Stacia Garr - HR Tech 2024 - Can AI Deliver on Its Promises for HR?
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商业世界比以往任何时候都更加复杂。人力资源和薪酬的世界也变得越来越复杂。欢迎收听 HR Data Labs 播客，这是您了解人力资源内外专家最新趋势的直接来源。

收听我们探讨薪酬策略、数据和人员分析如何对您的组织产生影响。本播客由 Salary.com 赞助，Salary.com 是您获取薪酬及其他方面数据、技术和咨询服务的来源。现在，让我们欢迎主持人 David Teretsky 和 Dwight Brown。

大家好，欢迎收听 HR Data Labs 播客。我是主持人 David Tretzky，我们现在直播于内华达州拉斯维加斯曼德勒海湾举行的 2024 年人力资源技术大会现场。我与 Stacia Garr 在一起。Stacia，你好吗？我很好，David 你呢？我很好，因为……

我们可以谈谈人力资源技术了。太棒了。是的，我们都在这里是为了这个。哦，我的天哪，这太令人兴奋了。今年 HR Tech 的氛围有点激动人心。是的，这并不是因为我们试图跳过的断线。实际上，这里有很多非常好的对话正在进行。是的，感觉……

就像疫情之前一样。我昨天和某人谈到过这件事。能量似乎回来了。供应商的数量。我的意思是，我知道我们经历了那种波动，但一切仍然感觉有所不同。是的，但现在感觉，我不知道，就像我们一直缺少的那种真正的能量。感觉更好。我认为也是。是的。是的。如果你环顾四周，这里有这么多参展商。这么多。还有这么多大型展位。是的。是的，这非常有趣。是的。是的。

但在我们进入今天的主题之前，有什么别人不知道的关于 Stacia 的有趣的事情吗？一件有趣的事情。我不知道这是否有趣，但我第一份工作是在 11 岁时铲马粪。那是我对工作世界的介绍。你知道，我实际上认为很多人认为他们的第一份工作是铲粪。

但并非一定是字面意义上的，而是比喻意义上的。嗯，我就是这样为我的马付钱的。哦，太棒了。所以我养了马，我父母说，如果你想要这个，你就得为此努力工作。所以在亚利桑那州的酷暑中，每个星期天早上都要工作六个小时。哇。我们铲粪。我铲粪。我爸爸开拖拉机。

你得和他谈谈这种权力平衡。来吧，爸爸，至少偶尔换一下。让我告诉你，到我 13 岁的时候，我已经知道如何驾驶拖拉机了。当然可以。是的。是的。我相信这在你的后来的生活中帮助你学会了如何驾驶汽车和其他事情。你知道，我会开车。我学的是手动挡。你学的是手动挡吗？

我实际上没有。但当我为摩根士丹利住在伦敦时，我实际上是在贝尔赛兹公园（汉普斯特德所在地）的山丘上学会的。是的，很多人朝我按喇叭。是的，是的。但是我可以……

我相信你现在可以在旧金山驾驶手动挡了。所以，你知道，这是一个成就。哦，我的上帝。伦巴第街特别可怕。每个人都知道伦巴第街。那是条狡猾的街道。是的。但这实际上并不是最可怕的。最可怕的是你实际上必须换挡，而不是烧坏离合器或在带有停车标志的顶部使用手刹，就像几乎是 30 或 40 度的坡度一样。是的。然后有人在你身后四英寸的地方。因为他们没有，因为他们开的是自动挡，他们不明白手动挡的概念。是的。是的，我也做过那样的事。是的，像个白痴一样。我在索诺玛开手动挡，然后我和我的，我的第一任妻子去了，嗯，穿过旧金山回家，是的。是的。是的。

我们永远不会忘记这些事情。我本来想说，你不会再做一次了。不，不，可能不会。尽管它很有趣。是的。但它也是一辆租来的车，所以那个离合器，你知道。是的，没错。所以不，这很有趣。是的。而且我永远不会忘记那一次。很有趣。

是的，你知道，这是早期的形成性经历。是的，教会你如何努力工作。是的，高效地工作。是的，很早就起床，尤其是在六七月份。是的，还有八月。是的，还有九月的大部分时间。我相信苍蝇们很高兴见到你。是的。是的。是的。

现在让我们过渡到我们的主题，我们将讨论人力资源技术。让我们谈谈人力资源技术是如何发展的，或者你对，比如我们过去通常是如何做的，来说明今年与去年有什么不同。但是人力资源技术已经发生了如此多的变化。是的，我有点叹气，因为我昨晚在晚餐时进行了这样的谈话，因为

我认为其中一个周期，也许这就是没有改变的周期，但公司的周期，大公司变得越来越大，成为整体。你还记得人才管理套件和所有那些东西吗？然后你经历了……

创新爆炸，你得到了所有这些更敏捷、做更有趣的事情的较小供应商，你知道，点解决方案，等等。然后他们被收购了。我们正处于那个，你知道，收购阶段，我认为这很有趣，但这只是我们看到的周期，你知道，我已经在这个领域工作了 20 年。你至少在这个领域工作了这么长时间。是的，灰白的胡须应该会暴露年龄。我不会说确切的时间。

但是，但是我认为，这始终如一。但是，也许不同的是，你知道，有几件事。一件是，现在正在发生，我认为，明年还会发生很多收购，我认为，与技术无关，更多的是与数据有关。

这些公司拥有并可以访问这些数据。因为现在是，你知道，有一段时间了，这确实是这场数据淘金热。但现在有了生成式 AI，更是如此。所以我认为一些收购将因为对数据的这种渴望而完成。

是寻找新的来源还是创建新的数据类型？或者是否能够利用技术以不同的方式获取数据？就像，想想看，屏幕抓取技术已经存在很长时间了，但它是否，

是否能够使捕鼠器稍微不同一点，稍微好一点，以便他们能够找到不同的数据来源？新的数据趋势是什么？我的意思是，也许吧。但我认为更具体地说，你知道，为了支持这些大型语言模型，你只需要大量的数据。对于我们的领域来说，公共数据集并不……

足以进行许多最终的改进。因此，特别是对于那些拥有更深厚财力来做到这一点的大型供应商来说，他们正在寻求开发最佳模型或训练和改进他们的模型。我认为他们只是简单地引入更多数据来进行这种训练和改进。

我认为这将在某些情况下导致更好的捕鼠器。就像你以 Workday 和 Hired Score 为例一样，对吧？我认为，这是为了制造一个更好的捕鼠器。Hired Score 具有所有这些令人惊叹的编排能力，然后可以集成到 Workday 的其余部分。所以我认为这更像是一个捕鼠器收购。是的。但我认为未来会有更多的人，尤其是在明年，会寻找数据本身。是的。

关于这一点，让我着迷的一件事是，许多公司想要访问大量私人数据。有些公司拥有它，例如 HCM 或薪资公司。他们可以访问所有这些数据。

我们都知道 ADP。或者薪酬。对，没错。嗯，我们都知道 ADP，他们如何支付五分之一、六分之一的人的工资。而且，你知道，他们在挖掘这些信息方面做了很多工作。那么你认为这些公司是否能够投资于他们的客户组织并能够说，嘿，听着，我们正在为您提供很多功能。现在我们将利用您数据库中的数据用于其他目的，例如基准测试和其他事情？是的。

我的意思是，很多事情都取决于合同，对吧？以及存在的数剧文化，对吧？然后，老实说，也取决于他们的运营地点，对吧？所以，欧盟的很多

立法限制了你可以做的事情，也限制了诸如可忘记性之类的事情。这只是 GDPR。这不是欧盟 AI 法案。没错。但我认为会有

对数据可用于何种目的的规范进行重置。因此，总的来说，我倾向于看到的是人们说，嘿，我们不一定会用客户的数据来训练整体模型，但我们显然会训练他们的客户特定数据并在这种方式下对其进行改进。而且

我认为一些学到的东西一定会传递下去，但数据本身以任何可识别的形式都不会传递下去。所以它在客户的围墙花园中。它不会被利用到围墙花园之外。我的意思是，显然有一些公司正在将其利用到围墙花园之外。但正如你所说，他们实际上并没有利用它来构建……

其他数据集，他们可能会利用它来创建可以在客户环境中使用的其他产品。没错，没错。所以这不是基准测试，对吧？这不是我们正在获取，但我们可能会使用数据来训练一个模型，然后

具有更广泛的功能。但这并不意味着数据被共享然后以基准测试的方式保存。是的，这让我有点犹豫，因为过去，我说的是在我之前提到的 20 年之外的我的旧时代，我们把基准测试用于一切。当你向你的首席财务官或首席执行官说，这是我明年想要用于绩效预算的支出时。

你必须有，你知道，这是我们竞争领域所有其他公司都在做的事情。这是 SHRM 的说法。这是 World at Work 的说法。这是所有其他人的说法。那么你认为基准测试作为一项功能呢？我不仅仅是在谈论薪酬。我更普遍地谈论人力资源。我们真的还需要证明它吗？或者系统……

我们正在谈论的围墙花园，我们是否只需要为我们挖掘数据就足够了，系统告诉我们我们需要做什么？你明白我的意思吗？或者我们已经停止了基准测试？所以我们没有，但是当我们的客户来找我们时，很多时候他们说的是，如果他们走基准测试的道路，我们这样做是因为其他人要求我们证明。对。

因为过去就像你说的那样，人们会说，嗯，我不确定我们实际上应该为每个员工在任何方面花费多少。所以我想要告诉你其他人都在做什么。现在，它往往是有人来找我们说，我的首席执行官，我的首席财务官想要某种基准。

我认为这实际上不会影响我们正在做的事情，但他们想要它。我认为我们已经远离基准测试的原因是，我们拥有如此强大的分析能力，我们可以完成这项工作，我们可以为单个客户提供洞察力，说，

实际上，在 salary.com，这些是推动更好绩效或推动更高参与度的因素。因此，你应该从支出角度做 X、Y 和 Z 等。但这在，我要说 Workday，因为我正在看一个大型 Workday 标志。但这在 Workday 方面有所不同。

day，因为他们的驱动因素是 A、B 和 C，因此他们应该做等等。所以我们拥有 20 年前所不具备的深入和具体的洞察力水平。我认为这就是我们看到人们越来越少关注基准测试的原因。我要说的另一件事是，作为一名研究人员，基准测试很难。

是的。对吧？很难做。很难获得准确的数字。很难对这些数字充满信心。然后人们不想为此支付那么多钱。嗯，他们肯定不想为此支付那么多钱。这当然是真的。我们当然在薪酬领域看到了这一点。

薪酬一直建立在基准测试的基础上。我的意思是，显然，我的意思是，我们实际上什么也没做。但我认为薪酬与其他一些领域略有不同。哦，当然。是的。当然。但是，即使在过去，当我们有 Saratoga 的时候，还记得吗？我们过去常常去 Saratoga 询问比率是多少？人力资源比率是多少？或者这一组与那一组的比率是多少？你知道，那是

我们，特别是对于成长型组织，我们用它来了解我们现在应该在哪里？我们如何成长以及我们是否以正确的方式成长？是的。

我们的领导层非常关心能够像最佳实践公司那样成长。所以现在我明白了你的意思。你说，嗯，我们对驱动公司发展的因素有更好的分析。因此，与其转向基准测试（这更多的是艺术而不是科学），不如实际使用使用分析的顾问对我们所了解的知识。是的，让我们只对我们使用科学。这并不是说，我认为，

基准测试没有用，就像我认为有时可以这样说，好吧，让我们直观地检查一下，好吧，这是驱动因素，但我们与其他人的做法是否相差甚远，或者类似的东西，但我认为还有其他时候基准测试实际上并没有帮助，我的主要例子是关于 DEIB 的，你知道，平均组织

实际上并不擅长它。因此，以此为基准不会发展整个领域。它只会让你变得不太好。而现在，即使是在 DEIB 的背景下考虑基准测试这个词也会让你陷入困境。是的，与政治胜利有关。是的，不应该这样，但他们知道这就是正在发生的事情。是的，文化战争已经让很多 DEIB 的对话变得冷淡。嗯，

作为 Red Thread，我们正在努力……

在适当的时候继续进行，因为一方面我们的客户告诉我们他们并没有停止这样做，对吧，他们只是没有谈论它，对吧，另一方面，对于我们来说，没有，没有同样的，让我这么说吧，我们是一个非常好的信息经纪人，那些不想谈论某事但知道仍然需要谈论它的人可以与我们交谈，对吧，然后我们代表他们谈论它，对吧

对。这太棒了。是的，谢谢。尽我们所能。嗯，我认为这就是我们现在需要做的。我们需要根据许多公司和许多员工也面临的情况尽我们所能。特别是如果你参与过一些现在有点担心是否会生存下去的员工资源小组的话。是的。是的，这……

这是一个艰难的时期。你喜欢你到目前为止听到的内容吗？点击订阅，确保您不会错过任何节目。本播客由 salary.com 提供支持。现在回到节目。让我们稍微过渡一下，谈谈我一直在进行的一些更有趣的对话，这些对话更多的是关于这个有趣的两个字母的缩写，它出现在人力资源技术的所有标志上。

它不是 HR。它是人工智能。字母表中靠前一点。是的，靠前一点。嗯，是的，靠前一点。所以，除了炒作周期之外，现在发生了什么？实际上，它今天在人力资源领域中处于什么位置？因为我们已经被告知了很多。

人力资源领域的人们感到害怕，但除了炒作之外，它在哪里？它现在在哪里落地？是的，这很有趣。我觉得供应商和从业者在这个问题上有点互相回避。然后我们上周刚刚发布了一项研究，表明他们正在互相回避。所以我们发现的是，我们询问了我们的人员分析技术供应商，我们说，你们有多少人在你们的解决方案中使用了 AI、ML？

你猜怎么着？100%。非常接近，90%。我很震惊还有 10% 的人说没有。真的吗？这就是他们告诉我们的。哇。无论如何，然后我们询问了这些供应商的客户，而不是其他随机客户，而是这些供应商的客户，你们的解决方案中是否包含 AI ML？你认为有多少人说是？

50%。接近，40%。哇。40%。哇。所以他们没有做好阐明……

这些东西是什么，功能是什么的工作。这就是我认为的。对。所以这里变得非常有趣。所以我们然后我说，什么？就像，我当时想，到底发生了什么？对。所以我们去查看了按合同期限划分的数据。所以我们查看了部署前、0-6 个月、6-12 个月、12-24 个月以及 24 个月以上的数据。

我们发现，在部署前和 0-6 个月内，记住那个数字是 40%，它跃升至 60%。对。然后它下降了。当然。所以我们认为，我的想法是，好吧，这意味着在销售过程和部署过程中，他们在阐明他们拥有的东西方面做得非常好。但是那些合同期限较长的客户却没有。对。

但这里变得更有趣了。这就是为什么你总是要与从业者交谈的原因。当我提出这个问题时，我们有一个人员分析咨询委员会，我把这个问题带给了这些人，我说，你们怎么看？这是我的假设。他们基本上就像，Stacia，你真可爱。

这不是正在发生的事情。真的吗？是的，他们说正在发生的事情是，一旦我们，我们卖掉了东西。是的。一旦我们完成部署，我们就会发现它无法做到我们被告知它可以做到的事情。所以它基本上就像，它实际上并不存在。因此，对于那些后期下降到 30% 多一点，然后缓慢回升到 39% 的人来说，数字下降了。它在 24 个月及以上的时间里。

所以这令人失望，顺便说一句。是的，确实如此。但同样，我们在这个领域工作了很长时间。这是一项全新的技术。当然。没有人真的，这里在这个领域的任何人告诉你他们真的知道他们在 AI 方面做什么，都不是真的。就像，你是一个《公主新娘》迷吗？哦，我的上帝。是的。对。所以，是的。

当韦斯利说，生活是痛苦的，任何试图告诉你不同的人都在向你推销东西。对。是的，没错。AI 也是如此。对。这……

既令人沮丧，因为这里每个人都在谈论它，对吧？谈论人们不太清楚的事情令人沮丧。但这也是机会，对吧？尽管有这些数字，我还想告诉你，在我们的数据中，AI 的存在与续约或价值感没有任何统计关系。满意度呢？一样。是的，没有关系。所以对我来说，这意味着 AI 还没有交付数据。

人们在销售它或购买它时所希望的价值。但是我

但我认为它会。我们只是还没有达到那个阶段。但即使在我们正在进行的对话的背景下，你也在同一个句子中使用了“ML”和“AI”这两个缩写。是的，机器学习是一种风格。但我们都知道，大多数人都在考虑 ChatGPT 或 Gemini 或某种副驾驶，因为这些是更商业化的方面，正如你所说，是生成式 AI。但是

但他们期望什么呢？我的意思是，因为许多公司会使用，无论是 ML 还是某种统计算法，在他们正在做的事情中。而且已经持续了很多年了。几十年了。当我还在 ADP 工作时，我们在 ADP 建立了一个预测模型。我们在 2015 年或 2016 年建立了一个预测模型。那几乎是 10 年前的事了。

太疯狂了。但是，你知道。是的，不，所以，我的意思是，当我看到它时，我的意思是，记住，人员分析技术人员是我们人力资源买家中最精明的。因为他们是数据人员，他们通常是技术人员，诸如此类。对我来说，这意味着相当一部分人

可能知道他们的系统中包含 AI，因为 AI 已经存在很长时间了。是生成式 AI 还没有交付人们所希望的东西。

你问他们期望什么。对。对。嗯，我的意思是，我认为他们期望的是这里每个人都在销售的东西，那就是它会，你知道，它会在适当的时候生成内容。它会越来越多地进行。我知道我们有一个关于我们看到了哪些趋势的问题。但是，你知道，有了代理和看到代理，你知道，能够在所有地方访问信息，你知道，现在我们看到很多被美化的内容。

有人会因为我说这句话而批评我，但基本上是美化的聊天机器人。他们不是。但从功能的角度来看，这就是它的感觉。我认为这是公平的。是的，好吧。你为什么会被批评？因为人们会告诉我，Stacia，你不理解这个和那个的区别。我理解。只是从功能的角度来看，我认为它感觉像一个被美化的聊天机器人，即使它不是。最终用户会这样认为。对。对。

他们不会理解它下面的一切。老实说，他们也不应该理解，对吧？为什么？但无论如何，所以我认为这就是我们现在看到的很多东西

而且，你知道，我们开始看到一些有趣的用例，尤其是在分析和数据方面，因为能够使用自然语言来提问。你知道，你提到了你以前的雇主。是的。你知道，他们推出了一项新技术，它基本上……

是他们的新 HCM。其愿景是你可以从搜索中获得所需的一切，而不是通过菜单和下拉菜单。我说的是愿景。那些没有收听播客的人看不到他的表情。哦，看看那个。

但未来是什么呢？顺便说一句，它确实做到了。我使用它。我用过那个系统。我和客户一起使用它。你可以在那个搜索栏中搜索并找到几乎所有东西，无论你是在输入一个人的姓名，还是在输入分析，它都会带你到那个分析仪表板。不，不，它确实做到了。我之所以这么说，是因为它是一个菜单系统。

是的。但愿景，我们再次回到愿景以及人们试图销售什么以及人们想要什么？愿景是，我并不是说，你知道，把 David 的工资改为比现在高 15%。是的，请。它会做到这一点。好吧。

但这将两件不同的事情融合在一起。就它知道 David 是谁以及它知道我们正在谈论的基础而言，它知道规则以及所有这些东西。太棒了。对。但如果它没有，并且它带你到经理自助服务页面，在那里它启动了流程，那就更好了，这很好。它启动了它，但它并没有让你走到最后，不是吗？

不，我认为这就是人们销售的东西与人们的现实之间的差距。我根本没有挑剔这项技术。它只是一个例子。我也没有针对我的 ADP 同事。我仍然爱你们。我们没有挑剔它。我们只是用它作为例子。是的，你被爱了。我用手做了一个心形表情符号。

但这，同样，这是期望与交付之间的差距。我们在消费者方面已经使用 AI 很长时间了，比如 Siri 和 Alexa 等等。它不断让我们失望，因为它不理解我们提出的问题，或者它不理解我们提出的查询的复杂性。我们必须变得更擅长编写提示，表面上是这样，对吧？是的。

我正在等待有人在人力资源部门对我说，我们不再需要担心提示了。是的。

它会为我们做这件事。是的，我们还没有到那一步。嘿，你是否正在收听这个并自言自语，伙计，我希望我能和 David 谈谈这个。好吧，你很幸运。我们为 HR 数据实验室播客的听众提供了一个特别优惠，与我进行一次免费的半小时通话，讨论我们在播客中涵盖的任何主题或你想到的任何事情。

访问salary.com/HRDLconsulting安排您今天的免费30分钟电话咨询。2025年，如果您不介意的话，我喜欢这个话题。2025年是人力资源部门拥抱和采用我们在人工智能领域讨论的内容的那一年吗？在某种程度上是的。

嗯，2024年是实验之年。嗯，我认为其中一些实验进行得非常好，在某些方面，人工智能实际上增加了工作量。是的。呃，

你知道，我听了一个播客，我认为是由Upwork研究所的人做的，Kelly Monahan和Gabriela Berlikua。我不知道你是否关注她们中的任何一个，但她们非常出色。她们指出的其中一件事是，这就像一个我一直试图表达的概念，然后她们完美地表达了它，那就是这个想法

旧的工业心理学中的需求与资源的概念，对吧，在组织中。因此，我们向员工提出要求，但我们也提供给他们完成工作的资源，这种平衡必须恰当。对于人工智能，领导者一直认为他们正在提供资源

而员工看到的却是要求。因此，在期望、采用以及所有其他方面都存在脱节，因为对于员工来说，需要时间和精力来弄清楚如何

我该如何使用这个新工具并将其整合，这个工具可能对我的工作构成威胁。当然。对吧？是的。在雇主方面，他们想，好吧，我只想让你尝试和学习，它会让你的工作更快更高效。是的。

而员工则认为，是的，但那又怎样呢？所以，我的意思是，正在发生这种非常有趣的动态，它正在影响采用。是的，这绝对是正确的。它也影响着人力资源，对吧？所以回到你的问题，那就是，你知道，今年我们会看到这种情况吗？

我认为我们会看到，但这将继续局限于低风险领域。所以我们会戴上防护手套。当然。我们仍然会在它周围跳舞。本周我们在播客中谈论了关于执行那些小型、琐碎任务的人工智能机器人的概念。是的。以及它们所完成的特定目的，无论是项目经理，还是……

好吧，我忘了使用的具体术语，但它们只是执行自己的小任务，它们实际上与执行这些小任务的人或其他机器人交谈。哦，代理。是的，代理人工智能。对。采用这些可以被视为更多的一种工具，如果伴随着教育来说，这里有一个锤子。

这是如何握住它。这是如何使用它。是的，完全正确。我认为我对代理人工智能非常看好。我认为它具有令人难以置信的潜力，可以做人们不想做的事情，可以大规模地做我们以前无法做的事情，并且可以更快地完成。是的。

我认为能够拥有特定于给定任务的代理，并了解如何做好这件事，我认为这里有巨大的潜力。当然，挑战在于所有这些代理的协调以及使其发挥作用。但是我已经看到，再说一次，这些是演示。这不是现场直播。

但我已经看到了一些有趣的演示和想法，说明这如何以真正有意义的方式改变事物。因为，老实说，我的意思是，谁想成为处理福利变化或处理所有必须完成的琐碎事情的人呢？绝对的。但这对任何人都没有吸引力。不，而且它很重复。其中有很多错误。是的，而且……

我们现在不再招聘这些工作了。是的，是的。很有趣。几周前我在拉斯维加斯参加了甲骨文云世界大会。你知道，拉里·埃里森的主旨演讲总是很有趣。但他谈到的一件事是，他在谈论网络安全，但他谈到的是他们将如何转向一个世界，在这个世界中

人工智能基本上会对所有网络攻击做出回应。有趣。他说，它将编写越来越多的代码。他说，这不仅仅是因为我们将编写更多代码，因为速度更快，但这只是一方面。但更大的原因之一是，人工智能不会使用……

可能容易受到攻击的代码。它的代码编写更一致，它的需求更少，等等。而且，你知道，这与你刚才所说的，与你刚才提到的观点相同，那就是如果我们拥有这项技术，可能就会出现更少的错误。它能够自我检查错误。它将拥有另一个代理来检查它的工作。我的意思是，谁检查……

现在进行的工作。你不会。好吧，你应该编写单元测试。你应该。不，不，不。但我的意思是，如果你真的在输入数据，你正在更改福利，对吧？那种事情。所以我认为有可能工作的质量更高，并且更有效地完成。所以当你谈论这个的时候，我在想一个黑色镜头的片段，一个女人走进一栋为

为在另一个世界安置人们而建造的建筑物。那里有一些纳米机器人，它们不仅用于建造建筑物，还用于抵御攻击。纳米机器人开始攻击人们，因为他们……

他们那天过得不愉快，他们只是试图鼓励人们快乐。因此，当人们生气或悲伤时，他们会攻击人们。好吧，这是自我实现的，对吧？所以对我来说，这有点像那些将要追赶我们的纳米机器人。你在攻击我。不，不，我只是想在你攻击我的时候获得一些客户服务。所以我将把你击倒。是的。

哦，科幻小说具有惊人的预测和恐吓能力。正如你之前提到的那样，它确实会恐吓人。是的，是的。你知道，我认为……我确定你一直在关注关于通用人工智能的整个事情，关于现有的通用人工智能开始消费通用人工智能创建的内容。你知道，这叫做吃尾巴。是的，而且……

让我在这个充满恐惧的世界中感到有点欣慰的一件事基本上是，你知道，如果那里的内容都是通用人工智能或大部分是通用人工智能，那么事情就会崩溃。对。

是的。对。我们有这样的愿景，它将接管一切。我们，有些人有这样的愿景。它将接管世界。如果没有任何新的内容可以消费和继续训练模型，它就无法接管世界。就像我一样，重点是，这是一个非常真实的例子，说明了如何

人工智能并没有逃跑并攻击我们，或者，你知道，或者其他事情。但人们仍然相信反乌托邦的未来。他们仍然看这些电影。他们仍然，你知道，坚持……

但是如果呢？如果它夺走了我的工作怎么办？如果它这样做怎么办？如果它那样做怎么办？有一些非常好的科幻小说，斯塔西亚，它确实把我们引向了这条黑暗的道路。是的。因为没有人真正理解人工智能到底是什么，因为它是一堆不同的东西，对吧？他们都说，好吧，这是人工智能。对。是的，不，不，不。这是……

是的，我的意思是，但这很有趣，对吧？很多人喜欢说它是一种具有时代意义的技术。我不知道。我们经历了另一种，云计算时代的技术。但我确实认为它是有意义的。它会……

它会改变我们的工作方式。就像20世纪90年代初的电脑一样。是的。我们以前经历过。我受过历史学教育。哦，太棒了。所以我倾向于对事情采取稍微长远一点的看法。而且，你知道，在那一刻总是令人害怕的，而且总会有反弹。总是有的。然后

你知道，我们继续我们的世界，以一种稍微新的方式做事情。但从根本上说，我们的需求并没有改变。好吧，明年，我们希望回来，再次讨论这个话题，并说……

好吧，机器人接管了。对不起，机器人。我知道你们在听。是的。你这里有一个问题我们没有谈到，我想快速提一下。你说的一个问题基本上是，接下来我们要谈论什么，对吧？我认为接下来要谈论的是代理，代理人工智能。但我认为之后要谈论的是这些大型行动模型，它们……

比代理人工智能更进一步，因为对于代理来说，其想法是人工智能代理将根据已经预先训练过的数据等来执行单一规定的任务。对。大型行动模型更接近你的反乌托邦未来，因为理论上，它们能够推理并做出决策

更多的是自己做决定。我认为，当我们展望未来，让我们称之为12到18个月，我认为我们将更多地讨论这些。因此，对于您的听众来说，这可能是一个开始变得更聪明的领域。此外，我们还应该关注相关的法规，看看哪些方面可能会受到限制。

是的，当然。我的意思是，关于Meta由于某些法规而没有在欧盟推出其一些人工智能功能的头条新闻有很多。我相信会有其他人效仿。因此，关于可以做什么和应该做什么的问题将有很多。我们根本没有谈论负责任的人工智能。

或道德人工智能，我们非常非常相信这一点。所以这里有很多因素在起作用。但我认为，仅仅了解即将发生的事情总是很有用的，这样你就可以形成一个视角。好吧，如果你没有在HR Data Labs播客上听到，一定要关注Stacia Garr。当今世界上最聪明的人之一……

技术。我是她的超级粉丝，也是她一直在Red Thread所做的一切的超级粉丝。我们将在节目说明中添加一些指向Red Thread的链接，但你真的必须听斯塔西亚说话。如果你参加她参加的会议，一定要在观众席上。你一定会喜欢它，并从她那里学到很多东西。斯塔西亚，谢谢你。谢谢你，戴维。很高兴认识你。我的荣幸。保重。注意安全。

这是HR Data Labs播客。如果你喜欢这一集，请订阅。如果你认识任何可能想听的人，请发送给他们。感谢您本周加入我们，敬请期待我们下一集。注意安全。