淺談人力資源在Chat GPT 應用

最近，時下很夯的Chat GPT席捲全球。在維基百科中其對Chat GPT的定義為：全稱聊天生成預訓練轉換器，是OpenAI開發的人工智慧聊天機器人程式，於2022年11月推出。該程式使用基於GPT-3.5、GPT-4架構的大型語言模型並以強化學習訓練。這些大型語言模型的出現產生最大的亮點-生成式。表示能自行經由消化學習而產生出新的整理論點或知識提供。這對於各專業領域工作者無非是一個前所未有的挑戰與學習，這也是正式邁向「人機協同」的時代。

我們來看看它怎麼介紹人力資源應用的看法。

以下是向Chat GPT詢問與查詢關於人力資源方面的內容。

您好！當涉及到人力資源在Chat GPT應用的情境時，以下是一些具體的實例：

1. 招聘和初步篩選：Chat GPT可以用於自動化招聘流程中的初步篩選階段。它可以與應聘者進行對話，詢問一些基本問題，並根據回答評估他們的適合性。這有助於節省時間和人力資源，並快速識別出最有潛力的候選人。
2. 員工培訓和發展：Chat GPT可以用於提供員工培訓和發展方面的支援。它可以回答員工的問題、提供相關資訊和培訓材料，以及提供指導和建議。這樣的交互可以在員工需要時提供即時幫助，提高學習效果和工作績效。
3. 員工支援和福利：Chat GPT可以用於回答員工關於福利計劃、健康保險、退休計劃等方面的問題。它可以提供相關的政策和程序信息，幫助員工了解他們的權益和福利。此外，Chat GPT還可以協助解答一般的HR相關問題，如帶薪假期、薪資等。
4. 績效評估和反饋：Chat GPT可以在績效評估過程中提供支援。它可以回答員工對績效目標的疑問，提供關於評估標準和程序的解釋，並給予即時反饋。這有助於確保績效評估過程公平和透明，同時提供員工所需的指導和支援。
5. 組織文化和價值觀宣傳：Chat GPT可以在組織內部傳遞關於企業文化和價值觀的信息。它可以回答員工對組織文化的疑問，提供相關的例子和故事，並幫助員工更好地理解和體驗組織的價值觀。

這些只是人力資源在Chat GPT應用的一些例子，實際上還有許多其他的應用情境，取決於組織的需求和使用目的。

補充上述看到其產出的描述內容，可發現已具有結構化，但對於深度性來說，略險不足。也可能跟提問方式與提問內容有關。但可就上述得到的結果大致分享如下：

招募

坊間已有些AI招募漏斗模型，目前也已積極發展中，不過，這些數據的累積需要長期且客製化，這樣對於業者方有助益。若是中小企業的招募漏斗較小，累積的速度與正確性，將待實際效果來考驗。

培訓發展

更重視AI對培訓效果產出的情形，很早以前就已經有機器人協助企業進行電話語音訓練課程，包含提供簡易語音助理服務，而現行的AI服務將更擴大化、智能化，已朝「人機協同」模式逐步完善。對中小企業人資工作來說，或許有機會運用AI協助培訓工作，將是一大助益。但，遇到最大的困難可能是：如何合理取得合適自用的培訓資源導入AI模型之中呢？

支援與福利

筆者認為生成內容的精緻與否會與輸入AI模型的國別文化多寡有關。因為在福利計劃、健康保險、退休計劃，各個國家有各個國家的法規、企業作法與文化差異，都會影響AI實際生成的效果與呈現專業度情形。所以也就是為何各國極力發展適合自己國情的AI資料庫模型，確保應用內容的有效性。例如：台灣的勞基法、健康保險、新制勞退條例、各項人力政策都隨時因應社會動態情形彈性調整，AI將需產生獨特的數據來源、蒐集與分析學習的生成能力，以俾因應複雜的模型服務環境。

績效評估標準與反饋

對於跨國企業的績效程序提供蒐集見解或許仍有參考依據與學習之道。但是，筆者亦認為與上述的「支援與福利」有雷同之處-仍受不同國別文化差異影響。故在使用AI輔助生成時，仍需自行判斷合理性與可用性情形。例如：採用KPI或是OKR或是其他績效衡量方式，過程中，可能會遇到趨嚴、趨寬、趨中的評分偏誤，或許Chat GPT能告訴您如何預防趨嚴、趨寬、趨中的評分偏誤，但是在實做過程中，仍需倚靠您對自身組織的了解進行更通徹的給分邏輯。像是若您在跨國文化情境中，對於美日文化差異導致的評分偏誤，您需學習自我檢測此偏誤並了解如何預防此偏誤的產生，讓所有評分標準更趨真實且具技巧性。

組織文化和價值觀

筆者認為也與上述「支援與福利」、「績效評估與反饋」雷同，都是受組織脈絡環境影響，需不斷對AI提出組織文化與價值觀訓練的素材，確保其能對受訓人員提出更具意義性的組織文化與價值觀培訓能力。

綜合上述，由上可知，Chat GPT可以提供給您一個主要的回答方向，至於細節需要自行深入再挖掘或詢問才有更多不同面向的答案呈現。這就有賴使用者的發問技巧與收斂問題的能力了。