2024HR提效手册+AI工作宝典-上册

例如，HR通过AI技术的辅助，可以更加便捷地掌握企业人员的技能状况；可以防范意外的员工流失；能够快速响应员工关注的热点问题；为员工和外部候选人安排适当的职业发展机会；为经理提供更有效的薪酬调整指导；通总之，AI的应用为人力资源行业带来了巨大机会。从招聘到员工体验，再到使人力资源部门将目前花在重复性与行政任务上的时间转移到更具战略意义基于此，云学堂整理撰写了《HR提效手册——AI工作宝典》，详细论述AI1人工智能发展历程机器学习等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。在人贝叶斯主义使用概率规则及其依赖关系进行推理又称逻辑主义、计算机学派，认为认知就是通过对计算，并将学习视为逆向演绎，主张用显式的公理和Temperaturestrongnormalnormal从始至此，人工智能便在充满未知的道路探索，曲折起伏II人工智能的前世今生第一台工业机我人出现世界上第一个聊天机器人发布○1966年题的人工智能程序试机器是否能表现出与人无法区分的智能让机器产生智特茅斯学院人工智能夏季研讨会上正式使用了人工智能香农是信息论的创始人，赫伯特•西蒙获得第十届诺贝尔经济学奖，马文•明斯基是第一位获得图灵奖（1969年）的人工智能学者并对人工神经网络理论的发展有过重大的影响，艾伦•纽厄尔是1975年图灵奖获得者，阿瑟•1957年，罗森布拉特发明感知机，是机器学习人工神经网络理论中神经元的最早模型。即使到了现在学习深度学习理论时，为了理1960年，维德罗首次使用Delta学习规则用于感知器的训练步骤。这种方法后来被称为最小二乘方法。这两者的结合创造了一个良好的线性分类器。局限。由于明斯基在人工智能领域的重要地位，同时由现了瓶颈，人工智能项目的研究者无法兑现之前的承诺，人工智能的研究陷入低谷。最为严重的是以人工 3μ=1Ζ1σ1Ζ2σ6σ5Ζ3σ 3μ=1Ζ1σ1Ζ2σ6σ5Ζ3σ4ξ专家系统是一种程序，能够依据一组从专门知识1965年起设计的Dendral能够根据分光计读数分辨混合物。1972年设计的MYCIN能够诊断血液传染病。专家系统的能力来自于它们存储的专业知识。σσ1J12=Σξξσσ2σσ2σσ3σσ3σσ4σσ5σσ61986年，一种重要的算法有昆兰提出，就是决策树算法，又称为I则和清晰的参考可以找到更多的现实生活中的使True/bb），和科尔特斯在大量理论和实证的条件下提出。从此将机器学2001年，布雷曼提出集成决策树模型，它是由一个随机子集的实例组成，并且每个节点都是从一系列随机子集中选择。由力大大提高，向支持向量机发出挑战，同时开经网络能够快速训练，而且其所占用的内存小，无须在都单独存储，因此非常适合构建可扩展的深度网络，就是说深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最深度学习能够发现大数据中的复杂结构，它是利程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了重大2013年被大家认为是深度学习走向成熟的一年，这源于计算机视觉领域出现的重大进步。根据图灵奖得住杰弗里•辛顿(GeoffreyHinton)采访，到了这一成功背后的技术改进极大地促进了人工智能的发展网络架构当时被许多人认为是不实用的。此外，由于网络的深度产生了大量参数，训练是在两个图形处理单元(GPUs)上并行进行的，证明了在大型数据这些技术进展共同推动了AlexNet的成功，使其成为人工智能历史上的一个转折点，并引发学术界和科技界对深度学习的兴趣激增。因此，许多人认为2015年，人工智能领域在计算机视觉和自然语言处理（NLP）方面都取得了相当大的进展。KaimingHe及其同事发表了一篇名为《DeepResidual），模型的开发方面也取得了相当大的进展。尽管这些模型自20世纪90年代以100.00%95.00%90.00%85.00%80.00%75.00%70.00%65.00%92.70％93.30%引入深度学习88.30%83.60%74.20%71.80%这些架构使语言模型能够更好地理解文本的语境和含义，李世石的失败标志着人工智能发展历程上的又一个重要被认为太复杂而不可能被计算机处理的游戏中，机器甚至可以2017年是为我们今天所见到的生成式人工智能取得突破性进展奠定基础的最need》的基础论文，介绍了使用自注意力（self-attention）概念来处理顺序此外，谷歌也利用当时还很新颖的Transformer架构，在2018年底发布并fromTransformers，即BERT。与以前以单向方式处理文本的模型（包括这项工作使得研究人员能够从数据中提取更深入的信息，多NLP任务中拥有最先进的性能，真正让同类模型相形见绌，并且还能够生如此巨大的参数使得GPT-3能够在各种Prompt和任务中生成非常连贯的文本，在文本补全、问答甚至是创意写作等NLP任务的完成上也展现了万众瞩模型可以获得对语言的普遍理解，而不需要进行大范围的特定越来越多的公司将这些模型整合到他们的产品中。例如，Duolingo宣布推出可以完成诸如起草回复和总结会话等任务。此外，Shopify还在其商店应用程有趣的是，如今人工智能聊天机器人（AIchatbots）甚至被视为人类心理治人工智能发展趋势应用和工具产品的出现，为文本创建、图像生成、代码生成式人工智能应用的出现离不开大模型的支大模型及生成式人工智能的发展意味着人工智能正练和模型调优，人工智能大模型具有更精准的执行能力和性，为人工智能在诸如元宇宙、城市治理、医疗健康、DrivenDrivenbydataandAl-enabledtools,HRprofessionalsexpectsmorepersonalizationoftalentdevelopmentandmanagement其中，84%的大型公司中HR期待团队使用大数据和人工智能工具；79%的等是全球企业应用生成式人工智能的主要场景。其中应用价值的生成人工智能用例。通过人工智能手段，企我们已经在生成式人工智能方面进行了大量资金投入，在训练和应用大模型方面制定了支出我们正在梳理应用场景，但还没有在技术或模型构建上进行我们正在进行一些模型初步测试和概念验证，但还没有确形成以科技巨头为引领的发展格局。通过推动基础研相较美国，欧洲地区整体对人工智能尤其是生成式人工智面的顾虑较多，故当前优先推动相关领域法律法规的建设和实施。2023年，度和风险评估要求；欧盟还加强对人工智能伦理道德的监管推进各项超大型生成式人工智能相关方案的落地。韩国政府设施和环境的发展，推动人工智能在各个领域的应用在中国，人工智能产业加速创新，机遇与挑战并存。从企业角业对生成式人工智能的接受度普遍较高。据IDC调研，67%的中国企业已经%%据调研，中国企业尤其认可生成式人工智能在加速决策、和员工体验等维度带来的价值，并将在未来三年持续从技术厂商角度而言，目前，国内诸多互联网巨头、科技宣布在生成式人工智能的领域进行产业布局，国任务大模型(含代码生成和生命科学等)以及行业大模型持续拓展应用领域，活力；面向未来，中国应持续关注基础大模型等基础性技获得国际竞争力。可以预测，大模型应用将带来诸底层模型和算法能力，对未来人工智能原生应用的自动驾驶、无人机应用、虚拟数字人、人工智能助手……从日常生活到工作方展望未来，在数字化浪潮的持续推动下，人工智能仍将界。无疑，前沿技术创新是动力之源。数据、算力、算模态指使用多种感觉通道（如视觉、听觉、触觉等）来获取和态大模型则是指能够同时处理多种模态数据（如图像、像、视频等视觉数据；语言模型用于处理文本、语音等语难云、数据和算法传感器城市公共事业、企业级客户、消费者科学技术机构与人才通信与信息网络数据存储设施微型传感器芯片难易理多种自然语言任务，如问答、对话等，还能把各种感例如，用户在通义千问上输入图片发起问题，就能获取相应大模型技术发展推动多模态模型不断升级迭代。伴随深度学习、强化学习、迁移学习等多种技术的发展，多模态大模型正在成为人工智能领域的发展趋具有广泛的应用范围，覆盖自然语言处理、图像识别、等诸多领域，诸如GPT-4等多模态大模型，可以在很多专业领域表现出类人未来，基于技术的不断突破，多模态将持续拓展各行业场工智能和大模型发展正在能成为人工智能算力市模型的大小、训练所需的参数量等因素将直接影响智能涌现的以ChatGPT模型为例，公开数据显示，其所使用的GPT-3大模型所需训练算力投入将超过十倍，模型架构、优化效率、并行处理基础设施市场中占据越来越大的份额。IDC预计，全球人工智能合增长率达17.3%;其中，用于运行生成式人工智能的服务器市场规模在整体从需求侧来说，在国内数字基础建设不断加快的带动下，也保持快速增长。各大相关企业相继进行布局，加之中逐步落地，对算力的需求量快速增长，人工智能包括高性能的处理器、大容量的内存.高速的存储器和高效的冷却系统等领域近年来，人工智能领域技术研究得到显著突破，在各进。在智能化发展冲击下，数据革命、云计算等新技术和发展思路:行业成本逐渐降低、管理思路不断创新升级、人员考核及绩效评估更加科学化、制度化。在这一背景下，通过对人工智能发大数据在人力资源管理中的应用在谈人工智能与人力资源管理现状之前，很有必要谈谈大数据应用。当前，大数据技术已经广泛应用于政府管理、企活的方方面面，成为数据时代背景下重要生产力，为商业大数据的到来，给现代化企业经营管理带来了颠覆作作为现代化企业经营管理的重点组成部分，亟须充分顺事实性数据是指记录人力资源对象和主体基本信息的数据总体数量、人员资源结构、企业组织工作形式、性别结另一方面是人力资源管理主体层面的数据，包括考期；薪酬的总额、增幅、构成的比例。数据的来源主要员招聘、培训开发、绩效管理、薪酬管理等动态性数据是指人力资源管理活动的过程性数据，发生变化。例如，企业的人员流动比率、招聘规划的制定人才的流失比率、晋级比率等。动态特征型数据育、用、留四个动态的过程，对于分析核心人才员工整合性数据是指对多种来源的数据进行整理获得的数据。征、人才投资和产出比等进行了综合评估后所获得的结果，大数据时代的到来，为企业管理带来了创新理念，大数据时代的人力资源管理，本质是通过对个人和析，进而对知识、能力、素质等各项特征有效量化，实现人力资源规划的主要目标之一是通过分析预测企业人力资源的需求和供给状态，为人力资源管理措施提供依据，确保企业人力资源法都需要对未来的工作量、工作效率等做出准确估计，预是传统方法很难做到。在互联网大数据环境下，人力资类信息系统，搜集了各种企业内外部数据信息，并结人力资源管理的战略目标、员工个人发展、人员量、结构、人员的流动性提供客观、精确的分析，为及供科学的决策依据，推动人力资源规划从凭经验、靠直觉决招募人才，待收集到一定数量的信息后，通过简历筛选、最合适的候选人。这种招聘模式往往耗时比较长，效率层甄别的过程中，面试官对于应聘者的评估往往主要是经验的非标准化容易出现人岗不匹配问题或遗漏优秀人提下，可以通过先进的大数据技术对企业员工数据库中识别出具有较高绩效的人才，最后根据企业所需要招聘二是通过社交网络进行招聘。人力资源管理者可以如个人视频图像、工作资料、生活条件、社会联系、聘者能更清晰、更准确地了解每一位候选者的具体情况绩效管理的目的是提升员工的绩效水平。传统的绩效管如通过对员工的平均出勤时间、工作积极性等采用一料分析方法来认识和了解员工对企业的影响和贡献。这种方大数据在绩效管理的应用有三个方面：一是利用大数据建立优秀员工的“数字实施流程等关键环节各抒己见，使其更能感受到搜索和收集有关员工日常的业务和工作内容，预测出有关员有效地进行激励，不仅仅是对员工过去行为和业绩的肯定是员工基本的生活、健康和稳定地工作的基础和保障，预期是否匹配决定了员工对企业的看法，而当前很多企业性思考，薪酬调整缺乏科学依据，忽视对核心人才的有在薪酬激励上应用大数据，在一定程度上增强了绩效激励的有薪酬水平，并对员工的价值创造情况进行客观科学的评平进行调整，从而做到价值分配的公平、及时和全面员工在生活、工作中的各种信息，挖掘企业个方面的价值需求与期望，分析企业员工的价值取向及其追企业人才培养的主要宗旨就是通过人才培养不断提升企业全知识、技术水平和综合职业素质，构建一个高中训需求，并确保培训产生成效，是困扰人力一是公司可以利用大数据技术搜集与员工自身所在岗意向等密切相关的数据，通过大数据分析，形成针员工的个性化职业生涯规划路径，为其量身二是依托人力资源大数据，可以有效地帮助企业人和了解企业员工对于学习的需求、行动、模式以及实三是企业可基于员工过往培训资料数据的综合分作情况以及能力素质水平，在此基础上对其未来所从事工求进行预测和模拟，制订与之契合的培训方案，与互联网和大数据相结合是人力资源管理未来不可阻据给人力资源管理行业带来了创新发展的机遇，但同时也且大数据被广泛运用于企业的人力资源管理还面临着资充分地搜集、整合、挖掘人力资源管理相关数据，还要息的途径，有预见性地收集和积累为人力资源管理提高人力资源管理的效率与质量，真正将数据转化为核从短期来看，人工智能，特别是生成式人工智能，对人机产力提升是革命性的，这一生产力工具会在一定程度上解·市场营销与销售·内容创作与绾辑客户·服务与支持·市场营销与销售·内容创作与绩辑·客户服务与支持·办公效率·客户服务与支持·研发与创新·内容创作与编辑·客户服务与支持·研发与创新·办公效率·内容创作与编辑·市场营销与销售·客户服务与支持·市场营销与销售·研发与创新·市场营销与销售·内容创作与编辑·客户服务与支持·客户服务与支持·内容创作与编辑·研发与创新·办公效率·客户服务与支持·研发与创新·市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