【五人談】AI和人類不是對立面，數智化的本質是賦能不是替代_風聞
青贝克智慧工场-2022-03-04 12:22
編者按：以下為第二期《數智化管理五人談》部分內容，，後續精彩內容請繼續關注青貝克智慧工場。本期主題圍繞“人力資源智能化能解決哪些問題”展開討論，會議嘉賓為中國人力資源開發研究會副會長兼智能分會會長劉輝，中國人民大學教授、華夏基石董事長彭劍鋒，中國人力資源開發研究會常務副秘書長李直和香港科技大學講席教授熊輝，主持人為企業文化專家，資深媒體人李蔚。
彭劍鋒：我很贊成熊教授所講的，做人力資源的科研必須要與實踐相貼近，也必須要有實踐價值，還有必須要與實踐形成閉環。
熊教授還提到了一個很重要的觀點，比如學界現在在探討數字化時，還是聚焦在智能化替代人以後怎麼辦？這使得大家都很焦慮，但實際上人力資源的數字化是在給HR賦能，而不是替代。
我認為這是在實踐過程中需要扭轉的重要觀點，我們總是從理論上演繹人工智能替代人以後怎麼辦？但實際上人力資源的數智化，就人本身來講是為整個人力資源管理提供賦能的作用，不僅為人才個體提供賦能，還為組織提供了賦能，實際上是挖掘了人的潛能，提高了人力資源的效能。
還有，劉總提到過去改革開放40年，中國企業的人力資源管理是在舶來品的基礎上重新應用轉化，並開始有了中國本土的原創，像華為、平安、百度等頭部企業都開始有了自己的原創理念，但是這些理念和工具方法還都是舶來品。而到了數字化時代，中國在應用層面就已經走在了世界的前列，因為我們的應用場景是全世界最豐富的應用場景。
另外，數字化很重要的一項能力就是深度學習，這需要迭代和應用場景，如果沒有數字化、沒有應用場景、沒有迭代，人力資源的數智化很難成為一個生命有機體。所以中國現在有大數據，並且沒有像西方國家那麼多隱私權的約束，這其實是一個優勢。另外，我們具有全球最大的人力資源數字化應用場景的優勢，通過人力資源數字化的迭代，以及深度學習，人力資源數智化真正實現了人、機、物的交互和融合。
從這個角度來講，中國的人力資源管理者和研究者要有自信的，在數字化上，共同來研究和推動中國企業的數字化轉型升級，我相信一定會有很多創新的管理理論，以及關於數字化的原創和最優實踐。
所以對於像熊教授這類的學者使命重大，因為他們既懂理論又懂實踐，而且英文又好，可以更好地對世界講述中國原創性理論和實踐的故事，所以我覺得使命是一個核心問題。
我們要講好自己的故事讓別人相信，而且一定要用英文來講，所以我們團隊發表了很多英文文章。記得2019年，我在阿姆斯特丹做AI研究時，我介紹了百度的智能化人才管理系統，在場有很多做AI和HR的專家，期間我用英文介紹了一箇中國的國學理念，比如我們如何把這個系統算法化、數據化、模型化，最後通過科學的方式呈現出來。
所以站在做學術和實踐的角度，我覺得我把自己當做中國人力資源的一個士兵，而且我也有義務把中國HR的進步分享給世界。
另外，人力資源管理其實與其他行業一樣，也有鐵三角，從應用場景到數據再到技術發展，只要有應用場景就會產生相應的數據，有了數據產生就會形成相應的問題，從而再促進技術的發展。比如算法的發展，就促進了應用場景的發展，也就形成了互聯網式的迭代，而人力資源管理發展的未來必然也是這種趨勢，從應用場景到數據再到技術和數字化系統，最後是應用場景的循環式迭代。整個過程是非常良性的，這就是試錯迭代。
所以我認為在數字化時代就像互聯網時代一樣的，真正有機會的是利用應用場景和數據深度的優勢，與其他國家相比，美國的數據特點是薄而廣，美國的數據應用在全世界範圍內，比如谷歌、推特、Facebook，使用的人數多，且覆蓋的範圍廣，但美國數據的薄體現在哪？
主要在於數據可收集的維度非常有限，特別是用來做智能化、做分析的維度非常有限。中美數據的特點共性是全，美國有的應用場景中國都有，美國擁有的複雜度、豐富度數據的生態我們也有。
另外一個區別是中國的數據屬於相對較窄，比如像搜索和微信，我們的數據所面臨的用户羣體主要是中國輻射的“一帶一路”沿線國家，客户羣相對較窄，但傳統互聯網企業收集的數據，從維度來講會比較多一點，我們研究的問題也會更加深入，可解決最核心的問題就會更多，所以我們的用户體驗註定會比美國的好，例如wechat或tick tock的用户體驗遠遠好過YouTube或Facebook。
因此，HR智能化的軟件同樣也非常有機會，這可能是在中國應用場景下用户體驗非常好的HR賦能產品，這種產品非常接近企業管理中的實踐，而且能解決管理中的痛點問題，所以我覺得非常有前途和希望。
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