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関連研究(RQ1): タスク数不均一に着目した研究はない
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人間-AI混在状況におけるクラウドソーシング
• Kobayashiらは混在状況におけるタスク割り当て手法を提案 [6]
• さらにKandaらはKobayashiらの手法を改善している [7]
これらはタスク割り当て手法について議論しており,
結果集約については議論されていない
混在状況における結果集約についてはTamuraらがAIワーカの出力する不
確実性を集約に利用することで品質向上が可能になることを報告 [8]
タスク数不均一の問題については考慮していない
[6] Masaki Kobayashi, Kei Wakabayashi, and Atsuyuki Morishima. Human+AI crowd task assignment considering result quality requirements. In Proceedings of the AAAI Conference on Human
Computation and Crowdsourcing (HCOMP), Vol. 9, pp. 97–107, 2021.
[7] Tomoya Kanda, Hiroyoshi Ito, and Atsuyuki Morishima. Efficient evaluation of AI workers for the human+AI crowd task assignment. In Proceedings of IEEE International Conference on Big
Data (BigData), pp. 3995–4001, 2022.
[8] Takumi Tamura, Hiroyoshi Ito, Satoshi Oyama, and Atsuyuki Morishima. Influence of AI’s uncertainty in the Dawid-Skene aggregation for human-AI crowdsourcing. In Information for a Better
World: Wisdom, Well-being, Win-win, 19th International Conference on Information (iConference 2024), in press.