没想到，AI 进化之后淘汰掉的第一批人，就是帮 AI 训练的人。
很多 NLP 应用程序需要为各种任务手动进行大量数据注释，特别是训练分类器或评估无监督模型的性能。根据规模和复杂程度，这些任务可能由众包工作者在 MTurk 等平台上以及训练有素的标注人（如研究助理）执行。
我们知道，语言大模型（LLM）在规模到达一定程度之后可以「涌现」—— 即获得此前无法预料的新能力。作为推动 AI 新一轮爆发的大模型， 在很多任务上的能力也超出了人们的预期，其中就包括给数据集做标注这种自己训练自己的工作。
近日，来自苏黎世大学的研究者证明了 在多项注释任务（包括相关性、立场、主题和框架检测）上优于众包工作平台和人类工作助理。
此外，研究人员还做了计算： 的每条注释成本不到 0.003 美元 —— 大约比 MTurk 便宜 20 倍。这些结果显示了大型语言模型在大幅提高文本分类效率方面的潜力。
论文链接：
研究细节
许多 NLP 应用程序需要高质量的标注数据，特别是用于训练分类器或评估无监督模型的性能。例如，研究人员有时需要过滤嘈杂的社交媒体数据以获得相关性，将文本分配给不同的主题或概念类别，或者衡量他们的情绪立场。无论用于这些任务的具体方法是什么（监督、半监督或无监督学习），都需要准确地标注数据来构建训练集，或用其作为评估性能的黄金标准。
对此，人们通常的处理方式是招募研究助理，或者使用 MTurk 这样的众包平台。 在打造 时，也将负面内容问题分包给了肯尼亚的数据标注机构，进行了大量标注训练才敢正式上线。
由瑞士苏黎世大学提交的这篇报告探讨了大语言模型（LLM）在文本标注任务中的潜力，并重点关注了 2022 年 11 月发布的 。它证明了零样本（即没有任何额外训练） 在分类任务上优于 MTurk 标注 ，而成本仅需人工的几十分之一。
研究人员使用了之前的研究收集的 2382 条推文样本。这些推文由训练有素的注释者（研究助理）标记为五种不同的任务：相关性、立场、主题和两种框架检测。实验中，研究者将任务作为零样本分类提交给 ，并同时给 MTurk 上的众包工作者，然后根据两个基准评估了 的性能：相对于众包平台上人类工作者的准确性，以及相对于研究助理注释者的准确性。
结果发现，在五分之四的任务上， 的零样本准确率高于 MTurk。对于所有任务， 的编码器协议都超过了 MTurk 和训练有素的注释者。此外在成本上， 比 MTurk 便宜得多：五个分类任务在 （25264 个注释）上的成本约为 68 美元，在 MTurk（12632 个注释）上的成本约为 657 美元。
这么一算， 的每条注释成本约为 0.003 美元，即三分之一美分 —— 比 MTurk 便宜约 20 倍，而且质量更高。鉴于此，我们现在已有可能对更多样本进行注释，或者为监督学习创建大型训练集。根据现有的测试，10 万个注释的成本约为 300 美元。
研究人员表示，虽然需要进一步研究以更好地了解 和其他 LLM 如何在更广泛的环境中发挥作用，但这些结果表明它们有可能改变研究人员进行数据注释的方式，并破坏 MTurk 等平台的部分业务模型。
实验过程
研究人员使用了包含 2382 条推文的数据集，这些推文是之前针对内容审核相关任务的研究手动注释的。具体来说，训练有素的注释者（研究助理）为五个具有不同类别数量的概念类别构建了黄金标准：推文与内容审核问题的相关性（相关 / 不相关）；关于第 230 条（美国 1996 年《通信规范法》的一部分）的立场，这是美国互联网立法的一个关键部分；主题识别（六类）；第一组框架（内容审核作为问题、解决方案或中性）；以及第二组框架（十四类）。
然后，研究人员使用 和在 MTurk 上招募的众包工作者进行了这些完全相同的分类。对于 进行了四组标注。为了探索控制输出随机程度的 温度参数的影响，这里使用默认值 1 和 0.2 进行注释，这意味着随机性较小。对于每个温度值，研究人员进行了两组注释来计算 的编码器协议。
对于专家，该研究找到了两名政治学研究生，对所有五项任务对推文进行注释。对于每项任务，编码员都获得了相同指令集，其被要求逐个任务独立地注释推文。为了计算 和 MTurk 的准确性，对比只考虑了两个训练有素的注释者都同意的推文。
对于 MTurk，研究的目标是选择最好的工作者群体，特别是通过筛选被亚马逊归类为「MTurk 大师」、好评超过 90% 且在美国的工作者。
该研究使用「gpt-3.5-turbo」版本的 API 对推文进行分类。注释于 2023 年 3 月 9 日至 3 月 20 日之间进行。对于每个注释任务，研究人员有意避免添加任何特定于 的提示（），例如「让我们逐步思考」，以确保 和 MTurk 众包工作者之间的可比性。
在测试了几种变体之后，人们决定使用这样的提示将推文一条一条地提供给 ：「这是我选择的推文，请将其标记为 [任务特定说明（例如，说明中的主题之一）]。此外，该研究中每条推文收集了四个 响应，也为每条推文创建一个新的聊天会话，以确保 结果不受注释历史记录的影响。
图 1. 与 MTurk 上高分标注人相比， zero-shot 的文本标注能力。 在五项任务中的四项中的准确性优于 MTurk。
在上图中 有优势的四项任务中，在一种情况下（相关性） 略有优势，但其性能与 MTurk 非常相似。其他三种情况下（frams I、frams II 和 ）， 的性能比 MTurk 高 2.2 到 3.4 倍。此外，考虑到任务的难度、类的数量以及注释是零样本的事实， 的准确度总体来说绰绰有余。
对于相关性，有两个类别（相关 / 不相关）， 的准确率为 72.8%，而对于立场，有三个类别（正面 / 负面 / 中性）的准确率为 78.7%。随着类别数量的增加，准确性会降低，尽管任务的内在难度也有影响。关于编码器协议，图 1 显示 的性能非常高，当温度参数设置为 0.2 时，所有任务的性能都超过 95%。这些值高于任何人类，包括训练有素的注释者。即使使用默认温度值 1（这意味着更多的随机性），编码器间一致性始终超过 84%。编码器间一致性和准确性之间的关系是正的，但很弱（皮尔逊相关系数：0.17）。尽管相关性仅基于五个数据点，但它表明较低的温度值可能更适合注释任务，因为它似乎可以提高结果的一致性而不会大幅降低准确性。
必须强调的是，对 进行测试非常困难。内容审核是一个复杂的主题，需要大量资源。除了立场之外，研究人员还为特定研究目的开发了概念类别。此外，一些任务涉及大量类别，然而 仍然达到了很高的准确率。
使用模型来注释数据并不是什么新鲜事，在使用大规模数据集的计算机科学研究中，人们经常会标注少量样本然后用机器学习进行扩增。不过在表现超过人类之后，未来我们或许可以更加信任来自 的判断了。
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