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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 2024-11-21 15:03:43 | 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。6 W: I0 u6 N/ a; F3 {

    : J+ v5 u, m5 _- y% b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。
      p. i" \# [5 W& \: X
    2 E( C0 B! W% E# z9 E: \4 \( NLLM 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。
    8 f2 ]% L7 U& J% R6 u% u$ w
    0 L# D3 o5 a: u) ?" e  ^: H% sLLM 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。9 ?: k  l1 w7 Q% v  F
    : {/ b6 _& R* B& I8 ^2 _
    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。: J. K' e" Y" K) D, U6 R9 N, k) Z

    7 R# ]8 \# ^+ L6 C; _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。
    - w' E2 M2 H; K8 \. \% n+ y7 q$ D3 |& p/ 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。
    & {$ K& S8 u8 `) z$ R' K+ B0 p
    参考论文:[2408.05328] From Text to Insight: Leveraging Large Language Models for Performance Evaluation in Management (arxiv.org)
    - X1 E& ^, \: N0 P% W0 P
    1 e% k3 P2 ]- z原文链接

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  • TA的每日心情
    开心
    前天 18:39
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    [LV.Master]无

    沙发
    发表于 2024-11-21 15:50:45 | 只看该作者
    本帖最后由 数值分析 于 2024-11-21 15:52 编辑 ( T1 M5 ^3 U0 B7 u3 Y

    & s, \+ S- K) N6 l) ?1 {' U  [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
    / V3 R$ A# R3 `
    , y' Y3 L( f' h; N0 K! w0 u  F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?9 j8 a/ u5 [# I; ?
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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 2024-11-21 16:37:49 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2024-11-21 15:50
    1 X1 f  j. V# g4 I. f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 ...

      M8 @- a; j+ \% c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。
    8 M4 {/ `% Z! N4 a' I' `7 x' s0 S& U1 X6 J7 v2 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
    前天 18:39
  • 签到天数: 1932 天

    [LV.Master]无

    地板
    发表于 2024-11-21 20:12:02 | 只看该作者
    本帖最后由 数值分析 于 2024-11-21 20:34 编辑 & |% F0 _' N% J1 e" M, {
    xiejin77 发表于 2024-11-21 16:37
    1 D+ I! y- n& C5 a  o# d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 ...

    % ?4 z. u' G, S& X
    ; r" U1 x2 P) Y/ q  c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。. c, }8 w4 [$ |5 N( r" ~8 Y' s. n
    ; b! d* A2 o6 t1 Q( I
    ========虚拟场景=========
    9 n6 q  M6 q6 `( b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。。。
    , k4 R. k4 A; L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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  • TA的每日心情
    开心
    2016-2-18 04:19
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]炼气

    5#
    发表于 2024-11-22 02:15:58 | 只看该作者
    数值分析 发表于 2024-11-21 20:12/ W' A; x; ]4 i2 c- s- v  \
    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 ...

    , a6 L/ h& E9 C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?
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  • TA的每日心情
    擦汗
    8 小时前
  • 签到天数: 2981 天

    [LV.Master]无

    6#
    发表于 2024-11-30 08:56:34 | 只看该作者
    大模型做绩效评估就是对能写漂亮PPT和文档的人服务的,$ s1 o6 E0 s; z2 b8 r% S4 ~# L
    在工作中,遇到过这样善于打扮自己甚至把别人的工作在自己汇报中放大的人。
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