《HUMAN RESOURCE MANAGEMENT REVIEW》：Humanistic human resource management for digital transformation: Addressing the challenges of AI advancement in the workplace
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随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能正在重塑工作场所，其在提升效率的同时也对人的尊严、福祉和社会公益构成了多重威胁。本文作者认为，现有的人力资源管理模型不足以应对这些独特的挑战。为此，研究者提出了一个包含三大维度——即促进尊严的人力资源管理、增强福祉的人力资源管理和促成公益的人力资源管理——的“人文主义人力资源管理”模型。该模型旨在将技术进步与以人为本的价值观相结合，确保AI服务于人类而非损害人类，为负责任地管理技术颠覆、培育面向未来的伦理型人力资源管理实践提供了见解和框架。
我们正处在一个激动人心的技术时代，以ChatGPT等为代表的生成式人工智能以前所未有的方式改变着我们的工作和生活。这些技术无疑是强大的，它们能提升效率、激发创新并增强市场竞争力。然而，硬币的另一面是，它们也带来了高度的波动性、复杂性和不确定性，引发了一系列深刻的人性和社会挑战。在工作场所，AI的普及可能导致隐私被窥探、个人自主权被算法侵蚀、甚至因带有偏见的招聘工具而遭遇不公；它也可能通过增加屏幕时间、加剧工作不安全感带来的压力、以及削弱人际联系，从而侵蚀员工的幸福感。在更广泛的社会和环境层面，AI的兴起引发了人们对能源消耗、环境影响以及现有伦理与监管体系有效性的担忧。
面对这场由AI驱动的数字转型，人力资源管理扮演着核心角色，它既能推动变革，又能平衡技术发展与人性价值。然而，当前的“可持续人力资源管理”模型虽然关注社会和生态问题，却往往将技术视为一个背景板，而非核心驱动力，因而难以应对数字化带来的独特难题。那么，是否存在一种更有效的管理框架，能够真正应对这些挑战，确保技术服务于人而非相反？这正是加拿大阿尔戈马大学商学院的研究者Binhua (Eva) Huang等人近期发表在《Human Resource Management Review》上的论文所探讨的核心问题。他们提出了一个名为“人文主义人力资源管理”的全新模型，旨在为AI时代的组织提供一条以人为本的管理路径。
研究者采用的理论分析和文献综述方法构建了他们的模型框架。他们首先系统梳理了战略人力资源管理到可持续人力资源管理的发展脉络，分析了现有模型的局限性。接着，深入探讨了人文主义管理思想的历史渊源和核心理念，并以此为理论基石。在此基础上，他们通过分析大量关于AI在工作场所应用的实证研究与理论文献，系统地识别了AI技术对尊严、福祉和公益三个维度造成的具体威胁。最后，研究者基于理论和案例分析，为每个维度提出了具体、可操作的人力资源管理实践建议，从而构建起一个兼具理论深度和实践指导意义的整合性框架。
研究结果围绕“人文主义人力资源管理”的三个核心维度展开，详细阐述了技术带来的威胁及相应的管理对策。
3.1. 尊严促进型人力资源管理
这一维度聚焦于保护员工在工作中作为人的固有价值。研究指出，生成式AI通过三个主要方面威胁着人的尊严：1. 隐私威胁：AI系统依赖于大规模数据收集，这可能侵犯个人隐私，例如在招聘中获取敏感信息或通过监控工具追踪员工行为。2. 自主性削弱：AI接管需要独立思考和创造力的任务，例如在创意产业或医疗决策中，可能降低员工对工作的控制感和决策自主权，如Uber司机被算法完全调度。3. 公平性受损：AI算法可能存在偏见，且难以理解人类情感和情境，导致在招聘、绩效评估等环节产生不公正的结果，如亚马逊曾因算法偏向男性简历而备受批评。为应对这些威胁，研究者提出了具体的HR实践：建立严格的数据隐私政策、让员工参与AI系统的共同设计、对AI系统进行定期技术审查和审计以消除偏见、确保关键决策保留人类监督等。
3.2. 福祉增强型人力资源管理
此维度关注员工身体、心理和社会三个层面的全面健康。AI的普及对这三方面均构成挑战：1. 对身体健康的威胁：久坐不动、屏幕时间延长导致眼部和肌肉骨骼问题，以及AI驱动的工作加速带来的工作强度增加和疲劳。2. 对心理健康的威胁：自动化导致的工作不安全感、需要不断适应新技术的“技术压力”、以及AI驱动的绩效监控带来的持续评估压力，都可能引发焦虑和职业倦怠。3. 对社会福祉的威胁：过度依赖AI减少人际协作机会，导致孤立感；AI工具缺乏情感智能，可能使沟通去人性化；监控技术则会侵蚀员工与领导层之间的信任。为此，组织可以采取的HR实践包括：利用AI辅助排班优化工作安排、设计和实施“人-AI团队”协作流程、为AI生成决策设立申诉渠道、组织团队建设活动和导师计划以加强社交联系等。
3.3. 公益促成型人力资源管理
此维度着眼于AI技术带来的更广泛的社会、环境和监管问题：1. 社会影响：AI可能导致大规模岗位流失，加剧社会不平等，并可能被用于社会操纵（如传播虚假信息）。2. 环境可持续性：AI数据中心消耗巨量的电力、水资源和稀有矿物，产生电子垃圾和温室气体排放，威胁生物多样性。3. 监管缺口：AI发展速度快于法律和伦理框架的更新，导致在问责、偏见、虚假信息等方面存在风险。为促成公益，HR可以发挥关键作用，例如：制定前瞻性的人才规划，包括针对高危岗位的再技能培训；实施“绿色人力资源管理”，鼓励资源高效利用和电子垃圾的负责任处理；建立内部的AI治理政策，明确责任链，并参与行业协作以推动统一的伦理标准和法规。
在结论与讨论部分，研究者强调了其理论贡献。首先，他们提出的“人文主义人力资源管理”模型将生成式AI和数字转型置于分析中心，超越了传统以绩效为导向或仅将技术视为背景的HRM模型，系统性地将算法管理、数据化和自动化与尊严、福祉和公益等伦理挑战联系起来。其次，该模型扩展了可持续人力资源管理，特别是公益人力资源管理，使其更加聚焦于AI驱动的变革，并明确地将“人”重新置于HRM实践的核心。第三，该模型在AI的背景下架起了连接微观（个体体验）与宏观（社会目标）的桥梁，将个体的自主权、公平感与社会的公平正义、环境可持续性等目标相结合。
更重要的是，该模型不仅停留在诊断问题，还提供了可操作的行动指南。它为人力资源经理和组织领导者提供了一个主动设计和治理的模板，指导他们如何在引入、监督和限制AI系统时做出具体选择，以确保技术创新服务于而非损害人类的繁荣。研究也指出了未来研究方向，包括开发针对AI工作场所的人文主义HRM测量工具、实证检验其效果、探索“人-AI”工作设计的角色、研究HR在AI治理和可持续发展中的作用，以及考察不同文化背景下该模型的适用性。总而言之，这项研究为组织在AI时代实现负责任、合乎伦理且面向未来的人力资源管理实践，提供了重要的理论框架和实践启示。
