生成式人工智能现在很流行，并不意味着它必须应用于每个应用程序。但尝试告诉 Workday。

这家企业管理平台供应商今天宣布了一套新的生成式人工智能功能，旨在“提高生产力”和“简化业务流程”。很快，Workday 客户将能够自动将已签署的合同与 Workday 中的合同进行比较，以发现差异，创建个性化的知识管理文章并生成服务采购的工作报表。

这些公告是在今年于旧金山举行的 Workday Rising 年度客户大会上宣布的。

其中一些新增内容似乎确实有用，或者在最坏的情况下也是无害的。但有一点让记者有点担心：人工智能生成的员工工作计划。

Workday 在一份新闻稿中写道：“管理人员将能够从存储的数据（包括绩效评估、员工反馈、贡献目标、技能、员工情绪等）中快速创建员工优势和成长领域的摘要。”

我发现这有一些问题。

研究表明，文本分析人工智能可能会对使用不符合“规范”的表达方式和白话的人（即大多数人）表现出偏见。

例如，一些经过训练来检测毒性的人工智能模型将非裔美国人白话英语（AAVE）（一些美国黑人使用的非正式语法）中的短语视为不成比例的“有毒”。美国黑人并不是唯一遭受苦难的少数群体。在最近的一项研究中，宾夕法尼亚州立大学的一个团队发现 ，社交媒体上有关残疾人的帖子可能会被常用的公众情绪和毒性检测模型标记为更负面或有毒。

那么，如果 Workday 的模型由于其书写方式而无法理解绩效评估或员工反馈的细微差别，从而导致模型对某人得出错误的结论，该怎么办？好问题。

然后是“员工情绪”部分。

在经过训练来检测句子中的情绪的人工智能模型中，偏见可能会再次露出丑陋的一面。例如，研究表明，基于文本的情绪分析系统可以表现出种族、民族和性别方面的偏见，例如将黑人与愤怒、恐惧和悲伤等负面情绪联系起来。

针对这些担忧，Workday 表示，它“对其人工智能模型的设计方式是透明的”（尽管不愿意透露用于训练其模型的确切数据），并构建了工作计划功能，向管理人员展示“数据输入如何有助于优势或增长领域。”

“与其他Workday生成式人工智能用例和我们的人机交互方法一样，我们鼓励用户将结果作为强大的初稿进行审查，他们应该对其进行编辑、迭代和最终确定，”人工智能和人工智能主管 Shane Luke Workday 的机器学习，通过电子邮件告诉 TechCrunch。我们希望使用 Workday 的管理者能够听取这一建议。

至于Workday的其他新的生成式人工智能功能，它们在表面上的问题较少。

Workday 中人工智能生成的职位描述利用平台中已存储的信息（包括角色所需的技能和工作地点详细信息）来简化编写职位列表的过程。记者最初担心 Workday 可能会在 HR 员工不知情或未经许可的情况下在他们的副本上训练其描述生成模型，但 Luke 向我保证事实并非如此。

“我们不会根据专门的职位描述数据进行培训，”他说。“ Workday客户控制和配置他们的数据如何用于人工智能和机器学习目的，包括数据是否用于培训目的……我们从产品领域明确了生成过程中使用的数据，并鼓励用户评估响应作为初稿并应用他们自己的判断。”

在其他地方，Workday 很快就能根据客户迟到的程度或迟到的频率自动制作“逾期”通知，并提供有关信件语气的建议。（卢克说，财务团队将能够使用批量自动化信件的功能。）采购负责人将能够根据项目类型、项目地点和项目类型，获得有关采购合同中包含的相关条款的建议。可交付成果。

借助上述由生成人工智能提供支持的合同分析功能，Workday 客户将收到合同中潜在错误的警报并收到建议的更正。通过知识文章生成功能，用户将能够起草文章，例如经理的谈话要点和公司视频的要点，并提供有关语气和长度的建议。（Workday 强调，我们非常欢迎用户忽略这些建议。）

Developer Copilot 标志着 Workday 首次涉足生成编码领域，为 Workday Extent（用于创建在 Workday 上运行的自定义应用程序的平台）引入了文本到代码功能。Developer Copilot 嵌入在 Workday 的应用程序构建器中，为 Workday 应用程序提供“上下文感知”代码建议，包括精选内容和搜索结果，类似于GitHub Copilot和Amazon CodeWhisperer等代码生成服务。

而且，借助 ChatGPT 的流行，Workday 正在试点一些对话式 AI 体验。Luke 表示，他们将以自然的方式“增强用户与信息和任务交互的能力”，利用摘要、搜索和维护上下文等生成式人工智能功能。

“我们相信，如果负责任地使用，生成式人工智能可以带来有影响力的业务成果，”卢克说。“从根本上来说，我们的人工智能方法专注于人机协作。用户永远是最终的决策者和调节者。”