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Article summary:
1. 员工对人力资源管理中的算法评估存在抵触情绪：研究发现，员工对人工智能在人力资源管理中进行工作绩效评估存在六种负面影响，包括情感、心理、偏见、操纵、隐私和社交方面的负担。这表明员工对算法评估存在抵触情绪。
2. 透明度、可解释性和人为干预可以缓解员工的负担：研究发现，通过增加算法决策过程的透明度、可解释性以及引入人为干预，可以缓解员工对AI在人力资源管理中带来的负担。
3. 设计努力以减轻员工的负担：基于研究结果，文章提出了一些设计努力，旨在减轻员工对AI在人力资源管理中带来的负担。这包括设计公平和可信赖的人机协作系统，并与各个人力资源相关方合作。
Article analysis:
这篇文章探讨了人力资源管理中人工智能与人类的互动，并试图理解员工为什么会抵制算法评估，并提出如何减轻这种负担。然而，文章存在一些潜在的偏见和不足之处。
首先，文章没有明确指出作者的立场或研究目的。虽然他们提到了避免员工对人工智能产生反感的重要性，但并没有明确说明他们是否支持或反对算法评估。这可能导致读者对作者的观点产生怀疑，并影响对研究结果的解释。
其次，文章只采访了21名受访者，这样的样本量相对较小，可能无法代表整个员工群体的观点和经验。因此，结论的普适性有待进一步验证。
此外，在描述员工对AI引入HRM所感受到的负担时，文章没有提供具体例子或详细说明。这使得读者很难理解这些负担是如何产生以及它们对员工产生了什么影响。更多具体案例和细节将有助于加深我们对问题本质的理解。
另一个问题是文章提出了通过透明度、可解释性和人工干预来减轻员工负担的设计努力，但并没有提供具体的实施方法或证据支持这些主张。这使得读者难以评估这些设计努力的可行性和有效性。
最后，文章没有探讨可能存在的风险或负面影响。虽然作者强调了设计公平和可信赖的人工智能系统的重要性，但他们没有深入讨论潜在的偏见、歧视或滥用问题。这种片面报道可能导致读者对人工智能在HRM中使用的潜在风险缺乏全面认识。
综上所述，尽管这篇文章提出了一些有价值的观点和建议，但它也存在一些潜在偏见和不足之处。进一步研究和更全面的讨论将有助于提高我们对人力资源管理中人工智能与员工互动的理解。