Effiziente Nutzung von Großen Sprachmodellen (LLMs) zur Unterstützung der kollaborativen menschlich-KI-gestützten Annotation von Online-Risikodaten

Core Concepts

Großen Sprachmodelle (LLMs) können als interaktive Forschungswerkzeuge genutzt werden, um die Zusammenarbeit zwischen menschlichen Codierern und KI bei der effektiven Annotation von Online-Risikodaten in großem Umfang zu erleichtern.

Abstract

In diesem Positionspapier diskutieren wir das Potenzial, LLMs als interaktive Forschungswerkzeuge zu nutzen, um die Zusammenarbeit zwischen menschlichen Codierern und KI bei der effektiven Annotation von Online-Risikodaten in großem Umfang zu erleichtern. Die kollaborative menschlich-KI-gestützte Datenkennzeichnung ist ein vielversprechender Ansatz für die Annotation großer und komplexer Datensätze für verschiedene Aufgaben. Allerdings sind Werkzeuge und Methoden zur Unterstützung einer effektiven menschlich-KI-Zusammenarbeit für die Datenkennzeichnung noch wenig erforscht. Diese Lücke ist relevant, da Aufgaben der gemeinsamen Kennzeichnung eine interaktive Diskussion unterstützen müssen, die Nuancen und Kontext hinzufügen kann, insbesondere im Kontext von Online-Risiken, die sehr subjektiv und kontextualisiert sind. Daher stellen wir einige der frühen Vorteile und Herausforderungen der Nutzung von LLM-basierten Werkzeugen für die Risikoannotation vor und schlagen zukünftige Richtungen für die HCI-Forschungsgemeinschaft vor, um LLMs als Forschungswerkzeuge zur Erleichterung der menschlich-KI-Zusammenarbeit bei der kontextualisierten Online-Datenkennzeichnung zu nutzen.

Stats

Online-Risiko-Exposition ist ein weit verbreitetes Phänomen, das Millionen von Social-Media-Nutzern täglich betrifft.
Die Entwicklung und Implementierung von maschinellen Lerntools zur automatischen Erkennung und Minderung verschiedener Online-Risiken hat sich beschleunigt.
Für die Entwicklung dieser KI-basierten Systeme verwenden HCI-, Social-Computing- und ML-Forschung oft ein Team von menschlichen Codierern, um Referenzdatenkennzeichnungen durchzuführen, was ein zeitaufwendiger und kostenintensiver Prozess sein kann.
Bestehende Literatur zur Erkennung von Desinformation, die sich auf quellenbasierte Etiketten verlässt, zeigt nur etwa 50% Übereinstimmung zwischen Quellen- und Artikelebene-Etiketten für die Glaubwürdigkeit politischer Nachrichten.

Quotes

"Es gibt einen wachsenden Bedarf an innovativen und effizienten Methoden, um menschliche Codierer bei der Kennzeichnung großer Korpora von Online-Daten zu unterstützen, was einen erheblichen methodischen Einfluss auf die HCI- und Social-Computing-Forschung haben kann."
"Das Konzept des Online-Risikos ist sehr subjektiv und nuanciert, und die kontextuelle Sensibilität sollte berücksichtigt werden, wenn Online-Risiken identifiziert werden."

Key Insights Distilled From

Leveraging Large Language Models (LLMs) to Support Collaborative Human-AI Online Risk Data Annotation

by Jinkyung Par... at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07926.pdf

Deeper Inquiries

Wie können wir die interaktive Konversation zwischen Menschen und KI nutzen, um hochgradig nuancierte, kontextualisierte Online-Risikodatenannotationsaufgaben in großem Umfang zu unterstützen?

Um die interaktive Konversation zwischen Menschen und KI effektiv zu nutzen, um hochgradig nuancierte und kontextualisierte Online-Risikodatenannotationsaufgaben in großem Umfang zu unterstützen, müssen mehrere Aspekte berücksichtigt werden:

Interaktivität: Die Interaktion zwischen Menschen und KI durch LLMs ist entscheidend, um Transparenz zu gewährleisten. Durch eine interaktive Konversation können feine Nuancen und Kontexte in den Daten besser erfasst werden. Es ist wichtig, dass die KI in der Lage ist, auf menschliche Anfragen und Rückmeldungen angemessen zu reagieren, um ein tieferes Verständnis für die Online-Risikodaten zu ermöglichen.

Context-Awareness: LLMs müssen in der Lage sein, den Kontext der Online-Risikodaten zu verstehen, da Risiken subjektiv und kontextabhängig sind. Es ist wichtig, dass die KI die Feinheiten und Nuancen der Daten erfassen kann, um genaue Annotationen vorzunehmen.

Prompt Design: Die Qualität der Prompts, die an die LLMs gegeben werden, ist entscheidend für die Genauigkeit der Annotationsaufgaben. Durch gut durchdachte und kontextbezogene Prompts können die LLMs besser auf die spezifischen Anforderungen der Online-Risikodaten reagieren und konsistente Ergebnisse liefern.

User Interface: Ein benutzerfreundliches und intuitives Benutzeroberfläche ist wichtig, um die Interaktion zwischen Forschern und KI zu erleichtern. Ein einfaches Design mit den notwendigen Funktionen zur Unterstützung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI kann die Effizienz der Datenannotationsaufgaben verbessern.

Wie können wir Prompts entwerfen, die hochgradig nuancierte und kontextualisierte Online-Risikodatenannotationsaufgaben am besten unterstützen?

Um effektive Prompts zu entwerfen, die hochgradig nuancierte und kontextualisierte Online-Risikodatenannotationsaufgaben am besten unterstützen, sollten folgende Aspekte berücksichtigt werden:

Kontextualisierung: Die Prompts sollten den Kontext der Online-Risikodaten berücksichtigen und spezifische Anweisungen enthalten, um die KI bei der Erfassung von feinen Nuancen zu unterstützen.

Klarheit und Präzision: Die Prompts müssen klar und präzise formuliert sein, um Missverständnisse zu vermeiden und sicherzustellen, dass die KI die Aufgabe korrekt ausführt.

Flexibilität: Die Prompts sollten flexibel genug sein, um auf verschiedene Arten von Online-Risikodaten reagieren zu können und gleichzeitig genügend Anleitung bieten, um genaue Annotationen zu ermöglichen.

Feedback-Integration: Die Prompts können auch Mechanismen zur Integration von Feedback von menschlichen Annotatoren enthalten, um die Qualität der Annotationsaufgaben kontinuierlich zu verbessern.

Wie können wir die Konsistenz der von LLMs generierten Online-Risikokennzeichnungen erhöhen?

Um die Konsistenz der von LLMs generierten Online-Risikokennzeichnungen zu erhöhen, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Prompt-Design: Durch die Verwendung von gut durchdachten und konsistenten Prompts können konsistente Reaktionen von den LLMs erzielt werden. Einheitliche Anweisungen und Kontextualisierung können dazu beitragen, dass die KI konsistente Ergebnisse liefert.

Mehrere Iterationen: Durch die Kombination von Antworten aus mehreren Iterationen können Trends in den Ausgaben identifiziert werden, um konsistente Muster zu erkennen und die Zuverlässigkeit der Kennzeichnungen zu verbessern.

Feedback-Schleifen: Die Integration von Feedback-Schleifen, in denen menschliche Annotatoren die Ergebnisse überprüfen und korrigieren, kann dazu beitragen, Inkonsistenzen zu identifizieren und die Genauigkeit der Kennzeichnungen zu erhöhen.

Training und Feinabstimmung: Durch gezieltes Training und Feinabstimmung der LLMs auf spezifische Online-Risikodaten können konsistentere Ergebnisse erzielt werden, da die KI besser auf die spezifischen Anforderungen der Aufgabe vorbereitet ist.