Human resource management in the age of generative artificial intelligence: Perspectives and research directions on ChatGPT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract ChatGPT and its variants that use generative artificial intelligence (AI) models have rapidly become a focal point in academic and media discussions about their potential benefits and drawbacks across various sectors of the economy, democracy, society, and environment. It remains unclear whether these technologies result in job displacement or creation, or if they merely shift human labour by generating new, potentially trivial or practically irrelevant, information and decisions. According to the CEO of ChatGPT, the potential impact of this new family of AI technology could be as big as “the printing press”, with significant implications for employment, stakeholder relationships, business models, and academic research, and its full consequences are largely undiscovered and uncertain. The introduction of more advanced and potent generative AI tools in the AI market, following the launch of ChatGPT, has ramped up the “AI arms race”, creating continuing uncertainty for workers, expanding their business applications, while heightening risks related to well‐being, bias, misinformation, context insensitivity, privacy issues, ethical dilemmas, and security. Given these developments, this perspectives editorial offers a collection of perspectives and research pathways to extend HRM scholarship in the realm of generative AI. In doing so, the discussion synthesizes the literature on AI and generative AI, connecting it to various aspects of HRM processes, practices, relationships, and outcomes, thereby contributing to shaping the future of HRM research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».