AI标注挑战：自动化标注的神话
机器学习研究常常假设AI可以增强数据集标注，特别是视觉-语言模型（VLM）的图像描述，以降低成本和减少人工监督负担。
这让人想起2000年代初的“下载更多RAM”迷因，嘲笑软件可以解决硬件限制的想法。
然而，标注质量常常被忽视，被新AI模型的热潮所掩盖，尽管它在机器学习流程中扮演着关键角色。
AI识别和复制模式的能力依赖于高质量、一致的人工标注——由人在不完美环境中做出的主观判断所创建的标签和描述。
旨在模仿标注者行为以取代人工并扩展准确标注的系统，在面对未包含在人工提供示例中的数据时会遇到困难。相似性并不等同于等价性，跨领域一致性在计算机视觉中仍难以实现。
最终，人类判断定义了塑造AI系统的数据。
RAG解决方案
直到最近，数据集标注中的错误被视为次要权衡，因为生成式AI的输出虽不完美但具有市场价值。
2025年新加坡的一项研究发现，幻觉——AI生成虚假输出——是这些系统设计中固有的问题。
基于RAG的代理通过网络搜索验证事实，在研究和商业应用中逐渐受到关注，但增加了资源成本和查询延迟。新信息应用于训练模型时缺乏原生模型连接的深度。
有缺陷的标注会削弱模型性能，提高标注质量虽然因人类主观性而不完美，但至关重要。
RePOPE洞察
德国的一项研究揭示了旧数据集的缺陷，重点关注MSCOCO等基准测试中的图像描述准确性。它展示了标签错误如何扭曲视觉-语言模型的幻觉评估。
近期研究中的示例，显示MSCOCO数据集描述中物体识别错误。对POPE基准的手动修订凸显了在标注管理上节省成本的弊端。 来源：https://arxiv.org/pdf/2504.15707
考虑一个AI评估街景图像是否存在自行车。如果模型说是，但数据集声称否，则被标记为错误。然而，如果图像中明显存在自行车但标注遗漏，模型是正确的，而数据集有缺陷。此类错误会扭曲模型准确性和幻觉指标。
不正确或模糊的标注可能使准确的模型看似错误，或使有缺陷的模型看似可靠，复杂化幻觉诊断和模型排名。
该研究重新审视了基于投票的对象探测评估（POPE）基准，测试视觉-语言模型使用MSCOCO标签识别图像中物体的能力。
POPE将幻觉重新定义为是/否分类任务，通过提示如“图像中有吗？”询问模型特定物体是否出现在图像中。
视觉-语言模型中的物体幻觉示例。加粗标签标记原始标注中的物体；红色标签高亮模型产生的幻觉物体。左侧示例使用传统评估，右侧三个示例来自POPE变体。 来源：https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.20.pdf
真实物体（答案：是）与不存在的物体（答案：否）配对，随机、频繁或基于共现选择。这实现了无需复杂描述分析的稳定、与提示无关的幻觉评估。
该研究，RePOPE：标注错误对POPE基准的影响，重新检查MSCOCO标签，发现许多错误或模糊之处。
2014年MSCOCO数据集中的图像。 来源：https://arxiv.org/pdf/1405.0312
这些错误改变了模型排名，一些高性能模型在针对修正标签评估时排名下降。
在原始POPE和重新标注的RePOPE上测试开源视觉-语言模型，显示排名显著变化，特别是在F1分数上，几个模型性能下降。
该研究认为，标注错误掩盖了模型的真实幻觉，提出RePOPE作为更准确的评估工具。
研究中的示例显示POPE描述遗漏了细微物体，如有轨电车车厢旁的人或被网球选手遮挡的椅子。
方法与测试
研究人员为MSCOCO标注重新标注，每实例由两名人工审查员处理。模糊案例，如下所述，被排除在测试之外。
POPE中的模糊案例，如泰迪熊被标注为熊或摩托车被标注为自行车，因主观分类和MSCOCO不一致而被RePOPE排除。
论文指出：
“原始标注者忽略了背景中的人或玻璃后的人，被网球选手遮挡的椅子，或凉拌卷心菜中模糊的胡萝卜。”
“MSCOCO标签不一致，如将泰迪熊分类为熊或摩托车分类为自行车，源于不同的物体定义，使此类案例被标记为模糊。”
重新标注结果：在POPE变体中，‘是’标签中有9.3%不正确，13.8%模糊；‘否’标签中有1.7%错误，4.3%模糊。
团队测试了开源模型，包括InternVL2.5、LLaVA-NeXT、Vicuna、Mistral 7b、Llama、LLaVA-OneVision、Ovis2、PaliGemma-3B和PaliGemma2，跨POPE和RePOPE进行测试。
结果显示，原始标签错误导致真正例下降。虚假正例在随机子集上翻倍，流行子集上保持稳定，对抗子集上略降。重新标注改变了F1排名，Ovis2-4B和-8B等模型名列前茅。
图表显示，真正例在所有模型中下降，因为正确答案往往基于错误标签，而虚假正例变化不一。
在POPE的随机子集中，虚假正例几乎翻倍，揭示了存在但原始标注遗漏的物体。在对抗子集中，虚假正例下降，因为未标注但存在的物体常被忽略。
精确度和召回率受到影响，但模型排名保持稳定。F1分数，POPE的关键指标，显著变化，顶级模型如InternVL2.5-8B下降，Ovis2-4B和-8B上升。
由于修正数据集中正负样本不平衡，准确度分数可靠性较低。
该研究强调高质量标注的必要性，并在GitHub上共享了修正标签，指出RePOPE单独无法完全解决基准饱和问题，因为模型在真正例和负例上仍得分超过90%。建议使用DASH-B等额外基准。
结论
这项研究因数据集较小而可行，突显了扩展到超大规模数据集的挑战，隔离代表性数据很困难，可能导致结果偏差。
即使可行，当前方法表明需要更好、更广泛的人工标注。
“更好”和“更多”带来了不同挑战。像Amazon Mechanical Turk这样的低成本平台可能导致标注质量差，而外包到不同地区可能与模型预期用例不符。
这仍是机器学习经济学中一个核心、未解决的问题。
首次发布于2025年4月23日，星期三
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这些错误改变了模型排名，一些高性能模型在针对修正标签评估时排名下降。
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结论
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