爱吱声

标题: 大型语言模型（LLM）在绩效评估中的应用 [打印本页]

作者: xiejin77 时间: 昨天 15:03
标题: 大型语言模型（LLM）在绩效评估中的应用
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。

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。

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。

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。

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。

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。

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)

原文链接

作者: 数值分析 时间: 昨天 15:50
本帖最后由数值分析于 2024-11-21 15:52 编辑

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

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？

作者: xiejin77 时间: 昨天 16:37

数值分析发表于 2024-11-21 15:501 }6 u5 l- \# r7 v
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 ...

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。

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。

作者: 数值分析 时间: 昨天 20:12
本帖最后由数值分析于 2024-11-21 20:34 编辑

xiejin77 发表于 2024-11-21 16:37! s* H# A0 s1 r7 |- H* t
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 ...

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。

========虚拟场景=========
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

作者: 隧道 时间: 6 小时前

数值分析发表于 2024-11-21 20:12
, G% t1 Y; y5 z1 h% _) Y' g* A- y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 ...

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？

欢迎光临爱吱声 (http://aswetalk.net/bbs/)