先纠正一个观点，“AIGC生成的内容都是对的”——这个结论是错的。有时候AIGC的回答并不正确。我之前做过尝试，向ChatGPT提问关于人力资源的问题，比如个税怎么算，它算出来的结果是错的。ChatGPT是通过海量数据的输入来学习的，但是网上的很多信息本身就是错的，比如很多法律条款是过时和错误的。但ChatGPT-4跟ChatGPT-3.5版本相比，已经有了很大进步，提升了准确率，但依旧不能保证结果完全正确。因此，AIGC的内容还有两个维度需要校验，一个是准确性，另一个是内容质量和深度。
关于AIGC在HR领域的应用场景，我可以举几个之前尝试过的例子。
第一，翻译。我经常会分享节假日的邮件通知模板，很多公司想把它们翻译成其他语言。这时，我们可以在AIGC中输入：请你把下面这封邮件翻译成英语。我试过，它翻译得很快，准确率很高，后续也不用做太多修改，可以帮我们节省大量时间。
第二，岗位描述。我让ChatGPT写过一个“人力资源总监”的岗位描述，它写得比大多数人都要好。一个人的记忆是有限的，没办法记住岗位的每个细节；假如我对某个岗位不了解，但是公司要招聘该岗位的员工。这两种场景下就可以让ChatGPT 来完成，它能把岗位描述很清晰地列出来。
第三，规章制度。我们可以让ChatGPT帮忙写休假、管理或轮岗制度。HR原先的操作可能是问其他公司的同行要参考资料，但是很多公司的政策中规定了不能把这些资料分享给其他人员。这时，ChatGPT的优势就体现了，它可以通过大数据的学习，帮你整合成相关的规章制度，改完就能用。
第四，创意部分。我们在需要招聘文案或公司宣传文案的场景下可以用到AIGC。我之前尝试过向ChatGPT提问，“请你帮我写一份校招文案，我希望到复旦大学计算机系去招聘IT相关的毕业生。”ChatGPT立刻就能明白你的意思。在生成的招聘文案中，首先会包含合适的称呼——“亲爱的复旦大学IT学院的毕业生们”，其次也会描述复旦大学和招聘公司双方的背景，此外还包含该岗位对相关人才的要求，最后再加上能吸引学生的话术。原先我们需要很长时间来思考文案，ChatGPT却能在一分钟内帮你搭出框架，Midjourney再给你配图，加上我们修改润色的时间，半个小时之内就能搞定，非常方便。
第五，培训大纲。做培训的HR不用从零开始设计，可以让AIGC生成大纲。你可以向ChatGPT提问：“我希望做一个针对非人力资源经理的人力资源培训课程的大纲，请帮我生成。”马上就能得到非常完整的内容，基于此，你可以跟外部供应商或者内部讲师再一同探讨并完善大纲内容。
第六，绩效管理。每家公司都有绩效KPI，HR可能不了解某些岗位的工作，不清楚哪些场景需要用到KPI，这时就可以让AIGC帮忙生成。比如，HR希望看到IT行业的研发部门通常会设置哪些KPI，通过向AIGC提问，就能够马上获取到。
第七，数据分析。有时候HR需要做数据的相关性分析，比如要了解员工满意度和员工绩效是否存在正相关，这时你只要把数据写在AIGC中，向它提问两组数据的相关性，它就能生成代码和计算结果。我测试发现，有时候结果错误，但它写的代码正确。我们只要把这段代码复制到python编辑器，点击运行就能计算出正确结果。我之前不建议HR学python，因为我做了很长时间的IT，了解学习编程很难。但有了AIGC之后，一切就简单了。它能够生成程序，在了解大致架构跟工具的前提下，几分钟之内就能生成代码运行出结果。
第八，海报设计和处理。以前我们需要一些节日海报时，简单的处理方式是网上找图，如果上面有其他品牌的logo，就想办法把它抠掉。在AIGC时代，我们可以按照自己的想法，让人工智能帮你生成图片，稍加润色，就能很快出来一张海报。除此以外，我们还可以让它设计logo。
