人工智能已经成为行业讨论更广泛的突出话题。人力资源(HR)对于人力资源专业人士来说，了解这门课程也是如此。除了简要介绍什么是人工智能，以及你可能遇到的主要人工智能类型(或者你可能很快就会遇到它！)此外，本文还将探讨人工智能在人力资源领域的潜力。深入了解这项新技术的潜力，以及人工智能如何改变人事管理的各个方面。
人工智能是什么？
本文对人工智能给出了一个简单的一般定义："一个计算机系统通常被认为需要智能。"本文继续指出，这种行为的例子包括感知、推理、学习、与环境互动和创造性表达的能力。
根据这个定义，人工智能已经出现了：从简单的聊天机器人到无人驾驶汽车系统。然而，像ChatGPT这样的工具的出现可以与人类进行类似的对话，产生艺术竞赛获奖的图像，并将人工智能推向一个新的水平。
定义三个关键概念
当你进入人工智能领域时，你可能会一次又一次地听到一些术语。然而，"机器学习"、在最近的讨论中，"深度学习"、"生成式人工智能"等术语尤为常见------到底是什么意思？让我们仔细看看。
1.机器学习
需要明确的是，机器无法学习。它们以复杂的方式存储数据并执行计算。因此，机器学习通常被描述为一个过程，使用算法"识别数据中的方法和相关性，并使用它们在没有明确编程的情况下提供新的意见和预测"。有了这些信息，算法可以制定预测并执行操作。
机器学习实践应用的一个例子是让人工智能在没有明确任务编程的情况下，分析大量的垃圾短信，熟练地过滤掉这些内容。这样，机器学习算法就可以通过训练来"学习"。然而，他们永远不会真正理解他们的训练目标。
2.深度学习
深度学习是一种先进的机器学习迭代，选择多个相关的处理层，称为"神经元"。深度学习允许更广泛的数据处理，需要更少的人工驱动数据预处理，并产生更准确的结果。
正如你所想的，深度学习一直是最新一波令人印象深刻的人工智能技术进入主流的驱动力。
3.生成式人工智能
就Gartner的概念而言，生成人工智能算法"从现有工件的数据中学习，并使用这些信息生成新的工件"。简而言之，生成人工智能可以使用与现有内容库相关的方法来创建包括音频、代码、图像、文本、模拟和视频在内的各种格式的新内容。
新闻中出现了两种类型的生成人工智能：
大型语言模型(LLM):这些模型解释文本输入，生成类似人类的文本输出。例子包括谷歌 Bard和ChatGPT。值得注意的是，这些模型从现在开始解释图像和其他数据类型。这种大型语言模型被称为"多模态"。
文本到图像：这些模型解释文本输入以生成高质量的图像和类似的艺术作品。
人力资源中人工智能的应用
这些发展令人兴奋，但该技术的实际应用可能是最重要的。根据这些资源，我们总结了人工智能在劳动力管理中的一些最佳潜在用途：
1)招聘提高招聘启示的准确性：人工智能可以通过分析当前员工的真实数据来制定准确的工作描述。此外，它还可以调整这些描述，使其与市场上最熟练的专业人士所展示的技能组合保持一致。
强化候选人选择：人工智能可以有效地在广泛的候选人池中导航，对申请人进行分类，并确定更符合您目标的候选人。注意使用当前员工作为唯一的比较数据库可能存在的潜在标准差距。
发现隐藏的能力：正式的头衔和证书并不能解释候选人的所有潜力。人工智能可以在平台上识别特定的关键字，并通过他们的讨论和兴趣来挖掘隐藏的人才。
2)培训和绩效
培训计划生成：人工智能可以将以往的课程观点与当代信息相结合，为新的培训计划制定大纲。它甚至可以生成课程内容和设计评估。
人工指导：利用法学硕士技术，组织可以创建可以与员工互动的人工智能实体。这些人工智能代理可以指导新员工完成入学流程，提供更新，甚至增加日常任务的动力。
改进反馈：基于关键绩效指标，可以生成人工智能(kpi)准确的分析可以缓解绩效评估的主观性。此外，它还可以帮助评估师在具有挑战性的对话中自信和同理心地交流。
3)收费(或更多)
更公平的工资：研究强调了5%的事实 -15%的工资有一定的工资差距。人工智能可以参考数百万个类似的职位来确认有竞争力的工资和一般福利标准。此外，它还可以识别员工内部的工资差异，解决公平问题。
多样性和包容性：人工智能可以帮助改善办公空间的平等待遇。"人工智能名称发音助手"Name Coach"创造者观察到，"在公司沟通中部署人工智能进行情感分析可以让我们识别和纠正排斥语言和行为。考虑到不同员工的需求和担忧，结果将是更包容的沟通。"
一般支持：通过使用人工智能支持，可以简化许多流程，帮助确定最合适的行动计划。例如，"我需要在周五上午11点参加儿童表演"等提醒可以自动向您的主管提交许可证请求。表示"我不能打开我的文档"可能会导致紧急IT罚款。
人工智能可能会改变我们所知道的世界。这些人力资源应用程序只是集成冰山一角。随着技术的进步，集成将使我们的工作更容易、更准确。这样，作为管理者，我们就可以把时间花在其他需要人工智能无法提供的创造性和固有的人类思维活动上。