大型語言模型驅動的動態員工代理人：預測員工在 AI 驅動變革下的行為

重點一語帶過

研究提出用大型語言模型驅動的「動態員工代理人」，模擬員工在 AI 整合下的心理與行為軌跡，作為組織變動管理的預測工具。

方法與資料來源

在受試者同意前提下，代理人可被種入人資紀錄、經驗性心理測量與數位活動紀錄，結合近期大型語言模型驅動的生成代理人技術，模擬員工在連續工作日中的認知、情緒與行為變化。

系統架構與部署考量

文章說明構建此類模擬平台所需的運算架構，包括代理人間的互動、時間序列模擬與行為政策的表徵。重點放在如何保持模擬的可解釋性與可追溯性，以便管理者理解預測來源與限制。

倫理、隱私與代表性

研究強調部署前必須具備嚴格的隱私保護與資料處理流程，並制定準確性與樣本代表性的驗證機制，以降低偏差與誤判風險。對於是否使用及如何使用，強調取得明確同意與透明治理。

結語

作者主張，建立這類前瞻性預測基礎設施，是應對當前 AI 引發的全球人力重整的一項關鍵技術準備，能協助組織更有依據地規劃變革與支援員工。

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原始來源：ArXiv AI

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。