An Investigation of Human Annotators' AI Teammate Selection and Compliance Behaviours
Notice bibliographique
Résumé
Human-artificial intelligence (AI) collaborative annotation has gained increasing prominence as a result of its enormous potential to complement human and AI strengths as well as AI's recent development. However, it is not straightforward to form suitable human-AI teams and design human-AI interaction mechanisms for effective collaborative annotation. Through an exploratory study, this thesis investigated a diverse set of factors that may influence humans' AI teammate selection and compliance behaviours in a collaborative annotation context wherein AI agents serve as suggesters to humans. The study results indicate that multiple factors influenced which AI agents the participants chose to receive suggestions from, such as the AI agents' recent and overall accuracies as well as the participants' suggestion compliance records. We also discovered that the participants' AI compliance decisions were swayed by factors including whether the AI agents' suggestions aligned with the participants' top choices and whether such suggestions provided novel perspectives to the participants. Moreover, it was found that most of the participants constructed narratives to interpret the differences in various AI teammates' behaviours based on limited evidence. This thesis also contributes by presenting MIA, a versatile web platform for mixed-initiative annotation. Based on the weaknesses of MIA's current designs, as informed by empirical results of the aforementioned exploratory study and another human-AI collaborative annotation study, as well as the goals to improve MIA's scalability and adaptability, this thesis proposes design changes to MIA; these design changes also apply to other mixed-initiative annotation platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».