📌 📄 内容摘要:
@JackBinary 在 关于Ai 效能的绩效考核评估思考讨论 中发帖
大模型来势汹汹，哪个公司如果不主动靠近 AI，好像都容易产生一种“跟不上时代”的焦虑。尤其是软件公司，这种感受更明显。
不可否认，大模型在真正有知识体系、有方法论、有判断力的人手里，确实是能力放大器，像“倚天剑”“屠龙刀”一样，能显著提升研发、设计、分析和决策效率。但反过来说，对于缺乏基本思考能力和专业判断的人，它同样会放大错误，甚至让低质量的工作更快地产出。
所以现在很多公司都在讲“All in AI”，战略方向没有问题，关键在于：落地以后，AI 绩效到底该怎么量化考核？
尤其是在软件研发领域，这个问题更现实。比如，是否可以用 tokens 消耗量来衡量？看起来好像有一定参考价值，但又显得过于片面，而且很容易被“刷数据”或形式化使用所误导。毕竟，AI 使用得多，不等于真正创造了价值；消耗了更多 tokens，也不代表效率更高、质量更好。
从本质上说，绩效考核的目的，应该是推动团队...
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