为进一步拓宽师生的学术视野，了解生成式人工智能在管理研究中的最新应用，2025年11月4日下午，由管理学院、科研处和中华女子学院学报联合主办的中华女子学院学术交流季，特邀北京邮电大学发展规划处副处长，兼任北京行为科学学会副会长赵晨教授来校，作题为“生成式人工智能驱动的组织管理研究”的专题讲座，讲座由管理学院高秀娟教授主持。管理学院师生代表积极参加，现场气氛热烈。
讲座伊始，赵晨教授以Chat GPT等生成式人工智能工具的突破性语义理解与文本生成能力为切入点，指出其正在全球范围内引发学术研究的“范式革命”。“自2021年Open AI推出Chat GPT以来，生成式AI不仅在语义理解上接近人类水平，更在复杂文本分析、决策模拟等领域展现出卓越性能，为管理学科带来前所未有的机遇与挑战。”赵晨教授从人工智能技术的迅速发展谈起，用通俗的语言讲述了生成式人工智能如何改变我们的学习、工作与研究方式，为在场师生带来新的思考。
赵晨教授强调，管理学作为一门高度依赖组织现象、制度文本与人类行为解读的学科，正站在这场变革的最前沿。并从“AI如何成为研究工具”这一视角出发，指出生成式AI不仅可以帮助企业进行决策优化、知识整合，也正在成为科研工作者的重要助手。为应对技术浪潮带来的方法论冲击，其团队系统梳理了生成式AI驱动的管理研究全流程，提出了“12C-PIPE矩阵模型”。该模型覆盖从数据清洗、分析到检验的完整研究链条，为学界提供了一套科学、规范且可操作的方法论指导框架。赵晨教授形象地比喻道：“AI就像一位高效的科研助理，它不会替代研究者，但能让研究更快、更准、更深。”生动的讲解让师生们对人工智能的应用有了更直观的理解。
赵晨教授指出，生成式AI基于语言词汇统计关联的底层逻辑，易呈现“重语义逻辑、轻事实验证”的特征，甚至在信息不完整时生成虚构内容（即“幻觉现象”）。此外，模型版本、提示工程等因素导致的输出不稳定性，也对研究的可重复性提出挑战。为应对这些问题，团队提出“批判性应用”原则：研究者需投入资源进行人机输出的一致性校验，并在方法论设计中嵌入透明化、可解释化机制。例如，融合思维链（Chain-of-Thought）等提示工程技术，使AI生成的结论具备清晰的逻辑推导过程，满足科学研究的可验证性要求。
赵晨教授指出，生成式人工智能在管理研究中的角色正从“研究对象”转向“研究工具”。在“工具性开发”阶段，学者们不仅致力于构建标准化应用框架，还针对金融、供应链、人力资源等垂直领域开发定制模型，推动技术与管理研究的深度融合。“生成式人工智能不是简单的替代者，而是研究者的‘超级助手’。”赵晨教授总结道，“它能自动化处理海量文本，降低人工编码的主观偏差，同时通过多模态能力拓展（如图像、音频分析），为管理研究开辟全新的方法论边界。”
在实证研究展示环节，赵晨教授通过六个实证研究构建“微观-宏观”双维案例矩阵。微观层面，呈现大语言模型在领导力文献余分析、算法管理行为构型研究、大国工匠成长路径质性分析等场景的应用；宏观层面，以地方人才产业聚焦、新一代信息技术产业人才需求结构研究为例，展示技术如何将政策文本转化为计量指标，解析产业势差对人才流动的影响。
本次讲座不仅为管理学科的方法论创新提供了前沿视角，也为学界与业界搭建了跨领域对话的桥梁。未来，随着生成式人工智能技术的持续演进，管理研究有望在效率、精度与创新性上实现全面跃升，为数字时代的组织管理与产业发展贡献更具洞见的学术智慧。
