論文の概要: From Text to Insight: Leveraging Large Language Models for Performance Evaluation in Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05328v1
- Date: Fri, 9 Aug 2024 20:35:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 19:32:21.859140
- Title: From Text to Insight: Leveraging Large Language Models for Performance Evaluation in Management
- Title（参考訳）: テキストからインサイトへ:大規模言語モデルの活用による管理のパフォーマンス評価
- Authors: Ning Li, Huaikang Zhou, Mingze Xu,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4の可能性を探り,組織的タスクパフォーマンス評価における客観性を高める。
以上の結果から,GPT評価は人間の評価に匹敵するが,一貫性と信頼性が高いことが示唆された。
LLMはテキストベースのデータから意味のある構成物を抽出できるが、その範囲は特定のパフォーマンス評価形式に限定されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.70908766695241
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This study explores the potential of Large Language Models (LLMs), specifically GPT-4, to enhance objectivity in organizational task performance evaluations. Through comparative analyses across two studies, including various task performance outputs, we demonstrate that LLMs can serve as a reliable and even superior alternative to human raters in evaluating knowledge-based performance outputs, which are a key contribution of knowledge workers. Our results suggest that GPT ratings are comparable to human ratings but exhibit higher consistency and reliability. Additionally, combined multiple GPT ratings on the same performance output show strong correlations with aggregated human performance ratings, akin to the consensus principle observed in performance evaluation literature. However, we also find that LLMs are prone to contextual biases, such as the halo effect, mirroring human evaluative biases. Our research suggests that while LLMs are capable of extracting meaningful constructs from text-based data, their scope is currently limited to specific forms of performance evaluation. By highlighting both the potential and limitations of LLMs, our study contributes to the discourse on AI role in management studies and sets a foundation for future research to refine AI theoretical and practical applications in management.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4の可能性を探り,組織的タスクパフォーマンス評価における客観性を高める。
各種タスクパフォーマンスアウトプットを含む2つの研究の比較分析により,LLMは知識労働者にとって重要な貢献である知識に基づくパフォーマンスアウトプットの評価において,人間のレーダに対して信頼性があり,さらに優れた代替手段として機能することが実証された。
以上の結果から,GPT評価は人間の評価に匹敵するが,一貫性と信頼性が高いことが示唆された。
さらに,複数のGPTレーティングを同一性能出力に組み合わせることで,評価文献におけるコンセンサス原理に類似した,集約された人のパフォーマンスレーティングと強い相関関係を示した。
しかし、LLMはハロ効果や人間の評価バイアスを反映するなど、文脈バイアスに起因していることも判明した。
LLMはテキストベースのデータから意味のある構成物を抽出できるが、その範囲は特定のパフォーマンス評価形式に限定されている。
LLMの可能性と限界を両立させることで、経営研究におけるAIの役割に関する談話に貢献し、経営学におけるAI理論および実践的応用を洗練するための将来の研究の基盤を確立する。
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