文章主题：数据标注, ChatGPT, AI
Pine 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
又一“人类饭碗”被AI抢走，还是和训练AI息息相关的：
数据标注。
苏黎世大学研究发现，在ChatGPT面前，无论成本还是效率，人类可以说是毫无优势：
成本上，ChatGPT平均每个标注成本低于0.003美元，比众包平台便宜20倍；效率上，在相关性、立场、主题等任务中，ChatGPT也是以4:1的优势“碾压”人类。
论文发出后，有网友调侃，“生成训练数据需要人工”的说法已经成为过去式了。
还有人直呼“古籍修复数字化工作是不是有希望提速了”。
还有人看热闹不嫌事大，直接发推称：
这是直接端了平台工作者的饭碗。
话说回来，ChatGPT是怎么抢了数据标注工作者的“饭碗”的？
ChatGPT在80%任务上占优势
首先得先了解下数据标注工作的具体内容。
“data labeling, in essence, involves assigning tags to content on social media platforms, categorizing it under various themes or concepts, and even determining its stance and sentiment. This crucial process helps organize and interpret the vast sea of digital information.”
这些经过标注的数据就可以用作NLP模型的训练集或是评估标准。
以往，这类工作都是交由人工处理的，比如说MTurk就是专门进行数据标注的一个众包平台。
🌟💡在MTurk这个众包帝国中，细分工作变得更为精准，专业人士如数据标注大师与多才众包者共舞于职场舞台。👩💻💼通过专业培训的加持，他们以卓越技能定义着数据世界的精确标签。
前者在产出高质量数据上具有优势，但自然成本也更高，而后者虽然更便宜但质量也会随任务难度波动。
于是研究团队就开始着手研究大语言模型（LLM）在这方面的潜力，并且对比了没有额外训练（zero-shot）的ChatGPT（基于GPT-3.5）和MTurk在数据标注上的性能。
这项对比基于研究团队此前收集到的2382条推文样本。
ChatGPT和MTurk分别将推文以“相关性、立场、主题、政策、实用性”这五种任务进行标注。
评估的标准有两条：
准确性：ChatGPT和MTurk众包工作者相较于正确标注的百分比；编码者间的一致性信度：用ChatGPT、MTurk众包工作者以及专业数据标注者任意二者之间的一致性来计算；
结果呢也显而易见，在准确性上，ChatGPT有五分之四的任务都要优于MTurk众包工作者。
在一致性信度上，ChatGPT全部任务都超过了专业数据标注者。
成本方面，开头也已经提过，ChatGPT平均每条比人工便宜20倍，何况AI还能24*7无休。
不过对于研究团队得出的这个结论并不是所有网友都买账，有人表示：
这五条任务都太单一了，难度也是。仅凭这一点就得出这样的结论可靠性存疑。
甚至还有网友嘲讽了起研究样本太少来：
（竟然）只用2382条推文做样本。
“饭碗威胁”不止数据标注
现在，AI会不会完全取代某一类工作还不好说，但它会在一定程度上影响人类工作是毋庸置疑的。
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并且薪资越高的职业受到的冲击就越大。
OpenAI还进一步列出了会被影响的具体职业，从大到小依次是：
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除此之外，OpenAI的CEO奥特曼也不止在一个场合下说过“AI会取代现有的部分工作”。
前不久，MidjourneyV5大升级也是让不少人类画师直呼饭碗不保。
emmmmmm，你觉得你的饭碗还保得住吗？
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2303.15056
参考链接：
https://twitter.com/arankomatsuzaki/status/1640521970608402435
— 完 —
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