众包平台用户数字标注行为中的偏见渗透

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随着人工智能的广泛应用，与人工智能紧密相连的数据标注产业及其劳动过程日益受到关注。数据标注过程中可能产生偏见，并最终影响到机器学习的准确性和科学性。本文采用参与式观察和半结构性访谈的方法，对数据标注众包平台用户的认知劳动及行为特征进行扎根研究，阐明数据标注中的偏见类型及发生机制，探究人类的认知偏见如何“渗透”并植根于数据标注过程及结果，并最终影响人工智能的内在逻辑和运行性能。 一、问题的提出 随着人工智能应用的快速发展，人工智能企业对从事数据分类、清理和标注等工作的数据标注员的需求呈现井喷（贾文娟，颜文茜，2022）。数据显示，2023年中国数据标注市场总规模达60.8亿元，同比增长约19.69%。截至2023年，数据标注行业相关企业数量达到1123家，未来预计还将继续增长。 当前，众包平台提供 ………………………………