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[科技前沿] 大型语言模型(LLM)在绩效评估中的应用

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
  • 签到天数: 227 天

    [LV.7]分神

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    楼主
     楼主| 发表于 6 小时前 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    又快到年底了,不管是老板还是打工人,都会面临着一个实际的事情,那就是绩效评估。正好看到了之前的一篇论文,用大模型做绩效评估的研究性探索。给大家开个脑洞,添点乐子吧。
    7 h* H% m. W8 |7 x+ g1 ?
    & s* J, w1 \6 ^6 p6 X/ v传统的绩效评估方法存在诸多局限性。依赖主管主观评价容易受个人偏见、晕轮效应等影响,难以保证公平性和客观性。评估指标通常难以量化,例如“团队合作能力”、“沟通能力”等,导致评估结果缺乏可比性和说服力。此外,传统方法耗时耗力,效率低下,且难以捕捉知识工作者创造性、复杂性贡献,例如难以评估新产品创意的价值或改进建议的实际效益。对于知识型工作,其无形的产出(例如创意、解决方案、研究成果等)更难用传统指标衡量。LLM 的出现为解决这些问题提供了新的机遇。1 E0 W, I9 w$ B% \& O9 A5 @2 e

    1 r% l  e8 p+ _9 K% L7 @" SLLM 强大的文本处理能力使其可以分析海量文本数据,例如员工的周报、项目报告、邮件、内部论坛讨论等,提取关键信息,为绩效评估提供更客观、全面的数据支持。它能够模拟人类评价标准,对文本进行评分,例如评估创意的新颖性和实用性、员工反馈的积极性和建设性等,从而实现更客观、自动化的绩效评估。相比传统的自然语言处理方法,LLM 具有更高的准确性和灵活性,无需大量人工标注数据,可以更快速、便捷地应用于实际场景。
    ) p: M$ t# e$ L3 g! W- M* C2 p: F# I& m1 L; F5 s9 r) L4 L+ X
    LLM 的应用有望提高绩效评估的客观性和一致性,减少主观因素和人为偏差,从而提升评估结果的公平性和可信度。通过分析员工的日常工作记录,LLM 可以实现持续的绩效管理和反馈,帮助员工及时发现问题并改进工作。同时,LLM 也能更好地评估知识型工作的成果,例如创意、解决方案等,并通过分析员工的文本数据(邮件、聊天记录、工作报告等),挖掘员工的行为模式、工作状态、情绪变化等信息,为企业管理提供决策支持,例如分析离职访谈记录以识别公司管理问题,或分析客户评论以改进产品和服务。0 r5 p  f; t$ Q5 ^  V

    ! s% R; }' I1 V清华大学管理学研究人员在论文 *From Text to Insight: Leveraging Large Language Models for Performance Evaluation in Management* 中对 LLM 在绩效评估中的应用进行了深入探讨。他们的研究表明,LLM 评估与人类评估显著相关,且具有一致性和可靠性高的优势。聚合多个 LLM 的评估结果可以进一步提高评估的准确性。% e/ y$ \3 B  x) q6 O) r, [
      G+ @' F& _/ o3 f; a8 }' ], j
    然而,LLM 也并非完美无缺。研究发现 LLM 的评估结果也会受到“光环效应”等认知偏差的影响,尤其对负面光环效应更为敏感。因此,在应用 LLM 进行绩效评估时,需要注意对 LLM 进行去偏训练以降低其对光环效应的敏感性,并结合人类评估进行综合判断,避免单一评估方法带来的偏差。同时,也需要提高评估标准和评分量表的客观性,尽可能使用量化指标,并对评估标准和评分量表进行清晰的定义和解释,以减少评估过程中的主观因素。! v$ U7 m( p/ A! I
    ; _& \. ^, L+ q6 M/ d
    总而言之,LLM 的应用为绩效评估带来了新的机遇和挑战。它有潜力提高评估的客观性、效率和有效性,但也需要我们正视其局限性,并积极探索如何更好地利用 LLM 这一工具,最终构建更公平、更科学、更人性化的绩效评估体系。
    ; ~% S/ Q  P/ X; P% X* e
      U, _) H- z. U3 G参考论文:[2408.05328] From Text to Insight: Leveraging Large Language Models for Performance Evaluation in Management (arxiv.org)6 b" G4 x  z8 f3 h7 d3 f, D

    6 J9 _! T2 x8 X# Y原文链接

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    参与人数 1爱元 +14 学识 +2 收起 理由
    老票 + 14 + 2 伙呆了

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  • TA的每日心情
    开心
    20 小时前
  • 签到天数: 1721 天

    [LV.Master]无

    沙发
    发表于 5 小时前 | 只看该作者
    本帖最后由 数值分析 于 2024-11-21 15:52 编辑 * v0 X( s  Z7 q; f

    3 e) ?6 E( l% q# f. U) L" v8 |小时候读过一篇科幻小说 说的是有个科学家发明了一台绝对公平公正的断案机器 结果刚刚一展示 就被抓到监狱里去了 他很困惑 和狱友报冤 狱友说 法律是阶级统治的工具 你这个机器去司法 他能反映统治阶级的意志么- G! i* F. [/ M

    9 C' A" U" e# ?  Z( |% h奖惩考评是管理最重要的手段和工具之一 这都机器管了 怎么党同伐异 让手下执行我的意志啊?
    7 c6 K' t6 t8 j. V( L
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
  • 签到天数: 227 天

    [LV.7]分神

    板凳
     楼主| 发表于 4 小时前 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2024-11-21 15:50+ a4 [& H3 d3 U4 e5 s
    小时候读过一篇科幻小说 说的是有个科学家发明了一台绝对公平公正的断案机器 结果刚刚一展示 就被抓到监狱 ...
    . O7 u2 m5 H) M5 u" {7 L5 L
    其实大模型的判定结果是很容易操控的,反而是党同伐异的最好工具,正反都能说出一大堆的道理来。甭管公平不公平,只要相对合理的解释就行。' Z8 [8 W9 i1 E+ k; u
    % Y: P, T1 f, k0 T' V7 o
    不过,现在应用大模型介入传统的管理学领域,已经成了一股热潮,好像还有一篇是boss直聘的人参与的研究,用大模型自主智能体的形式模拟企业管理的组织架构优化改进,实验新的组织行为模拟,也挺好玩的。
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  • TA的每日心情
    开心
    20 小时前
  • 签到天数: 1721 天

    [LV.Master]无

    地板
    发表于 1 小时前 | 只看该作者
    本帖最后由 数值分析 于 2024-11-21 20:34 编辑 0 \6 A* _& H! Q# N/ I6 Z
    xiejin77 发表于 2024-11-21 16:37) b. r5 X0 s8 Z0 n7 Y
    其实大模型的判定结果是很容易操控的,反而是党同伐异的最好工具,正反都能说出一大堆的道理来。甭管公平 ...
    1 ~, ^8 ?) T$ c: \' Q

    9 X! s' f* _6 k要是当头儿的自己对手底下谁怎么样都有数,那他还要训练个大模型来做考评干嘛啊?补充合法性?啊,我明白了,大语言模型就是古代的厂公,当代的专案组,遍读材料,罗织罪名,搜集罪状。, T7 Q2 _- ?1 K7 t2 f! P1 t

    $ _; o. H+ m( m1 o4 W( z========虚拟场景=========/ _+ R  b, d; }5 E5 [; C: r% z# \
    头儿:咱组里这谁谁谁啊,对我的部署,每每心存不满,阳奉阴违。会上不说,会下乱说。大语言模型老弟,整点他的材料,敲打一下。。。
    ! {6 t/ M2 y  l4 h2 z- B, E* O大语言模型:头儿,你看这封邮件,内部论坛这个帖子,证明其腹诽公司既定方针,妄议公司老总,确实破坏了团结,影响了各部门协作,毒害了工作环境。还有这份周报,证明其对布置的XX项工作,敷衍了事,致使xx项目泡汤。“证据确凿”啊,还不上报,扣其绩效
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