网络研讨会录像：生成式人工智能、大语言模型与管理学研究的未来
2024年7月9日
主讲人：
Eva Boxenbaum (Copenhagen Business School)
Teppo Felin (Utah State University)
Matthew Grimes (Cambridge Judge Business School)
Christine Moser (VU Amsterdam)
Christopher Wickert (VU Amsterdam)
大语言模型（LLM）正日益影响科学研究和学术工作。作为能够模仿人类推理某些要素的先进人工智能系统，大语言模型可能会自动化、增强或重构目前由人类完成的许多数据分析、理论构建和写作过程。在此背景下，本次专家小组由顶级期刊编辑和公认的人工智能思想专家组成，将阐明大语言模型在管理与组织领域学术工作和研究中可能的使用情景。专家们将讨论该技术对这一领域研究和学术的价值；确保技术得到合乎伦理且透明使用所涉及的挑战与权衡；以及他们认为对学术共同体而言重要的防护措施，并兼顾该知识领域的优势与其学术共同体的利益。
阅读材料：
Cornelissen, J., Höllerer, M. A., Boxenbaum, E., Faraj, S., & Gehman, J. (2024). Large Language Models and the Future of Organization Theory. Organization Theory, 5(1).
Felin, Teppo and Holweg, Matthias (2024). Theory Is All You Need: AI, Human Cognition, and Decision Making (February 24, 2024).
Gatrell C., Muzio D., Post C., Wickert C. (2024). Here, there and everywhere: On the responsible use of artificial intelligence (AI) in management research and the peer-review process. JMS.
Grimes M., Von Krogh G., Feuerriegel S., Rink F., Gruber M. (2023). From scarcity to abundance: Scholars and scholarship in an age of generative artificial intelligence. AMJ, 66, 1617–1624.
Lindebaum, D., Moser, C. and Islam, G. (2024), Big Data, Proxies, Algorithmic Decision-Making and the Future of Management Theory. JMS.
以下是小组讨论的摘要。参与讨论的均为该领域的知名学者，他们探讨了这一快速发展的技术所带来的机遇与挑战。
研究中的人工智能与人类协作
讨论的核心观点是，人工智能，尤其是大语言模型，将增强人类研究者的能力，而不会取代他们。虽然部分小组成员承认人工智能有可能在特定领域超越人类智能，但大家一致认为，人类的判断力和创造力对于有效的研究仍然不可或缺。
人工智能在管理学研究中的应用
小组成员指出了人工智能在管理学研究中的若干潜在应用，包括：
增强文献综述：
大语言模型能够从海量学术数据库中高效识别并综合相关研究，为研究人员节省时间和精力。
数据收集与分析：
人工智能可以自动化数据收集过程并执行复杂的统计分析，使研究人员能够专注于解释和意义建构。
理论发展与假设生成：
大语言模型能够识别大规模数据集中的模式和关系，有望催生新颖的研究问题和理论框架。
伦理考量与研究的未来
小组强调了在管理学研究中负责任、合乎伦理地使用人工智能的重要性。与会者对人工智能算法中可能存在的偏见表示担忧，并指出这些工具的开发和应用需要保持透明。
结论
小组成员总结认为，生成式人工智能和大语言模型在变革管理学研究方面蕴含巨大潜力。通过有效利用这些工具，研究人员可以获得新的洞见、加速发现，并最终加深对复杂组织现象的理解。然而，必须审慎考虑人工智能使用的伦理影响，确保人类判断和批判性思维始终处于研究过程的核心位置。
补充说明
本次研讨会还强调了人工智能的局限性，特别是它难以把握知识应用中的情境细微差别。在将研究发现转化为应对现实管理挑战的实际解决方案时，人类专业知识依然至关重要。
本报告仅对讨论作简要概述。建议观看完整视频，以更全面地了解小组成员的观点。
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