: Z" y9 \; F5 G1 S: W WLLM 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。 3 j/ M+ {0 T" D6 u" y" \% ]" K }0 R" _8 R& G+ C
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。2 Y2 O& B1 l/ G. I5 j/ o
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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。 & ?4 G4 ?" l x6 i, E7 X& k4 u" N! P1 K
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。 0 C: o+ L+ C4 L$ F$ }) i
7 y/ D/ G' \! _5 C参考论文:[2408.05328] From Text to Insight: Leveraging Large Language Models for Performance Evaluation in Management (arxiv.org) % \" R/ `/ U! K3 c+ g5 [+ C a" f; {: \1 b6 G8 O f/ V; { 原文链接