Иллюзия объективности: как данные теряют человеческий голос

Автор: Денис Аветисян

Статья исследует проблему субъективности в процессе разметки данных и критикует стремление к созданию единого «золотого стандарта» в машинном обучении.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Критический анализ парадигмы «истинной разметки» (ground truth) в контексте справедливости, плюрализма и влияния процедурной эффективности на репрезентацию человеческого опыта.

Несмотря на широкое распространение, понятие «истины в последней инстанции» в машинном обучении часто игнорирует субъективность человеческого восприятия. Данная работа, озаглавленная ‘Dissecting Subjectivity and the «Ground Truth» Illusion in Data Annotation’, анализирует, как современные практики разметки данных систематически нивелируют разнообразие точек зрения, создавая иллюзию объективности. Исследование показывает, что доминирование западных норм и акцент на процедурной эффективности приводят к исключению голосов и опыта маргинализированных групп. Возможно ли построение действительно компетентных моделей, способных учитывать сложность и многогранность человеческого опыта, если мы не переосмыслим саму парадигму «истины в последней инстанции»?

Иллюзия Объективности: Неуловимая Истина

Парадигма “истины в последней инстанции” в аннотации данных исходит из предположения о существовании единственной объективной реальности, игнорируя при этом присущую человеческой разметке субъективность. В основе этого подхода лежит убеждение, что существует некий “правильный” ответ, который необходимо выявить и зафиксировать, однако сам процесс интерпретации и категоризации информации неизбежно зависит от индивидуального опыта, культурного контекста и личных предубеждений разметчика. Таким образом, стремление к абсолютно объективной разметке является иллюзорным, поскольку любое аннотирование несет в себе отпечаток субъективности, который необходимо учитывать при анализе и использовании размеченных данных. Недооценка этого фактора может привести к искажению результатов и усилению предвзятости в моделях машинного обучения.

В науке о данных и машинном обучении широко распространено заблуждение, известное как позитивистская ошибка. Оно заключается в том, что любое расхождение во мнениях при аннотации данных рассматривается как помеха, случайный шум, который необходимо устранить для достижения якобы объективной истины. Однако, такое упрощение игнорирует тот факт, что разногласия могут нести в себе ценную информацию о нюансах данных, различных точках зрения и скрытых предвзятостях. Рассматривая несогласие исключительно как ошибку, исследователи упускают возможность выявить и исправить системные недостатки в процессах аннотации, что в конечном итоге может привести к созданию моделей, укореняющих и усиливающих существующее неравенство. Вместо подавления расхождений, необходимо их анализировать и учитывать как важный сигнал, указывающий на сложность и многогранность явления, которое пытаются смоделировать.

Систематический обзор литературы, охватывающий 346 научных работ из ведущих конференций, таких как ACL, AIES, CHI, CSCW, EAAMO, FAccT и NeurIPS (2020-2025 гг.), показал, что стремление к “процедурной справедливости” (Niti) — то есть к последовательности и стандартизации в процессе разметки данных — зачастую затмевает подлинную справедливость. Исследование выявило тенденцию к приоритету унификации процедур над учетом разнообразных точек зрения и контекстов, что может приводить к искажению данных и усилению предвзятости. В результате, фокус на формальной корректности часто превалирует над стремлением к содержательной точности и репрезентативности, что, в свою очередь, ограничивает возможности создания действительно справедливых и инклюзивных систем искусственного интеллекта.

Практики аннотации данных, стремясь к кажущейся объективности, нередко приводят к “эпистемической стиранию” — подавлению знаний и точек зрения маргинализированных групп. Это происходит не из-за преднамеренного злоумыслия, а в результате фокусировки на процедурной справедливости — стандартизации и последовательности — в ущерб подлинной справедливости и учету разнообразных перспектив. Когда аннотаторы, часто представляющие доминирующие группы, определяют “правильные” ответы, альтернативные интерпретации, основанные на опыте и знаниях других групп, игнорируются или отвергаются как “шум”. В результате, создаваемые модели машинного обучения могут увековечивать предвзятости и усиливать существующее неравенство, поскольку они обучаются на данных, которые не отражают полноту и сложность человеческого опыта. Это явление представляет серьезную этическую проблему и требует пересмотра подходов к аннотации данных, с акцентом на инклюзивность и учет разнообразных голосов.

Бремя Разметчика: Прекариат и Перспектива

Нестабильность занятости работников, занимающихся разметкой данных («прекарные работники»), оказывает влияние на качество и объективность предоставляемых ими результатов. Отсутствие стабильного дохода и социальной защиты может приводить к снижению мотивации, спешке в выполнении задач и, как следствие, к ошибкам и предвзятости в процессе разметки. Работники, сталкивающиеся с финансовой неопределенностью, могут быть склонны к выбору наиболее простых и быстрых вариантов разметки, даже если они не отражают наиболее точную или нюансированную интерпретацию данных. Это, в свою очередь, приводит к систематическим искажениям в обучающих наборах данных, используемых для машинного обучения, и, следовательно, к предвзятости в работе алгоритмов.

Рассмотрение аннотаторов как взаимозаменяемых единиц обработки данных приводит к обесцениванию их индивидуального опыта и знаний. Такой подход игнорирует тот факт, что каждый аннотатор обладает уникальной культурной принадлежностью, личным бэкграундом и специфическим способом интерпретации информации. В результате, нюансы и контекст, которые могут быть критически важны для точной аннотации, упускаются из виду, поскольку индивидуальные перспективы не учитываются в процессе маркировки данных. Это снижает качество и объективность размеченных данных, поскольку они формируются без должного внимания к разнообразию человеческого опыта.

Географическая гегемония в задачах аннотирования данных проявляется в приоритете перспектив и знаний, характерных для западных культур, над знаниями и опытом, распространенными в других регионах мира. Это приводит к “эпистемической стиранию” (epistemic erasure), когда локальные контексты, нюансы и специфические интерпретации игнорируются или недооцениваются при разметке данных. В результате, создаваемые модели машинного обучения могут демонстрировать смещения и неточности при работе с данными, относящимися к не-западным культурам или контекстам, поскольку обучение происходило на данных, отражающих преимущественно западную точку зрения. Этот эффект особенно заметен в задачах, требующих культурной чувствительности или понимания локальных обычаев, например, в задачах компьютерного зрения, обработки естественного языка и распознавания речи.

Процесс аннотирования данных не является нейтральным, поскольку такие факторы, как нестабильность занятости аннотаторов, их восприятие как взаимозаменяемых единиц обработки данных и географическое доминирование в определении задач, оказывают непосредственное влияние на формируемый датасет. Эти условия приводят к систематическим искажениям и предвзятостям, встраиваемым в данные на этапе их разметки. В результате, данные не просто отражают реальность, но и активно конструируются под влиянием социально-экономических и культурных особенностей, определяющих условия труда и перспективу аннотаторов, что необходимо учитывать при анализе и интерпретации полученных результатов.

Плюралистическая Аннотация: Возвращение Разнообразного Знания

Концепция “Ситуативной Аннотации” признает, что присваиваемые метки неизбежно формируются ценностями и опытом самих аннотаторов. В отличие от традиционных подходов, стремящихся к объективности и устранению субъективности, ситуативная аннотация рассматривает эту субъективность как неотъемлемую и ценную часть процесса. Это означает, что разнообразие интерпретаций и перспектив не подавляется, а активно поддерживается и документируется. Признание влияния личного контекста на процесс аннотации позволяет создавать более полные и репрезентативные наборы данных, отражающие сложность и многогранность человеческого знания, а также способствует более глубокому пониманию причин расхождений в оценках.

Делиберативная аннотация, подкрепленная извлечением обоснований (Rationale Extraction), предполагает не просто достижение консенсуса при разметке данных, а стимулирование дискуссии и углубленного понимания между аннотаторами. Этот подход выходит за рамки простого голосования и учета мнения большинства, акцентируя внимание на причинах, по которым аннотаторы делают определенные выборы. Извлечение обоснований позволяет документировать и анализировать логику, лежащую в основе каждой разметки, что способствует выявлению разногласий, их обсуждению и формированию более полного и нюансированного представления о данных. Таким образом, делиберативная аннотация направлена на создание не просто согласованного, но и обоснованного и прозрачного набора данных.

Плюралистические инфраструктуры аннотаций направлены на активный поиск и представление разнообразных точек зрения, ставя под сомнение концепцию единственно верного ответа. Это предполагает создание систем, которые не стремятся к достижению консенсуса как единственной цели, а, напротив, документируют и сохраняют различные интерпретации и оценки. Такие инфраструктуры могут включать в себя механизмы для сбора аннотаций от широкого круга участников с различным опытом и ценностями, а также инструменты для визуализации и анализа разногласий. Ключевым аспектом является обеспечение прозрачности процесса аннотирования, позволяющее исследователям оценить влияние различных перспектив на результаты и избежать искажений, возникающих при стремлении к искусственному согласию.

Стремление к плюралистической аннотации предполагает отказ от практики разрешения разногласий путем простого голосования большинства, широко распространенной в существующих наборах данных — так называемой “ловушки консенсуса”. Эта практика игнорирует ценность альтернативных точек зрения и приводит к искажению данных. Одновременно с этим, важно преодолеть “ошибку шумного сенсора”, предполагающую, что разногласия в аннотациях являются исключительно шумом, требующим устранения. Напротив, расхождения следует рассматривать как отражение сложности и многогранности человеческого знания, а не как дефект, требующий исправления. В результате, создание наборов данных, учитывающих и представляющих различные интерпретации, позволяет более полно и точно отразить богатство человеческого понимания.

За Пределами Человека-в-Цикле: Более Справедливое Будущее

Модели, использующие человека в качестве верификатора, представляют собой перспективный подход к снижению зависимости от прямого привлечения людей к разметке данных. В отличие от традиционных методов, где люди создают метки с нуля, эти модели полагаются на автоматизированные системы для генерации предварительных меток, а затем предлагают человеку лишь проверить и исправить их. Такой подход позволяет значительно сократить объём ручной работы, что, в свою очередь, уменьшает необходимость в больших командах разметчиков, часто работающих в условиях нестабильной занятости и низкой оплаты. Уменьшение зависимости от прямого участия человека в процессе разметки способствует созданию более этичных и устойчивых рабочих мест в сфере искусственного интеллекта, перенаправляя усилия людей на задачи, требующие критического мышления и креативности, а не на монотонное выполнение рутинных операций.

Модели, использующие подход “человек-как-верификатор”, требуют тщательной разработки, чтобы избежать усиления эффекта “якорения” и увековечивания существующих предубеждений. Эффект “якорения” возникает, когда первоначальная информация, даже нерелевантная, влияет на последующие суждения и решения модели, что может приводить к систематическим ошибкам. Если обучающие данные содержат скрытые предрассудки, модель может не только воспроизвести, но и усилить их, приводя к несправедливым или дискриминационным результатам. Поэтому критически важно применять методы смягчения предвзятости на всех этапах разработки, включая выбор данных, архитектуру модели и процесс оценки, чтобы обеспечить справедливость и надежность системы.

Использование синтетических данных для расширения обучающих наборов представляется перспективным решением, однако несет в себе риск усиления так называемой “ловушки консенсуса”. Если синтетические данные генерируются и оцениваются без учета разнообразия перспектив и культурных особенностей, они могут непреднамеренно увековечить существующие предубеждения и стереотипы, отражая лишь доминирующие точки зрения. Это приводит к тому, что модели машинного обучения, обученные на таких данных, демонстрируют предвзятость и несправедливость по отношению к группам, чьи взгляды не были учтены при создании синтетического набора. Для предотвращения этого необходимо внедрять механизмы контроля и оценки, обеспечивающие репрезентативность и инклюзивность при генерации и валидации синтетических данных, гарантируя тем самым справедливость и объективность алгоритмов.

В основе действительно справедливого подхода к разметке данных лежит концепция «Праведной справедливости» (Ньяя), которая предполагает не просто устранение явных несправедливостей, но и сохранение значимости личного опыта каждого участника. Этот принцип требует осознанного подхода к процессу сбора и обработки информации, учитывающего потенциальное влияние разметки на различные социальные группы. Вместо фокусировки исключительно на статистической точности, необходимо обеспечить, чтобы данные отражали многообразие реальностей и не увековечивали существующие предрассудки. Применение Ньяи подразумевает постоянную оценку и корректировку процессов разметки с целью минимизации вреда и максимизации пользы для всех заинтересованных сторон, делая акцент на этических принципах и социальной ответственности в эпоху машинного обучения.

Исследование иллюзорности понятия «истины в последней инстанции» в разметке данных находит глубокий отклик в принципах математической строгости. Авторы убедительно демонстрируют, как стремление к процедурной эффективности в процессе аннотации систематически нивелирует многообразие точек зрения и субъективного опыта. Это напоминает о важности доказательства, а не просто эмпирической проверки. Как однажды заметил Дональд Кнут: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол». В данном контексте, чрезмерное упрощение и стандартизация процесса разметки, направленные на оптимизацию, приводят к потере ценной информации и искажению реальности, что, в конечном счете, подрывает надежность алгоритмов и способствует возникновению предвзятости. Математическая дисциплина требует тщательного анализа и учета всех факторов, а не поверхностного приближения к истине.

Куда двигаться дальше?

Представление о “истинной” разметке данных, как о незыблемом фундаменте машинного обучения, представляется всё более хрупким. Пусть N стремится к бесконечности — что останется устойчивым? Не алгоритм, стремящийся к точности, а скорее, осознание того, что сама “точность” — понятие контекстуальное, зависящее от перспективы и положения субъекта. Ключевым вопросом остаётся не улучшение процедур разметки, а разработка методологий, позволяющих формализовать и учитывать множественность взглядов, избегая сведения сложного опыта к единой, упрощённой модели.

Следующим шагом видится переход от поиска “объективной истины” к исследованию условий, при которых различные “истины” сосуществуют и взаимодействуют. Необходимо разработать инструменты для выявления и смягчения систематических ошибок, возникающих из-за доминирования определённых точек зрения в процессе разметки. Вместо стремления к “золотому стандарту”, стоит сосредоточиться на создании систем, способных адаптироваться к различным интерпретациям и учитывать контекстную зависимость данных.

Очевидным направлением является исследование влияния социально-экономических факторов на процесс разметки. Кто выполняет эту работу, каковы их условия труда, и как это влияет на конечный результат? Игнорирование этих вопросов приводит к увековечиванию существующих предубеждений и несправедливостей. В конечном итоге, успех машинного обучения зависит не только от вычислительной мощности, но и от этической ответственности тех, кто создает и использует эти системы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11318.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-16 01:33