Управление человеческими ресурсами в эпоху генеративного искусственного интеллекта: перспективы и направления исследований ChatGPT
Human resource management in the age of generative artificial intelligence: Perspectives and research directions on ChatGPT
2023-07-01
SCID: 54.1/rseazz9j
Discuss with AI
этика искусственного интеллектаChatGPTгенеративный искусственный интеллектуправление человеческими ресурсамивытеснение рабочих мест
Figures from the paper
Abstract (AI)
ChatGPT и его варианты, использующие модели генеративного искусственного интеллекта (ИИ), быстро стали центральной темой академических и медийных дискуссий об их потенциальных преимуществах и недостатках в различных сферах экономики, демократии, общества и окружающей среды. Остается неясным, приводят ли эти технологии к исчезновению или созданию рабочих мест либо лишь трансформируют человеческий труд, генерируя новую, потенциально тривиальную или практически незначимую информацию и решения. По словам генерального директора ChatGPT, потенциальное воздействие этого нового семейства технологий ИИ может быть сопоставимо с воздействием «печатного станка», что имеет значительные последствия для занятости, взаимоотношений со стейкхолдерами, бизнес-моделей и академических исследований; при этом совокупные последствия этих технологий остаются во многом неизученными и неопределенными. Появление на рынке ИИ более передовых и мощных инструментов генеративного ИИ после запуска ChatGPT усилило «гонку вооружений в сфере ИИ», создавая сохраняющуюся неопределенность для работников и расширяя возможности применения технологий в бизнесе, одновременно повышая риски, связанные с благополучием, предвзятостью, дезинформацией, нечувствительностью к контексту, конфиденциальностью, этическими дилеммами и безопасностью. С учетом этих изменений данная редакционная статья, посвященная перспективам, предлагает совокупность перспектив и направлений исследований для развития научных исследований в области управления человеческими ресурсами (УЧР) в контексте генеративного ИИ. В рамках этого обсуждения синтезируется литература об ИИ и генеративном ИИ и устанавливается ее связь с различными аспектами процессов, практик, взаимоотношений и результатов УЧР, что способствует формированию будущего исследований в области УЧР.
Key Findings
1
Генеративные инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут существенно трансформировать занятость, отношения со стейкхолдерами, бизнес-модели и академические исследования, однако их последствия остаются неопределёнными.
2
Остаётся нерешённым вопрос, будет ли генеративный ИИ вытеснять рабочие места, создавать новые или перераспределять человеческий труд на производство потенциально тривиальной или практически нерелевантной информации и решений.
3
Редакционная статья связывает исследования ИИ и генеративного ИИ с процессами, практиками, отношениями и результатами управления человеческими ресурсами, формируя направления дальнейших исследований HRM.
4
Быстрое расширение применения генеративного ИИ сопровождается рисками для благополучия работников, а также рисками предвзятости, дезинформации, нечувствительности к контексту, нарушения конфиденциальности, этических дилемм и угроз безопасности.
Research Object
ChatGPT и его варианты генеративного ИИ в применении к управлению человеческими ресурсами
Research Subject
Их влияние на процессы, практики, отношения и результаты управления человеческими ресурсами, включая воздействие на занятость, благополучие работников, предвзятость, конфиденциальность, этику, безопасность и принятие организационных решений
Publication Details
Publication Date
2023-07-01
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
872
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest
Источники этой статьи в scid.ai9
Обучение языковых моделей следованию инструкциям с использованием обратной связи от человека2022
Дискуссионная статья: «Ну и что, если это написал ChatGPT?» Междисциплинарные взгляды на возможности, проблемы и последствия применения генеративного разговорного искусственного интеллекта в исследованиях, практике и политике2023
Искры искусственного общего интеллекта: ранние эксперименты с GPT-42023
На пути к стандарту выявления и управления предвзятостью в области искусственного интеллекта2022
Социотехнические подходы к «умной» организации труда: создание значимых и устойчивых систем2019
Менеджеры линейки фронта как агенты в причинно-следственной цепочке УРМ–эффективность: теория, анализ и эмпирические данные2006
Парадокс продуктивности информационных технологий1993
Построение теорий на основе кейс-исследований1989
Воспринимаемая полезность, воспринимаемая простота использования и принятие информационных технологий пользователями1989
Работы, цитирующие эту статью10
Обзор больших языковых моделей: архитектуры, приложения, таксономии, нерешённые вопросы и проблемы2024
Генеративный ИИ и будущее высшего образования: угроза академической честности или реформа? Данные с мультикультурных перспектив2024
Повышение производительности труда с помощью генеративного искусственного интеллекта: всесторонний обзор литературы2024
Генеративный искусственный интеллект в бизнесе: к формированию стратегической системы управления человеческими ресурсами2024
Грамотность в области генеративного искусственного интеллекта: двенадцать определяющих компетенций2024
Формирование предпринимательской устойчивости в условиях кризиса с использованием генеративного ИИ: эмпирическое исследование МСП2024
Оценка взаимосвязи между внедрением генеративного ИИ, этическими соображениями и эффективностью организации2024
Теоретически обоснованные подходы к генеративному искусственному интеллекту в бизнесе и управлении2024
Трансформационный потенциал ИИ в управлении человеческими ресурсами: совершенствование планирования трудовых ресурсов с помощью тематического моделирования2024
Совершенствование принятия решений посредством взаимодействия человека и искусственного интеллекта: систематический обзор и концептуальная модель2026