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 E+ T9 E& V# f M. m& i* {
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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。 & l% A- L( h& Y1 q0 C. f( ^/ N. i, Y- N \- d8 X
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。9 l9 d; ~+ A% K3 O$ u3 c+ g1 }
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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。" E _" z6 Y$ e, i
* s" V9 f/ \+ Y* r3 i/ |* z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。 I5 q. S( F8 e
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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。 % U1 p. l1 m4 I i" m. O+ e- j7 e: V( D: H, e
========虚拟场景========= ( d( Q. r9 d) r6 M7 G1 S1 T. V; i3 s+ E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。。。+ `, S) P. x2 t* J
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