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一、AI自身问题——一本正经地胡说八道
2025年2月，如果不是长期从事人口研究的中国人民大学教授李婷的公开辟谣，很多人都真诚地相信了一组数据——“中国80后累计死亡率为5.20%”。
在社交媒体上，许多“80后”都曾因这组数据扼腕叹息。“截至2024年末，80后的死亡率已经超过70后，相当于每20个80后中，就有1人已经去世。”自媒体传播道。
这一说法很快露馅。李婷教授在受访时表示：“（死亡率5.2%）错误非常明显，因为专业统计数据中死亡率会用千分率表示，而不是百分率。”她指出，国家统计局并未公布2024年的死亡率，也不会根据“80后”、“90后”等分段公布死亡人数，因此这一说法毫无数据支撑。
虚假的死亡率数据从何而来？李婷认为：很有可能来源于AI大模型出错。她曾尝试在AI大模型中输入问题：“50后、60后、70后、80后，这几代人的死亡率分别是多少”，大模型表示：“根据网络信息，80后现存2.12亿，存活率94.8%，死亡率5.2%。”
AI无中生有的能力让人心颤。在AI业界，这类“胡说八道”的本领被称为“幻觉（hallucination）”，意思是，AI也像人产生心理幻觉一样，在遇到自己不熟悉、不在知识范围的问题时，编造难以辨明真假的细节，生成与事实相悖的答案。
这个也只是AI本身的一个问题，因此，在公司决策时，或者做人力资源管理时，如果纯粹的相信AI的建议，那么很可能出现各种各样的问题。
所以，AI不可能完全替代HR，更多的会成为HR提升效率的一个工具。
二、HR自身的价值
1、人性化交互的深度渗透
情感共鸣能力：处理员工心理危机（如职场PUA投诉、裁员情绪疏导）时，HR通过微表情观察、语调变化等即时捕捉情绪波动，提供个性化安抚方案，这是AI程序化响应无法实现的温度传递
价值观传导功能：将企业文化转化为员工行为准则（例如通过故事传播、仪式构建），在跨文化团队管理中实现文化基因解码，而AI仅能识别显性制度规范
2、复杂系统的动态调节
组织隐性损耗诊断：通过观察部门协作中的非正式沟通（如茶水间交流、项目组亚文化），识别系统熵增风险并调整权责体系，这类柔性管理依赖HR的现场洞察力
灰度决策能力：处理劳动纠纷时，在法律框架与人情尺度间寻找平衡点，涉及道德伦理判断的复杂场景需人工介入
3、战略落地的翻译转化
战略解码能力：将CEO提出的模糊指令（如“提升团队狼性”）转化为具体的激励机制设计、淘汰红线标准，完成从抽象概念到可执行方案的转化
人机协同设计：在AI提供50维人才画像数据后，HR需将其转化为董事会理解的战略叙事（例如通过交叉分析离职率与门店监控数据发现午休时长对保留率的影响）
4、数据局限的突破者角色
算法偏见修正：当AI简历筛选系统对女性求职者隐性降权时，HR通过人工校准确保公平性
反脆弱机制构建：设计岗位冗余度（如AI运维岗配备传统工程师作为backup），提升组织在技术故障时的抗风险能力
5、组织进化的基因编辑
非结构化学习引导：通过设计“高管午餐会”“跨界工作坊”等非正式学习场景，激发AI无法模拟的跨领域创新思维
权力脉络导航：识别董事会成员的决策风格差异（如数据驱动型VS直觉判断型），制定定制化沟通策略，这种政治敏锐度难以被数据化
总结：时代在进步，科技更是飞速发展，在任何时候，我们对于新的技术，都要保持接纳和学习的态度，让技术成为提升我们工作效率的工具。我们要成为掌控AI等技术的人，而不是成为被AI等技术吓退或掌控的人。
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