加倍或归零：用于众包的乘法激励机机制

众包在机器学习应用中获取大量标注数据方面已变得极为流行。众包成本低廉且速度快，但受限于数据质量低下的问题。为解决众包中的这一根本挑战，我们提出了一种简单的支付机制，以激励工人仅回答他们确定的问题而跳过其余问题。我们表明，令人惊讶的是，在温和且自然的“不劳无获”要求下，该机制是唯一可能的激励相容支付机制。我们还表明，在所有可能的激励相容机制（无论是否满足不劳无获条件）中，我们的机制向垃圾信息发送者支付的金额最少。我们进一步将结果扩展到一个更通用的场景，其中要求工人对每个问题提供量化的置信度。有趣的是，这一独特机制采取了“乘法”形式。机制的简单性是一个额外的好处。在涉及超过 900 个工人 - 任务对的初步实验中，我们观察到在相同或更低的货币支出下，该独特机制下的错误率显著下降。