Учёные опубликовали программную (позиционную) статью, в которой оспаривают привычное представление об «эталонных данных» (ground truth), наборах разметки, которые служат образцом правильного ответа при обучении и проверке моделей машинного обучения. Авторы утверждают: эти наборы не являются нейтральными объективными измерениями, которые существуют сами по себе и просто фиксируются исследователями. На деле их создают конкретные люди и технологии, те, кто решает, как формулировать задачу разметки, кого нанимать в разметчики, какие инструкции им давать и какие случаи считать спорными...