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ChatGPT標注數據比人類便宜20倍,80%任務上占優勢

人工智能
簡單來講,數據標注就是給社交媒體上的內容數據貼標簽,將其以不同主題或者概念進行分類,或是對其立場以及情緒進行判別。這些經過標注的數據就可以用作NLP模型的訓練集或是評估標準。

又一“人類飯碗”被AI搶走,還是和訓練AI息息相關的:

數據標注。

蘇黎世大學研究發現,在ChatGPT面前,無論成本還是效率,人類可以說是毫無優勢:

  • 成本上,ChatGPT平均每個標注成本低于0.003美元,比眾包平臺便宜20倍;
  • 效率上,在相關性、立場、主題等任務中,ChatGPT也是以4:1的優勢“碾壓”人類。

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論文發出后,有網友調侃,“生成訓練數據需要人工”的說法已經成為過去式了。

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還有人直呼“古籍修復數字化工作是不是有希望提速了”。

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還有人看熱鬧不嫌事大,直接發推稱:

這是直接端了平臺工作者的飯碗。

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話說回來,ChatGPT是怎么搶了數據標注工作者的“飯碗”的?

ChatGPT在80%任務上占優勢

首先得先了解下數據標注工作的具體內容。

簡單來講,數據標注就是給社交媒體上的內容數據貼標簽,將其以不同主題或者概念進行分類,或是對其立場以及情緒進行判別。

這些經過標注的數據就可以用作NLP模型的訓練集或是評估標準。

以往,這類工作都是交由人工處理的,比如說MTurk就是專門進行數據標注的一個眾包平臺。

在MTurk這類眾包平臺內部,還會有更加精細的分工,比如說會有經過專業訓練的數據標注者以及眾包工作者。

前者在產出高質量數據上具有優勢,但自然成本也更高,而后者雖然更便宜但質量也會隨任務難度波動。

于是研究團隊就開始著手研究大語言模型(LLM)在這方面的潛力,并且對比了沒有額外訓練(zero-shot)的ChatGPT(基于GPT-3.5)和MTurk在數據標注上的性能。

這項對比基于研究團隊此前收集到的2382條推文樣本。

ChatGPT和MTurk分別將推文以“相關性、立場、主題、政策、實用性”這五種任務進行標注。

評估的標準有兩條:

  • 準確性:ChatGPT和MTurk眾包工作者相較于正確標注的百分比;
  • 編碼者間的一致性信度:用ChatGPT、MTurk眾包工作者以及專業數據標注者任意二者之間的一致性來計算;

結果呢也顯而易見,在準確性上,ChatGPT有五分之四的任務都要優于MTurk眾包工作者。

在一致性信度上,ChatGPT全部任務都超過了專業數據標注者。

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成本方面,開頭也已經提過,ChatGPT平均每條比人工便宜20倍,何況AI還能24*7無休。

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不過對于研究團隊得出的這個結論并不是所有網友都買賬,有人表示:

這五條任務都太單一了,難度也是。僅憑這一點就得出這樣的結論可靠性存疑。

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甚至還有網友嘲諷了起研究樣本太少來:

(竟然)只用2382條推文做樣本。

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“飯碗威脅”不止數據標注

現在,AI會不會完全取代某一類工作還不好說,但它會在一定程度上影響人類工作是毋庸置疑的。

上周,OpenAI就發布過一份分析報告,稱有80%的工作都會在一定程度上受到ChatGPT的影響,19%的崗位會受到ChatGPT的嚴重沖擊。

并且薪資越高的職業受到的沖擊就越大。

OpenAI還進一步列出了會被影響的具體職業,從大到小依次是:

翻譯從業者、文字創作者(包括詩人、作家等)、公關人員、數學家、稅務編制人員、區塊鏈工程師、財務工作者、媒體從業者……

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△圖源:OpenAI

除此之外,OpenAI的CEO奧特曼也不止在一個場合下說過“AI會取代現有的部分工作”。

前不久,MidjourneyV5大升級也是讓不少人類畫師直呼飯碗不保。

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emmmmmm,你覺得你的飯碗還保得住嗎?

論文地址:??https://arxiv.org/abs/2303.15056???
參考鏈接:???https://twitter.com/arankomatsuzaki/status/1640521970608402435??

責任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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