生成式人工智能将对人力资源外包服务和劳动力运营产生什么样的影响？
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生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）已经成为世界范围内的热门话题，在我们公司，它不仅开始应用于我们的开发工程团队，还开始应用在销售团队上。生成式人工智能可大大提高效率和生产力。
在这篇文章中，我们将介绍生成式人工智能对人力资源外包和劳动力领域的影响。
1. 什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是一种可以通过从数据集中学习生成文本、图像和音乐等各种内容的人工智能。
如果你问一个问题，AI会通过总结各种信息给你一个简洁的答案，以前需要花费时间或必须由其他人完成的事情现在只需输入简单的中文即可立即获得，这预计将导致工作方式的重大改革。
最近成为热门话题的百度文心一言提供了生成式人工智能的接口，通过使用接口可简单的实现各类聊天机器人。
LLM擅长自然语言生成，例如句子的完善和问题的回答。然而，他们不擅长解决复杂的数学问题或高级的抽象思维，并且不了解学习数据中未包含的信息。因此，LLM的输出高度依赖于训练数据的质量和范围。
2. 关于生成式人工智能的使用
2.1 在公司内部使用的原因
虽然文心一言很方便，但如果启用历史记录功能，输入的信息将用于学习，因此始终存在内部机密信息被泄露到外部的风险。为了防止这种风险，最好使用文心一言API，其中输入的信息不用于学习，但对于一般的人员来说适用API的难度就比较高。
2.2 创建 JD（职位描述）
“JD Creation”是一个我们在智仁HRO的招聘需求发布中增加的新功能，只需输入职位标题后即可创建出适合职位描述。这样针对过去没有招聘经验的操作人员来说，通过这种方式创建JD基础，只需进行一些修改就可以轻松创建JD。
3. 生成式人工智能在人力资源和劳工事务中的未来应用
3.1 未来预计利用的领域
除了上面提到的创建JD之外，在人力资源/人事劳务领域还可以考虑以下使用方法（一些例子）。
人事劳务方向
各类法规概要的生成
有关法规问题的解答
根据内部知识回答问题
招聘方向
候选人简历或工作经历的摘要
筛选招聘候选人
候选人信息收集
为候选人提出合适的面试问题
面试视频自动转录→面试内容总结与评价
人力资源方向
员工数据分析
员工培训资料的生成
3.2 人力资本管理所需的人事信息可视化
生成式人工智能一个特别大的影响是它极大地降低了非工程师简单应用程序开发和代码生成的门槛。
人力资源和劳动事务是公司内部唯一可以管理所有员工信息的部门。另一方面，为了利用员工信息，需要统计知识和Python、R、SQL等处理信息的语言知识，这是一个非常高的门槛，而智能依赖于服务内提供的统计数据。
然而，通过使用生成式人工智能，生成 Python 和 SQL 代码变得更加容易，从而比以往更容易分析从智仁HRO和各种人才管理系统中提取的信息并将其以图表等形式可视化。对于创建人力资本管理所需的人事信息有很大好处。
4. 利用生成式人工智能的挑战和障碍
4.1 提示质量对答案的影响
虽然如果使用得当，生成式人工智能会非常有用，但它需要技能来理解 LLM 的特征并编写适当的提示。然而，其行为仍有许多方面尚不清楚，响应水平将在很大程度上取决于用户的水平。如以下两点会影响到回答的质量
- 因为更直接的上下文被赋予稍强的权重，所以上下文往往具有更大的影响力。
- 最好将信息分解并有秩序地给出，而不是一次处理大量信息。
虽然有一些像上面这样的信息，但有很多事情并不清楚实际情况，并且有可能发生变化，因此需要随时了解最新信息。
5. 未来人力资源外包和劳务事务所需的技能
最后，根据目前所说的来讨论一下未来人力资源和劳工事务中需要的技能。
5.1 语言能力
这里的语言能力主要是指使用生成式人工智能能够理解的语言的能力。
正如前面《提示质量对答案的影响》中提到的，需要编写易于生成式人工智能理解的提示，并留下易于学习的文档。
为此，不要写多余的句子，能够用简短的句子进行解释，并在了解主语和动词的情况下创建句子等等都是需要的。
5.2 销售能力、人力能力、营销能力
生成式人工智能已经达到可以通过美国律师考试和医生考试的水平。
例如，在社会和劳工顾问的工作中，生成式人工智能比社会和劳工顾问拥有更多的信息，如果你向生成式人工智能提问，你将能够更快地得到合适的答案。
当然，有很多工作是法律只允许具有特定国家资格的人，比如专业资格，所以生成式人工智能不会立即夺走工作岗位，但有可能大部分工作都会被生成式人工智能取代。
公司内部也同样如此，包括公司内部的一般劳动咨询（工资、出勤等法律意见）、各种申请方式的咨询回复、入职和离职时的人工处理（提交材料和退回材料，询价回复）等很有可能被生成式人工智能取代。
在这样的时代里，人类应该负责的工作量将大大减少，并且需要占用少数可用的空位。因此，最终我们需要有“推销自己的销售技能”、“赢得人们信任的人际技能”以及“寻找和创造需要我们的地方的营销技能”。
最终，生成式人工智能将负责每项工作的专业知识，而人类可能需要熟练地使用生成式人工智能。