AI 所生成文本的最权威评估者并非人类

2021/7/17 12:56:13 来源:量子位 作者:QbitAI 责编:玉笛

原标题:人类评估已不是 NLG 的最佳标准,华盛顿大学提出全新观点,网友:那是评估人水平不行)

AI 生成的文本好不好,最权威的评估者竟然不是人类自己?

最近,华盛顿大学和艾伦人工智能研究院的学者们在研究中发现:

未经过训练的人类评估文本时,往往过分关注生成文本像不像人话,而忽略了生成文本更重要的问题,即它的内容是否正确、合乎逻辑。

研究人员就给出了一个例子:

他们分别让未经训练的人类和机器来评价一段 GPT-3 生成的文字。

这段文字翻译过来为:

从前,有一个海盗。他是那种宁愿把时间花在驱赶在船周围游泳的鲨鱼上,也不愿驶向外国港口寻找战利品的海盗。他是个好海盗,高尚的海盗,诚实的海盗。他是个宁愿和妻儿呆在家里也不愿出海的海盗。

人类评估员认为这段文字除了有些啰嗦外,没什么大毛病。

这可能就是一个海盗想回家陪老婆孩子吧,AI 可能没理解,但是这也没什么稀奇的。

机器评估也认为这段文字很啰嗦,不过它对文段的内容提出了质疑:

海盗会有老婆孩子?还不和他一起在船上生活?

对比两种判断,人类评估更看重这段话像不像人话,在检验过它的确非常流畅后,就会默认这段文本没什么大问题了。

而机器的判断角度则更加多维,会考虑到文字传达的意思是否正确

很难分辨出 GPT-3 生成的文本

为了验证自己的观点,研究人员让未经训练的评估人员来区分人类写的文本和 AI 生成的文本。

他们选择了故事、新闻、菜谱三种不同的文体进行测试。

具体测试中,受试人员不仅要判断给出的文本是否人类创作的,还要填写相应的理由。

结果显示,在区分人类和 GPT-2 创作的文本时,被测试群体的正确率为 57.9%。

但是在区分 GPT-3 生成的文本上,正确率就下降到了 49.9%。

而二选一问题的随机概率就有 50%……

显然,普通人已经很难识别出当下最先进的 NLG 模型所生成的文本。

为了更进一步了解受试人员是如何做出判断的,研究人员对 150 个回答进行了分析。

结果发现,受试人员在做出判断后,更加倾向于从文本的格式、风格、语法角度上给出理由。

150 个回答中,基于文本形式的判断几乎是基于内容判断的 2 倍。

但是,GPT-3 在文本流畅度方面的表现其实已经非常出色,这或许也是为什么人类很难分辨 GPT-3 生成文本。

而且研究人员发现,受试人员给出判断的理由都不尽相同,这也表明人类评估文本没有一个明确的标准。

既然 NLG 模型训练后可以变强,那培训一下评估人员呢?

研究人员决定对一些受试人员进行了培训,提高他们评估文字的能力和速度。

他们准备了 3 种不同的培训:

第一种是给出明确的判断标准,让受试人员学习后来判断;

第二种是通过大量的实例训练,也就是题海战术;

第三种是通过不断对比来完成训练。

然而结果表明,这好像并没有什么用。

三种培训后的判断正确率分别为 52%、55%、53%,相较于未受训时的表现,没有显著提高。

不过从受试人员的回答中可以看到,更多人现在会多维度判断文本了,还是有进步的。

基于这样的实验结果,研究人员认为在评估最先进的 NLG 模型方面,人类可能真的不太靠谱了。

这实验不太靠谱

对于这样的结论,网友们提出了一些不同的看法:

判断文本质量其实是一件非常艰巨的任务,需要专家来进行评估。

或许是这项研究中的受试人员不太行?

有人就指出了问题所在:他们用的 Amazon Mechanical Turk 的评估员。

是受试人员不太行。

AMTurk 作为一个众包平台,近年来实在是饱受诟病。

此前 BBC 报道称,由于招募到的志愿者所在的地区存在一些观念偏见,导致最后研究出的算法也存在偏见。

而且招募到的人员水平也常常参差不齐。

不过有人也表示:这些人可能也是最适合的,因为他们最接近普通大众水平,专家认为好的文字,普通人未必也这么认为。

这要取决于生成文本的目标人群是谁。

实验中的志愿者对乔伊斯(后现代文学作家)的欣赏程度肯定和英文系教授不同。

尽管顶级文学评论家将其描述为“20 世纪实验文学的伟大纪念碑之一”和“英语中最美丽的散文诗之一”,但对于大多数普通读者而言,它非常晦涩难懂。

此外,也有人就对这项研究提出了改进建议:

我认为他们可以用更简单的 NLG 算法 (基于规则,n-gram, rnn) 进行更精细的分析,并对“非专家”评估者进行排名,而不是将他们作为一个群体来处理。

而关于 NLG 模型生成文本的评估问题,谷歌曾给出过一个方案。

2020 年,它们提出了一个可量化评估 NLG 模型性能的指标 ——BLEURT。

这是一个基于 BERT 的学习评价指标,在学习了几千个人类评估案例后,它可以对不同模型生成的文本进行打分。

其最大的优势就是,评估速度更快。

谷歌研究人员认为这个指标有助于 NLG 模型的研究和开发,而且可以为开发人员提供更加多维的评判标准。

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关键词:AI人工智能评估写作

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