論文の概要: Prevalence and prevention of large language model use in crowd work

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15683v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 09:52:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 19:30:32.609522
• Title: Prevalence and prevention of large language model use in crowd work
• Title（参考訳）: 集団作業における大規模言語モデルの利用状況と防止
• Authors: Veniamin Veselovsky, Manoel Horta Ribeiro, Philip Cozzolino, Andrew Gordon, David Rothschild, Robert West
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) の使用は, 集団作業者の間で広く普及していることを示す。 目標緩和戦略は, LLM の使用量を大幅に削減するが, 排除はしない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.554258761785512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We show that the use of large language models (LLMs) is prevalent among crowd workers, and that targeted mitigation strategies can significantly reduce, but not eliminate, LLM use. On a text summarization task where workers were not directed in any way regarding their LLM use, the estimated prevalence of LLM use was around 30%, but was reduced by about half by asking workers to not use LLMs and by raising the cost of using them, e.g., by disabling copy-pasting. Secondary analyses give further insight into LLM use and its prevention: LLM use yields high-quality but homogeneous responses, which may harm research concerned with human (rather than model) behavior and degrade future models trained with crowdsourced data. At the same time, preventing LLM use may be at odds with obtaining high-quality responses; e.g., when requesting workers not to use LLMs, summaries contained fewer keywords carrying essential information. Our estimates will likely change as LLMs increase in popularity or capabilities, and as norms around their usage change. Yet, understanding the co-evolution of LLM-based tools and users is key to maintaining the validity of research done using crowdsourcing, and we provide a critical baseline before widespread adoption ensues.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) の使用は, 群集労働者の間で広く普及しており, 目標緩和戦略は, LLM の使用を著しく削減するが, 排除しない。 LLMの使用に関して労働者が指示を受けていないテキスト要約タスクでは、LLMの使用頻度は30%程度と見積もられたが、LLMの使用を禁止し、コピーペーストを無効にすることで使用コストを高くすることで約半分削減された。 llmの使用は、(モデルではなく)人間の行動に関わる研究を害し、クラウドソースデータで訓練された将来のモデルを劣化させる可能性がある、高品質だが均質な反応をもたらす。 同時に、llmの使用を防止することは、高品質な応答を得るのと相反する可能性がある。例えば、労働者にllmを使わないよう要求する場合、要約には必須情報を含むキーワードが少なかった。 llmが人気や能力を高め、利用に関する基準が変わるにつれ、私たちの見積もはおそらく変わるでしょう。 しかし,LLMベースのツールとユーザの共同進化を理解することは,クラウドソーシングによる研究の妥当性を維持する鍵であり,広く普及する前に重要なベースラインを提供する。

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