Can Unconfident LLM Annotations Be Used for Confident Conclusions?

📄 arXiv: 2408.15204v2 📥 PDF

作者: Kristina Gligorić, Tijana Zrnic, Cinoo Lee, Emmanuel J. Candès, Dan Jurafsky

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-08-27 (更新: 2025-02-08)

备注: Please cite as: Can Unconfident LLM Annotations Be Used for Confident Conclusions? Kristina Gligorić, Tijana Zrnic, Cinoo Lee, Emmanuel Candès, and Dan Jurafsky. NAACL, 2025

💡 一句话要点

提出置信度驱动推理，利用LLM标注与置信度指标优化人工标注，提升计算社会科学研究效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 人工标注 置信度驱动推理 计算社会科学 统计估计

📋 核心要点

  1. 现有计算社会科学研究依赖昂贵的人工标注，而直接使用LLM标注的有效性缺乏充分保障。
  2. 置信度驱动推理结合LLM标注和置信度指标，智能选择需要人工标注的数据，降低标注成本。
  3. 实验表明，该方法在文本礼貌、立场和偏见分析中，可减少超过25%的人工标注，同时保证结论有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各种任务中与人类评估者表现出高度一致性，展现了缓解人工数据收集挑战的潜力。在计算社会科学（CSS）领域，研究人员越来越多地利用LLM标注来补充缓慢且昂贵的人工标注。然而，在不损害下游结论有效性的前提下，收集和使用LLM标注的指南仍然有限。我们引入了置信度驱动推理：一种结合LLM标注和LLM置信度指标的方法，以策略性地选择应收集哪些人工标注，目标是产生准确的统计估计和可证明有效的置信区间，同时减少所需的人工标注数量。我们的方法具有防止低质量LLM标注的保障措施，保证结论的有效性，并且其准确性不低于仅依赖人工标注的情况。我们在文本礼貌、立场和偏见这三个CSS设置中的统计估计任务中，证明了置信度驱动推理相对于基线的有效性，在每个设置中减少了超过25%的所需人工标注数量。虽然我们使用CSS设置进行演示，但置信度驱动推理可用于估计各种NLP问题中的大多数标准量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决计算社会科学研究中人工标注成本高昂的问题。现有方法直接使用LLM标注可能引入偏差，影响研究结论的有效性。因此，如何在保证结论有效性的前提下，高效利用LLM标注，减少人工标注需求，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM的置信度信息来指导人工标注。具体来说，对于LLM置信度较低的样本，更倾向于进行人工标注，以确保最终结论的准确性。通过这种方式，可以在减少人工标注数量的同时，保证研究结论的有效性。

技术框架：置信度驱动推理方法主要包含以下几个阶段：1) 使用LLM对数据进行初步标注，并获得相应的置信度指标；2) 根据LLM的置信度指标，策略性地选择需要进行人工标注的样本；3) 对选定的样本进行人工标注；4) 将LLM标注和人工标注结合起来，进行统计估计和推断。该框架的核心在于如何根据LLM的置信度指标，设计有效的选择策略。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM的置信度信息融入到标注流程中，并设计了一种策略性的选择方法，从而在减少人工标注数量的同时，保证了研究结论的有效性。与现有方法相比，该方法不仅考虑了LLM的标注结果，还考虑了LLM对自身标注结果的置信程度。

关键设计：论文的关键设计在于如何定义和使用LLM的置信度指标。具体的置信度指标可能因不同的LLM和任务而异。此外，如何设计有效的选择策略，以平衡人工标注的数量和研究结论的准确性，也是一个关键的设计问题。论文可能采用某种阈值或者更复杂的算法来选择需要人工标注的样本。具体的损失函数和网络结构（如果涉及）未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，置信度驱动推理方法在文本礼貌、立场和偏见分析三个计算社会科学任务中，均能有效减少人工标注数量，降幅超过25%。这表明该方法在实际应用中具有显著的效率提升，能够在保证研究质量的前提下，大幅降低标注成本。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于计算社会科学、自然语言处理等领域，尤其适用于需要大量标注数据的场景。通过降低人工标注成本，可以加速相关研究的进展，并促进LLM在社会科学领域的应用。未来，该方法有望推广到其他需要数据标注的任务中，例如图像识别、语音识别等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown high agreement with human raters across a variety of tasks, demonstrating potential to ease the challenges of human data collection. In computational social science (CSS), researchers are increasingly leveraging LLM annotations to complement slow and expensive human annotations. Still, guidelines for collecting and using LLM annotations, without compromising the validity of downstream conclusions, remain limited. We introduce Confidence-Driven Inference: a method that combines LLM annotations and LLM confidence indicators to strategically select which human annotations should be collected, with the goal of producing accurate statistical estimates and provably valid confidence intervals while reducing the number of human annotations needed. Our approach comes with safeguards against LLM annotations of poor quality, guaranteeing that the conclusions will be both valid and no less accurate than if we only relied on human annotations. We demonstrate the effectiveness of Confidence-Driven Inference over baselines in statistical estimation tasks across three CSS settings--text politeness, stance, and bias--reducing the needed number of human annotations by over 25% in each. Although we use CSS settings for demonstration, Confidence-Driven Inference can be used to estimate most standard quantities across a broad range of NLP problems.