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人工智能在给HR工作带来极大便利的同时，也会带来如下这些挑战。
未来HR的事务性工作一定会逐步消失，连写作、设计、分析等技能性工作也会逐步被AIGC代替。因此，HR也要有危机意识，再也不能总是聚焦于那些重复的事务性工作了。HR必须要不断学习，持续提升自我价值，才能应对工作可能会被替代的挑战。
随着新技术的快速迭代，HR所面临的业务环境也越来越复杂。拥有大局观思维，不但有利于HR理解技术发展趋势，综合应用各种技术帮助自己提升工作效率，也能让HR理解人工智能如何影响业务，并反推人力资源如何在人工智能时代辅助业务部门的选用育留。传统HR在大局观思维上通常会有些薄弱，因此HR一定要注意拓展视野。
由于人工智能在现阶段仍然有出错的可能性，因此需要HR更加专业，才能找出人工智能产生的错误，避免不必要的风险。人工智能以过往的训练数据为基础，因此HR在思维上的创新以及对人性的专业了解就可能成为未来的核心价值。专业和创新的HR可以在人工智能生成的内容基础上进一步加工，让最后的工作成果因为融入了HR的思维而与众不同。
当然，HR不必过度焦虑，因为在人工智能时代，HR也会有核心价值。就拿HR三支柱架构中的HR共享服务中心来说，一般大家很容易想到人工智能最容易使这个团队的HR员工失业。对于这个观点，我的回答是：有些许可能，但是路还很长！
因为，AIGC有一个致命伤，那就是可能会产生不正确或误导性的信息。AIGC在网络上大量搜罗各种信息，梳理并重新组合后给出反馈。如果信息的输入源出现问题，回答就不一定会准确。
AIGC在逻辑判断上也会出问题，到目前为止，我还没有看到哪个AIGC能很清楚地分析出如下这个问题的答案。
某银行被窃，甲、乙、丙、丁四人涉嫌被拘审。侦破结果表明，罪犯就是其中的某一个人。甲说：“是丙偷的。”乙说：“我没偷。”丙说：“我也没偷。”丁说：“如果乙没有偷，那么就是我偷的。”现已査明，其中只有一个说了假话。从上述条件可以确定是谁偷的？
这道题最简单清晰的做法是，分别假设小偷是甲、乙、丙、丁时，验证甲、乙、丙、丁说的话是真是假。例如，假设甲是小偷时，甲说“是丙偷的”这句话是假的，乙说“我没偷”这句话是真的，丙说“我也没偷”这句话是真的，丁说“如果乙没有偷，那么就是我偷的”这句话是假的。
那么，假设甲是小偷的情况下，就有两个人说了假话，因此不符合题目中只有一个人说假话的前提条件。我们继续假设乙、丙、丁是小偷，就可以得出表3-1。
表3-1 逻辑判断表
从表3-1中可以看出，当丁是小偷时，只有一位说了假话，因此标准答案就是小偷是丁。
就这个看上去不是特别难的逻辑题，如果让各种AIGC产品来回答，那答案简直就是五花八门。例如，如下这个AIGC产品的回答在画线部分的分析基本都是错误的，最后的答案“甲才是罪犯”，当然也是错误的（见图3-19）。
图3-19 AIGC逻辑题错误回答示例一
又例如，如下这个AIGC产品的答案虽然是对的，但是画线部分的分析逻辑同样有明显的问题（见图3-20）。
图3-20 AIGC逻辑题错误回答示例二
因此，如果只是用AIGC来充当功能更强大的搜索引擎还是可以的。但如果该技术要用于HR共享服务中心的服务机器人，那就不行。因为员工服务不允许不正确或误导性的信息，即使偶尔出现也不行！否则，员工基于错误回答行事所带来的后果和损失都需要公司来承担，这对公司的HR运营会产生极大的风险。
目前在HR共享服务中心使用的聊天机器人都需要以准确的知识管理为目标接受训练，并在回答策略上要确保机器人要么不回答，如果回答了，答案就要准确。可以允许答案和问题无关，但底线是答案一定不能出错。这就是HR智能服务和AIGC的本质区别，也是为什么能天花乱坠地聊天的AIGC目前还无法直接作为HR共享服务中心智能服务机器人的原因。
由此我们可以看出，在数字化时代，HR仍然有非常重要的作用。一方面，HR需要承担机器人训练这样的新任务。另一方面，对于人工智能回答不出的问题、比较敏感的话题，或者遇到有情绪的员工时，还是需要由HR进行处理。数字化的本质是解放HR的劳动力，让HR去做更重要的事。但这并不意味着有了数字化就不需要HR了。在人力资源数字化转型的过程中，HR应该起到非常重要的引领作用！
而这个引领作用，就是人工智能时代给HR带来的机遇。HR要更多地面向未来，思考如何让自己在未来发挥更大的价值。HR只有持续关注人工智能发展的趋势，不断学习和尝试使用人工智能，才可能成为引领未来的HR。