群眾外包數據污染

風險描述

透過公開的群眾標註平台（如 Amazon Mechanical Turk）提交大量故意錯誤的標註，系統性地降低訓練數據品質。由於平台難以驗證每位標註者的意圖，攻擊者可以多帳號批量提交，成本極低但影響範圍廣。受污染的標註會直接影響模型在邊界案例上的判斷力。