弱人工智能。现有企业人力资源管理对人工智能的应用主要为视频识别和语音识别，主要体现在招聘和培训环节[10]。其次，近些年来人力资源管理系统（HRMS）的应用范围亦有一定扩大。因此本文就薪酬管理、人才甄选与培训和人力资源管理系统三个方面浅析人工智能在人力资源管理的行业应用与发展。
第一，以薪酬管理方面的智能化应用推进企业智能算酬。“以人为本”是企业人力资源管理的一项基本理念，科学合理的薪酬制度不仅可以能调动员工创造力和积极性，还能在高度竞争化的人力资本市场吸引人才。而长期以来我国企业薪酬管理存在着配套职能不规范、企业战略相关度低的问题，推进人工智能在人力资源管理领域的应用将改善以上问题。基于程序化的运算，人工智能相关技术的深度融合将在考核指标的完善性、考核周期的固定性以及公司内部薪酬待遇的公平性方面有较大改善。此外，人工智能结合大数据可以根据职位设定、行业及城市平均薪酬水平、CPI、就业率及失业率等情况科学设计基准薪酬，保证企业薪酬科学性[11]。
第二，以人才甄选和培训方面的智能化应用推进效率提升。在人力资源的遴选与培训方面人工智能可以显著提升企业人力资源管理者的工作效率及培训效果的稳定性和标准化。如利用智能化手段将职位环境、技能应用场景进行仿真模拟，提供职前培训、素养评估及职业定位等形式的人力资源服务。从实际技术来看，AR、VR等虚拟技术可以模拟实际工作场景，将知识、技能形象化，将知识图谱可视化。此外，可以由智能机器人先对应聘者进行预结构化面试，对面试者的回答内容进行文本挖掘和分析。如通过对应聘者语言中“战略”、“规划”等相关词语的识别判定该应聘者的战略眼光及思维高度；通过对行业专业词汇的分级识别判定应聘者是否具有深入的行业工作经验。其实2017年起百度公司就已经开始将人工智能技术应用于员工培训平台，挖掘知识资源并将其以智能化计算呈现知识图谱供学习使用，这一应用将在互联网行业内形成样板效应，推动未来的行业技术应用。
第三，集成化人力资源管理系统发展尚不完善。近些年来，我国人力资源管理系统（HRMS）通过整合云计算、互联互通、大数据技术等提供组织架构管理、人事档案管理、考勤及绩效管理、薪资社保管理等传统职能，并在这些基础上新增设了健康管理、社区联合管控等新服务，结合社会环境（如重大突发卫生事件的防控）进行企业人力资源管理。当前我国人力资源管理系统（HRMS）市场主要有面向大中型企业的“北森核心人力云”、“泛微E-cology”、“i人事”以及大众化、普适化的“钉钉”等。而相比之下，国外人力资源管理软件厂商三大家（Peoplesoft、Workday、Kronos）代表着当前人力资源管理系统的最高水平，在管理的系统化、流程化方面有较大优势。希尔顿、联合利华和高盛等700多家公司也都已具有一套由“AI+HR”的管理系統，且均在近3年内采用了AI面试。以希尔顿酒店为例，这一系统将其平均招聘时间从40天左右缩短到5天。
四、人工智能给企业人力资源管理带来的机遇与挑战
（一）人力资源供需格局下人工智能应用场景多元化的实现
人力资源管理领域未来的技术应用将在智能化、定制化和高效化三个方面做出较大突破，如以物联网技术为主导的智能化物联网系统将辅助完成职前培训、企业值勤与工作状态考核等；以云计算为核心的大数据应用将辅助人力资源管理部门实现对不同员工的特征画像、薪酬设置以及岗位定制等。具体来看，技术对于员工入职档案建立及个人信息台账管理、职位设计和绩效考核等常规性业务有较大帮助；对于简历筛选、面试联络等重复性工作，结合实际情况部分或完全取代人工流程可以极大地提高企业人力资源管理工作的效率，降低企业人力成本。
（二）成本控制下的人力资源管理面临创新转型困难
对于大多数企业而言，人工智能在人力资源管理行业的应用面临着成本高、进展较慢的困难。从基础设施来看，薪酬设计、绩效考核，再到整体人力资源战略规划的流程都需要技术+设备的支持；从目前的企业规模来看，我国民营企业数量占比超过90%，对大部分小微民营企业而言推进智能化的成本是巨大的，因此未来一段时间内推进人工智能在人力资源管理领域的应用无疑应该以规模以上企业及大中型国有企业为主，发挥先导作用，探索出一条成熟的技术应用路径；对于难以支持高昂技术成本的小微企业应逐渐转变观念，从长远发展的视角看到智能化技术带来的企业运营成本的下降。
（三）中国传统伦理观与人工智能智慧运算间的矛盾
人工智能在管理领域的应用无疑会带来人性化服务与管理伦理的问题。因为人工智能的企业运用旨在提高企业管理效率，极有可能带来管理者一味追求效率而不符合伦理要求的现象[12]。
企业的人力资源管理强调“以人为本”这一基本原则，中国传统管理伦理追求“合乎情理”以及人性化；而当前人工智能发展尚处于弱人工智能阶段，难以在提高管理效率的同时兼顾中国伦理和管理的人道主义、人性化。因此，对于当前人力资源管理领域大多数人工智能的应用情景而言，其智慧运算尚不能实现完全自主化。因此，推进人力资源管理的智能化应用仍需要把握其辅助工作的角色定位，在推进效率提升的同时由管理者参与具体决策从而实现效率与人性化的权衡与互补。
五、建议
人工智能的商业应用将极大改变企业运营模式，中国企业人力资源管理对人工智能技术的运用应主要从“数据+人力”的组织模式、“互联互通+智慧”的基础设施、和“数字运算+传统伦理”的伦理审视三个维度入手。
第一，构建“数据+人力”的新型人力资源管理组织模式。人工智能的应用将以数据为核心，包括数据的产生、挖掘与分析。企业应重视由人力资源管理等方面产生的数据，通过员工特征画像、面试简历对比等场景应用提升人力资源管理效率；如通过仿真技术和虚拟技术对部分工作岗位的新员工进行培训和岗前模拟，发挥数据的辅助管理作用。其次，数据赋能将大大创新业务流程。行业内组织应鼓励激发行业管理经验、发挥既有优势，依托人工智能等新技术创新业务流程，推进传统人力资源管理实践经验与当前普适性智能化技术相融合；鼓励培训机构及监管机构间接推进人力资源管理培训中技术与智能化观念的融合，在相关行业教材中增设智能化管理和电子软件运用的教学章节，从根源上改善当前企业人力资源管理智能化程度低、经验主义占优势地位的发展现状。
第二，布局“互联互通+智慧”的企业基础设施。智能化技术建立在智慧互联的基础设施之上，而我国大部分企业的信息化程度还相对较低。作为单元层面的企业，需要通过更新基础设施打造互联互通的运营环境，更好地融入智慧化的社会数据生态，进而赋能企业现代化管理和人力资源管理。应坚持以规模以上互联网企业及大中型国有企业试点为主，形成行业规范、逐步降低技术门槛。同时，鼓励中小企业逐步转变思想观念，循序渐进推进企业人力资源管理的智能化应用。长远来看，人力资源管理领域的基础设施更新、数据生态的建立也会为企业带来算法和数据资产，并在未来逐步成为企业的竞争优势。
第三，注重“数字运算+传统伦理”的伦理审视。数据和机器往往通过深度学习人类的行为规律进行决策和行动，而以电车难题(TrolleyProblem)为代表的一系列伦理决策难题无疑是人工智能的行业应用必须面临和跨越的“一道坎”。因此，企业应继续坚持以员工为中心的基本原则，确保员工在企业发展中的核心地位。其次，人工智能科技的研发和使用应始终坚持为人所用的原则，严格进行道德审查和伦理审查。近些年来人工智能的应用给社会带来了许多的焦虑和问题，罔顾科技伦理、无视价值尺度的事件多有发生。回到一切的起点，人工智能技术本就是依托数据和算法执行一定的任务，为人类生产生活提供帮助，为管理人员决策提供帮助，抛开这一技术初衷，人工智能就极有可能转变为主宰世界、毫无伦理价值可言的行为主体。
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