Sur les dangers de l'apprentissage médié par les grands modèles de langage pour le capital humain

RÉSUMÉ Contrairement à la vision dominante en GRH concernant l'utilisation créatrice de valeur des grands modèles de langage (LLM) en relation avec le capital humain, notre provocation interroge si les LLM amélioreront ou compromettront le capital humain au travail à long terme. Nous nous sentons obligés de poser cette question car le capital humain représente l'accumulation des expériences d'apprentissage des employés, qui fournissent les connaissances et compétences nécessaires pour performer efficacement au travail. Cependant, la connaissance est un phénomène multifacette et non monocorde, nécessitant un traitement plus différencié lorsqu'on considère l'utilisation des LLM au travail, leurs effets sur différents types de connaissances et, ultimement, la formation du capital humain. Nous mobilisons l'apprentissage médiatisé numériquement — où les apports synthétiques remplacent l'expérience directe — pour théoriser des mécanismes expliquant comment les LLM (en tant qu'application Gen-AI produisant du contenu synthétique) façonnent différents types de connaissances et la formation du capital humain. Nous identifions deux mécanismes, à savoir (i) de multiples degrés d'abstraction du monde réel concret au monde numérique et (ii) la confusion entre « forme du mot » et « sens » dans les sorties des LLM. Nous considérons les ramifications théoriques et pratiques de notre provocation pour le développement du capital humain à l'ère des LLM.