大型语言模型（LLM）在绩效评估中的应用

xiejin77

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 W$ e; c* h9 M7 N% z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。
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LLM 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。
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- |4 P* l) Q5 U2 mLLM 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。
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6 ?) A% @" E0 I) @( j( w+ Z+ V! 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。
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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。
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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。

参考论文：[2408.05328] From Text to Insight: Leveraging Large Language Models for Performance Evaluation in Management (arxiv.org)
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$ Y; l! I4 G4 o  Z1 Y% n原文链接

数值分析

2 s+ T  F* ]8 p) x9 A5 W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
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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？
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xiejin77

数值分析 发表于 2024-11-21 15:50
& [* B  F' X4 Q& O7 O8 w4 |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 ...

3 o( q: _3 B+ j# _- {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。
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. }2 k) I; i' }) `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。

数值分析

xiejin77 发表于 2024-11-21 16:37
$ c7 P6 B2 d' b4 [, {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 ...

% b% A( C( v1 P' F4 E9 \5 t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。
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( b/ e& g- \; ^: G/ x1 ?4 S========虚拟场景=========
. e) P9 U. {( v% t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。。。
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

隧道

数值分析 发表于 2024-11-21 20:12
" d+ `, j# W- C8 s! r& b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 ...

/ t$ h: |7 l8 {/ q反过来想，如果当头儿的自己对手底下谁怎么样都没数，他训练的大模型能更有数？