arXiv · cs.CL· Liang Yue·· 11 天前AI 评分39
"You" 并非有毒：LLM 标注者如何改写网络对话规律
"You" Is Not Toxic: How LLM Labelers Rewrite the Web's Conversation Laws
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Liang Yue
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23446v1
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AI 导读
LLM 标注者常把第二人称称呼误判为毒性，这一偏差制造出人类标注中不存在的“对话规律”。在 125 万条带众包标注的新闻评论上，Claude Haiku 将不含"you"的无毒评论误标 12%，含四个及以上"you"的误标 51%，导致毒性随回复深度上升（每层 +0.93 个百分点），而众包标注下反而略降（-0.12）；测试的全部七个 LLM 都过度标记"you"。论文提出的 Threadsafe 方法用人工标注校正模型预测，1000 个人工标注即可排除 Haiku 的上升规律，区间宽度在 1000-8000 标注下为 DSL 方法的 0.75 倍。
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