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ChatGPT-3.5
2024年未来4个人力资源趋势预测
毫无意外： 人工智能是 2023 年人力资源技术话题的主导，而雇主面临的根本问题却没有改变。企业对技能斤斤计较，认为优秀员工很难找到，并在努力探索如何实施混合工作政策。
我们认为，2024 年的情况将与此类似，而且难以预测。对人工智能的痴迷将持续下去，企业将寻求灵活的技术解决方案，员工将坚持要求公司关注他们的个人和职业问题。
此外，请记住 2024 年是选举年。甚至在任何一方提名候选人之前，竞争就已经充满了骚乱和分歧。金融市场肯定会变得谨小慎微，雇主们在感叹优质候选人稀缺的同时，也会小心翼翼地填补职位空缺。随着人工智能将员工解放出来处理 "高价值 "任务这一理念的推广，提高人力资源效率将成为一个核心主题。
实际情况会是怎样呢？以下是我们的预测：
人工智能将抢占更多市场份额
去年12月，我们预测 2023 年将是人工智能无处不在的一年，除非它并不存在。"RecruitingDaily 总裁兼总编辑 William Tincup 认为："对于供应商和从业者来说，'AI'这个缩写已经失去了意义。
他说得没错。如今，"人工智能 "这一概念已被应用到各种产品中，从协调视频面试到预测劳动力趋势，无所不能。2023 年，人工智能在市场上的发展突飞猛进，其推动力与其说是技术进步，不如说是市场营销的热潮。OpenAI 网站上的 ChatGPT 页面推出一周后，访问量就超过了 100 万次。到 2023 年 10 月，访问量约为 17 亿次。
由于生成式人工智能的概念已经无处不在，2024 年人力资源部门对人工智能的使用肯定会继续稳步增长。不过，这种增长更多的是数量上的，而不是技术上的进步： 我们将看到更多的产品发布、资金投入以及企业和个人用户。能力方面的飞跃将相对较少。
员工体验偏离正轨......
Forrester Research 公司表示，雇主们正在缩减培养企业文化和员工体验的力度。随着预算竞争日趋激烈，领导者将注意力集中在他们认为更重要的问题上，"员工体验寒冬 "即将来临。虽然大多数雇主都计划在明年投资某种人力资源/健康管理（EX/HCM）软件，但他们将寻求提高人力资源效率，而不是加强体验工作和改善成果。
其中一个必将受到影响的领域是 DEI。拥有积极的 DEI 计划的企业数量从 2022 年的 33% 下降到今年的 27%，Forrester 认为 2024 年将达到 20%。更多的雇主会照本宣科地使用企业发展指数，并使用现有的企业发展指数系统，而不是进行升级。
...但用户体验更重要
谷歌从 1998 年的一家初创公司发展到今天拥有桌面搜索市场 83% 的份额。几乎所有从事技术工作的人都会告诉你，谷歌通过提供更准确、更相关的搜索结果击败了竞争对手。
但他们不会说的是，谷歌是在一个用户界面非常糟糕的世界里推出的。雅虎、Ask Jeeves、Webcrawler 和 AltaVista 都推出了杂乱无章的主页，上面充斥着文字和设计元素，对用户的实际搜索没有什么帮助。谷歌则采用简约的方式，明确地将用户指向搜索框，并只提供两个选项：进行搜索或跳转到机器选择的网站。
就像 20 世纪 90 年代的谷歌一样，OpenAI 的用户界面也非常简洁。ChatGPT 3.5 提供了一个搜索栏和四个简单的选项，帮助用户按照自己的意愿迈出建立查询的第一步。ChatGPT 在五天内吸引了 100 万用户。相比之下，Instagram 需要 2.5 个月才能达到 100 万用户，而 Facebook 则需要 9 个月左右。
对消费者来说，简单很重要。人力资源技术供应商已经在努力打造更像 Netflix 和亚马逊而不是 Craigslist 的用户体验。随着人工智能生成工具的普及，用户和技术客户将对简单的自然语言界面提出更高的要求。无论是通过更好的设计还是在工作流程中的交付来实现这一目标，用户如何访问人力资源工具都将至关重要。
数字工作者开始蜂拥而至
人工智能的倡导者说，生成式人工智能不会消除工作岗位，尽管它可能会改变工作岗位。不过，越来越多的企业将探索使用 "数字员工 "作为其人工智能和自动化工作的代言人。这一浪潮将在2024年加快速度，增强实力。
今年 4 月，Kelly 公司推出了 Kelly Fusion，这是一个管理数据录入和新员工流程（如背景筛选和入职）的产品套件。12 月，初创公司 Artisan 计划推出其首个数字员工 Ava，这是一名 "销售代表"，将自动完成对外销售周期。Artisan 未来的 "工人 "还包括设计师 Noah 和营销人员 Liam。
这一切都是为了实现自动化。我们的想法是，这些应用程序--数字工作者--将与实际工作人员一起工作，处理数据收集和文件处理等重复性任务。该领域的几乎所有供应商都会告诉你，这可以让人类员工腾出更多时间来从事战略性项目。
事实上，"解放人类员工 "是人工智能营销工作的主题。如果说它的实际意义并不明确的话，那么雇主们仍然对 "做同样的工作需要更少的人 "这一想法非常着迷。不过，人工智能行业坚持认为，这种效率可能会改变工作，但不一定会消除工作。
员工却不这么认为。Qualtrics 的一项研究发现，近一半的员工（49%）表示人工智能的潜在影响令人恐惧。只有 39% 的人认为这令人兴奋。(超过三分之二的员工（68%）认为一些工作会因为人工智能而面临风险，23%的员工认为自己的工作可能会被裁掉。
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麻省理工学院研究揭示：生成式AI对员工工作效率的影响
麻省理工学院研究人员的一项新研究揭示生成式人工智能技术对工作的影响，发现它提高了被分配任务（如撰写求职信、细致的电子邮件和成本效益分析）的工人的工作效率。
研究中的任务并不完全是真实工作的翻版： 它们不需要精确的事实准确性，也不需要公司目标或客户偏好等背景信息。尽管如此，这项研究的许多参与者表示，这些任务与他们在实际工作中写过的东西很相似--而且受益匪浅。使用辅助聊天机器人ChatGPT后，工人完成任务的时间减少了40%，由独立评估人员衡量的产出质量提高了18%。
麻省理工学院经济系博士生Shakked Noy说："我们可以肯定的是，生成式人工智能将对白领工作产生巨大影响，"他与21岁的博士生Whitney Zhang共同撰写了这篇论文。"我认为我们的研究表明，这种技术在白领工作中有着重要的应用。这是一项有用的技术。但要判断它是好是坏，或者它究竟会如何引起社会调整，还为时尚早。"
为聊天机器人模拟工作
几个世纪以来，人们一直担心新技术进步会导致大规模自动化和工作岗位流失。但是，新技术也会创造新的工作岗位，当新技术提高了工人的生产率时，就会对经济产生积极的影响。
"诺伊说："经济学家在考虑新技术发展时，首先考虑的是生产率。"经济学的经典观点是，技术进步最重要的作用是提高生产力，即让我们更有效地生产经济产出。"
为了研究生成式人工智能对工人生产率的影响，研究人员给453名受过大学教育的营销人员、赠款撰稿人、顾问、数据分析师、人力资源专业人士和经理布置了两项与其职业相关的写作任务。这些20至30分钟的任务包括撰写拨款申请的求职信、有关组织结构调整的电子邮件，以及帮助公司根据给定的客户数据决定向哪些客户发送推送通知的分析计划。与每位参与者从事相同职业的经验丰富的专业人士对每份提交的材料进行评估，就像他们在工作环境中遇到这些材料一样。评估者不知道哪些提交是在ChatGPT的帮助下创建的。
一半的参与者在第二次任务中使用了由OpenAI公司开发的聊天机器人ChatGPT-3.5。这些用户完成任务的速度比对照组快了11分钟，而他们的平均质量评价提高了18%。
数据还显示，工人之间的绩效不平等有所减少，这意味着在第一项任务中得分较低的工人在第二项任务中使用ChatGPT后获益更多。
研究人员说，这些任务广泛代表了这些专业人员在实际工作中遇到的任务，但他们也指出了一些局限性。由于他们使用的是匿名参与者，研究人员无法要求他们了解特定公司或客户的背景知识。他们还必须对每项任务给出明确的指示，而现实世界中的任务可能更加开放。此外，研究人员认为聘请事实核查人员来评估结果的准确性并不可行。准确性是当今生成式人工智能技术面临的一个主要问题。
研究人员说，这些局限性可能会削弱ChatGPT在现实世界中提高生产力的潜力。尽管如此，他们认为这些结果显示了这项技术的前景--研究的另一项发现也支持了这一观点： 在实验过程中接触到ChatGPT的工人在实验两周后表示在实际工作中使用该技术的可能性增加了一倍。
"Noy说："这项实验证明，它确实带来了显著的速度优势，即使在现实世界中这些速度优势较小，因为你需要花时间检查事实和编写提示。
宏观视角
这项研究提供了一个近距离观察ChatGPT等工具对某些写作任务的影响的机会。但是，将这种影响推而广之以了解生成式人工智能对经济的影响则更为困难。这正是研究人员希望下一步开展的工作。
"张说："还有很多其他因素会影响工资、就业和各行业的变化，这些都需要我们论文中没有的证据。"但在我们的论文中，节省的时间和质量提高的幅度都非常大，因此至少对某些类型的工作而言，这似乎是相当具有革命性的。
两位研究人员都认为，即使人们承认ChatGPT将提高许多工人的工作效率，但要弄清楚社会应该如何应对生成式人工智能的普及，仍有许多工作要做。
"张说："适应这些技术所需的政策可能会非常不同，这取决于未来的研究发现。"如果我们认为这将提高低薪工人的工资，那么这与通过提高高收入者的工资来增加工资不平等的意义是完全不同的。我认为有很多下游的经济和政治影响需要加以确定。
这项研究得到了Emergent Ventures基金、乔治梅森大学、Mercatus中心、George and Obie Shultz基金、麻省理工学院经济系以及美国国家科学基金会研究生研究奖学金的支持。
文章来源：mit
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