論文の概要: LabelAId: Just-in-time AI Interventions for Improving Human Labeling Quality and Domain Knowledge in Crowdsourcing Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09810v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 18:59:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 21:25:23.860359
- Title: LabelAId: Just-in-time AI Interventions for Improving Human Labeling Quality and Domain Knowledge in Crowdsourcing Systems
- Title（参考訳）: LabelAId: クラウドソーシングシステムにおける人間のラベル付け品質とドメイン知識を改善するためのジャストインタイムAIインターベンション
- Authors: Chu Li, Zhihan Zhang, Michael Saugstad, Esteban Safranchik, Minchu Kulkarni, Xiaoyu Huang, Shwetak Patel, Vikram Iyer, Tim Althoff, Jon E. Froehlich,
- Abstract要約: 本稿では,クラウドワーカー間でのラベル付け品質とドメイン固有の知識の両面を強化するために,ジャスト・イン・タイムのAI介入について検討する。
本稿では,PWS(Programmatic Weak Supervision)とFT変換器を組み合わせてラベルの正しさを推定する高度な推論モデルであるLabelAIdを紹介する。
その後、都市アクセシビリティのためのオープンソースのクラウドソーシングプラットフォームであるProject SidewalkにLabelAIdを実装しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.546017147593044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Crowdsourcing platforms have transformed distributed problem-solving, yet quality control remains a persistent challenge. Traditional quality control measures, such as prescreening workers and refining instructions, often focus solely on optimizing economic output. This paper explores just-in-time AI interventions to enhance both labeling quality and domain-specific knowledge among crowdworkers. We introduce LabelAId, an advanced inference model combining Programmatic Weak Supervision (PWS) with FT-Transformers to infer label correctness based on user behavior and domain knowledge. Our technical evaluation shows that our LabelAId pipeline consistently outperforms state-of-the-art ML baselines, improving mistake inference accuracy by 36.7% with 50 downstream samples. We then implemented LabelAId into Project Sidewalk, an open-source crowdsourcing platform for urban accessibility. A between-subjects study with 34 participants demonstrates that LabelAId significantly enhances label precision without compromising efficiency while also increasing labeler confidence. We discuss LabelAId's success factors, limitations, and its generalizability to other crowdsourced science domains.
- Abstract（参考訳）: クラウドソーシングプラットフォームは、分散問題解決を変革してきたが、品質管理は依然として永続的な課題である。
労働者の事前審査や精錬指示のような伝統的な品質管理策は、しばしば経済生産の最適化にのみ焦点をあてる。
本稿では,クラウドワーカー間でのラベル付け品質とドメイン固有の知識の両面を強化するために,ジャスト・イン・タイムのAI介入について検討する。
本稿では,PWS(Programmatic Weak Supervision)とFT変換器を組み合わせた高度な推論モデルであるLabelAIdを紹介する。
技術的評価によると,当社のLabelAIdパイプラインは最先端のMLベースラインを一貫して上回り,50のダウンストリームサンプルでエラー推測精度を36.7%向上している。
その後、都市アクセシビリティのためのオープンソースのクラウドソーシングプラットフォームであるProject SidewalkにLabelAIdを実装しました。
34名の被験者による比較研究により、ラベルAIdは効率を損なうことなくラベルの精度を著しく向上し、ラベルの信頼性も向上することが示された。
本稿では,LabelAIdの成功要因,限界,および他のクラウドソース科学領域への一般化可能性について論じる。
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