<anchor xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="id_docs-internal-guid-33ff96a5-7fff-7b4a-b29e-05d8db64bd80" />Die Möglichkeit, ChatGPT und verwandte Dienste zur Annotation von Daten zu verwenden, wurde sehr schnell erkannt. Ding et al. 2023 beobachten bei wenigen und klar definierten Labeln gute bis sehr gute Resultate, sehen allerdings auch eine deutliche Varianz abhängig vom Prompt. Ähnlich optimistische Ergebnisse haben Gilardi et al. 2023 erzielt. Törnberg 2023 vergleicht ChatGPT4s Annotationen von Tweets – wird eine republikanische oder eine demokratische Position vertreten? – mit denen von Expert:innen und von Arbeitern von Mechanical Turk und kommt zu dem Ergebnis, dass die Ergebnisse von ChatGPT deutlich besser und konsistenter sind als die der beiden menschlichen Gruppen. Reiss 2023 warnt allerdings davor, ChatGPT als Annotationswerkzeug ohne manuelle Datenvalidierung zu verwenden, da das System sehr empfindlich auf die Manipulation einzelner Wörter und Einstellungen reagiert. Rebora et al. 2023 vergleichen für die Aufgabe der Sentiment Analysis ChatGPT mit einem Finetuning-Modell und kommen zu dem Ergebnis, dass letzteres immer noch bessere Ergebnisse liefert (ähnlich Wang 2023).