論文の概要: Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07899v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 16:46:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 12:42:21.663790
• Title: Artificial Artificial Artificial Intelligence: Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Production Tasks
• Title（参考訳）: 人工知能: 集団労働者はテキスト生成タスクに大規模言語モデルを広く使用
• Authors: Veniamin Veselovsky, Manoel Horta Ribeiro, Robert West
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は注目すべきデータアノテータである。 クラウドソーシングは、人間のアノテーションを得るための重要で安価な方法であり、それ自体はLLMの影響を受けているかもしれない。 作業完了時には,33～46%がLLMを使用していた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.723777984461693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are remarkable data annotators. They can be used to generate high-fidelity supervised training data, as well as survey and experimental data. With the widespread adoption of LLMs, human gold--standard annotations are key to understanding the capabilities of LLMs and the validity of their results. However, crowdsourcing, an important, inexpensive way to obtain human annotations, may itself be impacted by LLMs, as crowd workers have financial incentives to use LLMs to increase their productivity and income. To investigate this concern, we conducted a case study on the prevalence of LLM usage by crowd workers. We reran an abstract summarization task from the literature on Amazon Mechanical Turk and, through a combination of keystroke detection and synthetic text classification, estimate that 33-46% of crowd workers used LLMs when completing the task. Although generalization to other, less LLM-friendly tasks is unclear, our results call for platforms, researchers, and crowd workers to find new ways to ensure that human data remain human, perhaps using the methodology proposed here as a stepping stone. Code/data: https://github.com/epfl-dlab/GPTurk
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は注目すべきデータアノテータである。 それらは、調査や実験データだけでなく、高忠実度に教師付きトレーニングデータを生成するために使用できる。 LLMの普及に伴い、人間のゴールドスタンダードアノテーションはLLMの能力と結果の有効性を理解するための鍵となる。 しかし、クラウドソーシングは人間のアノテーションを得るための重要で安価な方法であり、クラウドソーシング自体がLLMの影響を受けている可能性がある。 そこで本研究では,群集作業員のllm使用状況に関する事例研究を行った。 amazon mechanical turkの文献から抽象要約タスクを再定義し,キーストローク検出と合成テキスト分類の組み合わせにより,作業完了時に33～46%の群衆作業者がllmを使用したと推定した。 他のLLMフレンドリーでないタスクへの一般化は明らかではないが、その結果はプラットフォーム、研究者、そして群衆労働者に、人間のデータが人間のままであることを保証する新しい方法を見つけるよう呼びかけている。 コード/データ:https://github.com/epfl-dlab/GPTurk

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