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評估以人為本的對抗性：ADVSCORE如何衡量基準測試的真正對抗強度？
核心概念
本文提出了一種基於人類評估的新指標ADVSCORE，用於衡量對抗性數據集的品質，並用其分析了現有數據集的缺陷，進而引導創建更有效的對抗性數據集ADVQA。
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Is your benchmark truly adversarial? AdvScore: Evaluating Human-Grounded Adversarialness
摘要
隨著AI模型在基準測試中表現出色，確保其面對非預期和挑戰性任務的穩健性至關重要。對抗性數據集的例子旨在使模型產生有害、不安全或錯誤的回應。然而，隨著模型的進步，這些對抗性數據集可能會過時，因此需要定期更新。然而，目前缺乏標準化的指標來衡量對抗性，也難以系統地識別這些數據集何時失效。
為了解決這個問題，本文提出了ADVSCORE，這是一種以人為本的評估指標，用於衡量數據集的真實對抗性。ADVSCORE透過捕捉模型和人類的不同能力來評估數據集的真實對抗性，同時識別出不佳的例子。
主要內容
對抗性數據集的評估需要人類的參與
對抗性樣本對於人類來說比模型更容易在實際任務中提供正確的答案。然而，隨著模型的改進，這些對抗性數據集可能會過時，需要定期更新。然而，目前缺乏標準化的指標來比較哪個數據集最能捕捉人類和模型能力之間的差距。
ADVSCORE的提出
ADVSCORE是一種以人為本的評估指標，用於衡量數據集的真實對抗性。它透過捕捉模型和人類的不同能力來評估數據集的真實對抗性，同時識別出不佳的例子。ADVSCORE基於項目反應理論（IRT），這是一個廣泛應用於心理測量學和教育測試的框架。
ADVSCORE的兩個關鍵面向
ADVSCORE衡量兩個關鍵面向：
真實對抗性： 捕捉模型和人類之間的表現差距，同時懲罰“不恰當”的例子（即模稜兩可的例子）。
區分度： 數據集如何有效地根據模型的能力對其進行排序。
ADVSCORE的優勢
ADVSCORE是第一個基於人類能力評估樣本“對抗性”的指標：它可以衡量隨著語言模型的改進，數據集的對抗性挑戰是變弱還是變強。
ADVQA的創建
ADVSCORE激勵作者貢獻一個新的以人為本的真實對抗性問題基準測試：ADVQA。ADVQA的創建流程產生了高質量且真實的對抗性問題。此外，ADVSCORE有助於提高ADVQA的區分度，確保所捕捉到的對抗性反映了人類和模型的不同技能。
ADVSCORE的應用
ADVSCORE使用9,347個人類回應和十個語言模型預測來追蹤模型在五年（2020-2024）內的改進。ADVSCORE評估對抗性數據集是否仍然適用於模型評估，衡量模型的改進，並為更好地與人類能力保持一致提供指導。
ADVSCORE的意義
ADVSCORE提供了一個評估對抗性數據集品質的有效方法，並為創建更有效的對抗性數據集提供了指導。
統計資料
ADVSCORE使用9,347個人類回應和十個語言模型預測來追蹤模型在五年（2020-2024）內的改進。
ADVQA在過去五年中，對抗性的下降幅度最小，與其他對抗性基準測試相比。
TRICKME在接下來的四年裡急劇下降，這表明模型在它們以前難以完成的任務上有所改進。
自2022年以來，BAMBOOGLE和FM2不再具有對抗性，顯示出負的ADVSCORE值。
深入探究
如何將ADVSCORE應用於其他自然語言處理任務，例如文本摘要或機器翻譯？
ADVSCORE 的核心概念是量化人類與模型在特定任務上的表現差距，並以此評估模型的不足之處。因此，要將 ADVSCORE 應用於其他自然語言處理任務，關鍵在於如何定義和量化「表現差距」以及「鑑別度」。以下以文本摘要和機器翻譯為例：
文本摘要：
表現差距的定義： 可以採用 ROUGE 或 BLEU 等指標，比較人類撰寫的摘要與模型生成的摘要之間的相似度差異。
鑑別度的定義： 可以設計不同難度的摘要任務，例如長文本摘要、包含專業術語的文本摘要等，觀察模型在不同難度任務上的表現差異。
ADVSCORE 的計算：
根據上述定義計算每個樣本的表現差距和鑑別度。
利用 IRT 模型學習樣本的難度和鑑別度參數，以及模型的技能參數。
結合表現差距、鑑別度和 IRT 模型的參數，計算每個樣本的 ADVSCORE。
機器翻譯：
表現差距的定義： 可以採用 BLEU 或 METEOR 等指標，比較人類翻譯的句子與模型翻譯的句子之間的質量差異。
鑑別度的定義： 可以設計不同難度的翻譯任務，例如包含俚語的句子、需要根據上下文調整翻譯的句子等，觀察模型在不同難度任務上的表現差異。
ADVSCORE 的計算：
根據上述定義計算每個樣本的表現差距和鑑別度。
利用 IRT 模型學習樣本的難度和鑑別度參數，以及模型的技能參數。
結合表現差距、鑑別度和 IRT 模型的參數，計算每個樣本的 ADVSCORE。
需要注意的是，ADVSCORE 的具體計算方式需要根據不同的任務進行調整，例如選擇合適的評估指標、設計合理的難度梯度等。
是否可以使用機器學習模型來預測ADVSCORE，從而減少對人工標註的需求？
使用機器學習模型預測 ADVSCORE 是有可能的，這可以減少對人工標註的依賴，提高評估效率。以下是一些可行的思路：
特徵工程：
從文本本身提取特徵，例如句子長度、詞彙豐富度、語法複雜度等。
利用預訓練語言模型 (如 BERT、RoBERTa) 提取文本的語義特徵。
結合任務特性設計特徵，例如文本摘要任務可以考慮文本的資訊密度、關鍵詞覆蓋率等。
模型訓練：
收集已標註 ADVSCORE 的數據集，作為訓練數據。
選擇合適的機器學習模型，例如迴歸模型、排序模型等。
利用提取的特徵訓練模型，使其能夠預測樣本的 ADVSCORE。
然而，這種方法也存在一些挑戰：
訓練數據的獲取： 需要大量的已標註 ADVSCORE 的數據才能訓練出有效的預測模型，而人工標註 ADVSCORE 本身就需要耗費大量的人力成本。
模型的泛化能力： 模型的預測能力受限於訓練數據的質量和數量，如果訓練數據不足或不夠全面，模型的泛化能力就會受到影響。
因此，使用機器學習模型預測 ADVSCORE 是一個值得探索的方向，但需要克服數據獲取和模型泛化能力方面的挑戰。
如果將人類的認知偏差考慮進去，ADVSCORE是否仍然是一個有效的評估指標？
人類的認知偏差確實可能影響 ADVSCORE 的評估結果。例如，人類在標註數據時可能會受到自身背景知識、文化差異等因素的影響，導致標註結果出現偏差。
然而，ADVSCORE 的設計理念本身就考慮到了人類認知的多樣性。IRT 模型可以捕捉不同標註者在技能水平上的差異，並將其納入模型的參數估計中。此外，ADVSCORE 還引入了「專家一致性」指標，用於懲罰那些在專家群體中存在較大分歧的樣本，從而降低認知偏差對評估結果的影響。
當然，要完全消除人類認知偏差的影響是非常困難的。以下是一些可以進一步提高 ADVSCORE 魯棒性的方法：
多元化的標註團隊： 招募來自不同背景、擁有不同專業知識的標註者，可以有效降低個體認知偏差對整體標註結果的影響。
標註指南的制定： 制定詳細的標註指南，明確標註標準和流程，可以減少標註者之間的理解差異，提高標註一致性。
多輪標註和質量控制： 採用多輪標註的方式，並對標註結果進行質量控制，可以及時發現和修正標註錯誤，提高數據質量。
總而言之，ADVSCORE 在設計上已經考慮到了人類認知偏差的影響，並採取了一定的措施來減輕其負面影響。然而，人類認知偏差是一個複雜的問題，需要不斷探索和完善評估方法，才能更準確地評估模型的真實能力。
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