不久前，國內(nèi)某云計算創(chuàng)業(yè)公司CTO在談?wù)撏卣购Ｍ鈽I(yè)務(wù)時，提到其中一個難點是如何招人。他講到，“真正好的人才是不需要管理的，如果在本土進行人員招聘，最重要的是對核心價值觀的認(rèn)同，而不是沖著工資、創(chuàng)始人等方面因素?！?/p>

(資料圖片)

伴隨后疫情時代用人模式的改變，以及更多出海企業(yè)雇主的意識覺醒，跨境用工，正成為當(dāng)下國內(nèi)企業(yè)出海熱潮蔓延時一個繞不開的話題。然而，在本土建立一支令人滿意的隊伍，有諸多復(fù)雜性問題需要破解。

在此之前，有諸多全球性人力資源管理公司，在提供全球用工、雇主代表、薪酬和稅務(wù)相關(guān)的產(chǎn)品和解決方案，如Remote、Shield GEO、Elements Global Services等，這個賽道也誕生出了增長最快的百億美金SaaS獨角獸Deel。相比于傳統(tǒng)的EOR機構(gòu)，這些企業(yè)正通過技術(shù)與商業(yè)邏輯的創(chuàng)新，大幅度地提高HR招聘效率和改善用戶體驗。

GONEX也是一家提供全球用工合規(guī)的創(chuàng)新企業(yè)，目前主要服務(wù)于中型規(guī)模企業(yè)，涉及互聯(lián)網(wǎng)、智能制造、醫(yī)療科技等，直到最近，團隊公開宣布，正在嘗試將大模型技術(shù)引入到自身產(chǎn)品中，給這個市場帶來了一些新思路。

引入大模型的70%必要性

海外用工市場主要存在以下幾類痛點：一是信息獲取，企業(yè)要短時間內(nèi)了解所在國家的雇傭和勞動政策，合法合規(guī)雇傭員工；二是多地域的招聘合規(guī)和薪酬結(jié)算，對于有著眾多海外市場的企業(yè)，要同時處理多個國家當(dāng)?shù)貑T工薪酬發(fā)放、社保繳納、稅收，不同國家有不同的語言、法規(guī)，很難調(diào)和；三是問題處理的及時性，對于不同國家當(dāng)?shù)貑T工關(guān)于雇傭法規(guī)問題的回應(yīng)要快速及時。

上述問題讓出海和跨國企業(yè)面臨巨大挑戰(zhàn)，在增加企業(yè)人力成本的同時，工作效率和員工滿意度均不高。

GONEX公布的IRIS合規(guī)服務(wù)應(yīng)用，可用于無實體雇傭、勞動合同、?職、離職、薪資管理、社保繳納、商業(yè)保險等人力資源管理場景，相比以往人力方式，不僅大大降低了處理流程和人為疏忽導(dǎo)致的問題，同時提高了企業(yè)合規(guī)效率和準(zhǔn)確性，相當(dāng)于“擁有一個20年工作經(jīng)驗的資深HR”。

鈦媒體了解到，IRIS目前使用的開源的基礎(chǔ)大模型，尤其在訓(xùn)練成本方面其優(yōu)勢顯而易見。目前IRIS提供類似于以往聊天機器人的交互式界面，可通過揣摩說話人意圖、知識管理等能力，“輔助”專家場景，這意味著仍然有剩下30%的問題還是需要人來解決。

“我覺得國內(nèi)現(xiàn)在開放出來的模型能力還有一定距離，同時現(xiàn)階段并沒有開放的企業(yè)級API，我們選擇了開源模型用于訓(xùn)練。”GONEX的CEO溫夢飛告訴鈦媒體。

Gonex后臺界面

背后的合規(guī)性風(fēng)險

不過，GONEX更多是面向中資出海企業(yè)在全球100個國家的落地，某種程度上也會遇到各國對大模型技術(shù)應(yīng)用的合規(guī)性風(fēng)險。

例如，當(dāng)大量的人機交互數(shù)據(jù)被應(yīng)用于模型訓(xùn)練，如何真正意義上做到安全可靠和隱私保障？最近一段時間，ChatGPT被曝光存在安全漏洞，同時，很多企業(yè)員工在與ChatGPT交互時同樣也泄露大量敏感數(shù)據(jù)。在此之前，GPT主要訓(xùn)練數(shù)據(jù)不僅包括維基百科、書籍、期刊、Reddit鏈接、Common Crawl等公共數(shù)據(jù)集等，還會通過與用戶的交互持續(xù)提升模型能力。

除了數(shù)據(jù)隱私與模型安全漏洞外，模型可以生成大量的自然語言文本，但是這些文本中可能會出現(xiàn)不當(dāng)、歧視、仇恨等問題，因此需要注意倫理問題。

這些不確定性和風(fēng)險，讓ChatGPT遭到了許多國家地區(qū)和企業(yè)的禁用。在中國，網(wǎng)信辦公布《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》將目前AI監(jiān)管的重點落在了數(shù)據(jù)源頭上。意見稿明確指出，鼓勵優(yōu)先采用安全可信的數(shù)據(jù)資源；訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)合法，不侵犯知識產(chǎn)權(quán)，應(yīng)保證其真實性、準(zhǔn)確性、客觀性和多樣性。

天風(fēng)證券分析師也指出，“大模型數(shù)據(jù)安全的監(jiān)管應(yīng)當(dāng)從源頭開始加強，比如在國家統(tǒng)一規(guī)范下對數(shù)據(jù)進行托管，由國家云（云計算“國家隊”運營）提供模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)平臺，保證數(shù)據(jù)的完整性、保密性，再在此基礎(chǔ)上部署數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品。”

值得一提的是，作為OpenAI的獨家云服務(wù)提供商微軟Azure，在面向中國出海企業(yè)提供大模型服務(wù)的同時，也在不斷強調(diào)“安全可靠”這一關(guān)鍵詞。微軟副總裁、大中華區(qū)首席運營官康容表示，“企業(yè)自己的數(shù)據(jù)只有自己看到”，微軟堅持以“公平、可靠和安全、隱私和保護、包容、透明、責(zé)任”六大原則來打造一個負(fù)責(zé)任的人工智能，確保人工智能系統(tǒng)在傾聽、學(xué)習(xí)和改進。

溫夢飛告訴鈦媒體，“在隱私合規(guī)層面，比如跨境訪問數(shù)據(jù)，無論是物理傳輸還是在線訪問，其實都有一套非常標(biāo)準(zhǔn)的方法論和操作。現(xiàn)在討論更多的是，在模型部署層面選擇私有部署，比如企業(yè)的敏感數(shù)據(jù)如合同、員工信息、Offer等就不適合放在公有云上?！?/strong>

如今看來，不僅僅是GONEX，伴隨國內(nèi)越來越多的企業(yè)開始擁抱AIGC，如面向內(nèi)容生成的媒體、游戲、營銷等行業(yè)，AIGC技術(shù)的應(yīng)用難點首先還不在于場景，因為對于給出算法更加精準(zhǔn)、訓(xùn)練成本更低、對于用戶調(diào)取更方便的模型，這一方面的提升空間較為清晰，而在政府支持、人工智能和數(shù)據(jù)監(jiān)管、實際回報率這三個層面并不明朗。

大模型應(yīng)用，不能把玩具當(dāng)工具

再回到最開始提到的跨境用工場景，AI大模型可發(fā)揮的空間其實還有很多，例如：

-跨文化溝通：通過語音識別、自然語言處理等技術(shù)幫助企業(yè)和員工在不同語言和文化背景下進行跨境溝通，提高交流效率和質(zhì)量。

-人才招聘與管理：根據(jù)候選人的履歷、技能、工作經(jīng)驗等信息進行匹配和篩選，幫助企業(yè)快速找到符合要求的跨境人才。同時，在員工管理方面，對員工績效進行分析和預(yù)測，幫助企業(yè)優(yōu)化人力資源配置，提高企業(yè)運營效率。

-法律合規(guī)性：由于跨境用工涉及到多個法律管轄區(qū)域，AI模型可根據(jù)不同國家和地區(qū)的法律法規(guī)進行自動化分析和監(jiān)控，確保企業(yè)的用工行為符合當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)法規(guī)。

至于誰適合做AI模型應(yīng)用這件事，究竟實現(xiàn)的難度有多大？盡管不直接提供模型技術(shù)，但從GONEX的角度，已經(jīng)在思考如何將SaaS軟件接入大模型能力，包括知識庫、數(shù)據(jù)庫、業(yè)務(wù)邏輯，并且對產(chǎn)品GUI進行改造。

溫夢飛指出，“大模型應(yīng)用，現(xiàn)在多數(shù)還是玩具，不能把玩具當(dāng)工具。比如在一些深層次的場景，大模型應(yīng)用的難點非常高。尤其是知識密度越高的軟件越容易被取代。”

在技術(shù)層面，大廠本身有資源有場景，重視這件事情自然會有產(chǎn)出。以文心一言剛剛公布的一組內(nèi)測數(shù)據(jù)來看，模型的性能、推理能力、算力成本都有了顯著的優(yōu)化。大模型技術(shù)迭代與落地產(chǎn)業(yè)的趨勢，正持續(xù)逼近。

（本文首發(fā)鈦媒體APP 作者 | 楊麗，編輯 | 蓋虹達，歡迎添加作者微信leeyangamber交流）