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拒绝白人与亚洲人同框,Meta图像生成器的「歧视」,被人挖出来了

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楼主
发表于 2024-4-6 20:22:12 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
【案例】, j" a" o5 S+ V( p
拒绝白人与亚洲人同框,Meta图像生成器的「歧视」,被人挖出来了   
: j# {7 Y2 Z7 H5 ?" v6 z
AI 生成工具的偏见何时休?7 ^8 G' H) L5 a$ B4 n: p
: D$ {9 I  F- }
在人工智能构筑的世界中,AI 有时会像人一样存在着某种偏见或倾向性。比如对于大语言模型而言,由于训练数据的影响会不可避免地存在性别偏见、种族刻板印象,等等。

5 d% r- y# q6 I. l6 A" o2 @
当然,这种偏见或倾向性在图像生成工具中同样存在。今年 2 月,谷歌 Gemini 被曝出拒绝在图像中描绘白人,生成大量违背基本事实(性别、种族、宗教等)的图片。

. q& p7 C& z% E3 d
马斯克也被系统过分矫正了

1 \" ^9 R3 E; U& P% P- V+ n
近日,外媒 The Verge 的一篇文章指出,Meta 的 AI 图像生成器无法准确生成「亚洲男性和白人妻子」或者「亚洲女性和白人丈夫」这类图像,让人大跌眼镜。我们来看看怎么回事。
* n2 \$ E8 n0 t4 a

. |& I- t3 Y( _$ D; N
The Verge 尝试使用了「Asian man and Caucasian friend」(亚洲男性和白人朋友)、「Asian man and white wife」(亚洲男性和白人妻子)和「Asian woman and Caucasian husband」(亚洲女性和白人丈夫)等 prompt,让 Meta 图像生成器生成对应的图像。

9 c7 X# i+ l7 c8 h7 ~3 f! X) B
结果发现,Meta 图像生成器在多数情况下无法遵照 prompt 来生成图像,暴露出了它的某种偏见。
5 B  z$ X/ v9 ~2 ~
图源:Mia Sato/The Verge

( t  u& k  @9 l& x8 j0 C, I. H4 }
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。

+ q$ @4 \& A8 z0 x$ r
当输入「Asian man and white woman smiling with a dog」(亚洲男性和白人女性带着狗微笑)时,Meta 图像生成器给出的都是「两个亚洲人」的图像。即使将「white」改为「Caucasian」时,结果同样如此。

% J( M+ C2 v; h# b: E* F+ E
机器之心自测图像

& i* }* g. H9 y- F
当输入「Asian man and Caucasian woman on wedding day」(婚礼上的亚洲男性和白人女性)时,生成的依然是两个亚洲人。
! M  H* _, g3 w0 V# D0 E3 p$ _
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge
% ?, V7 }9 H3 z( r& W# v( I' ?. x* R. v
当输入「Asian man with Caucasian friend」(亚洲男性和白人朋友)或「Asian woman and white friend」(亚洲女性和白人朋友)时, 生成的大多数图像仍是两个亚洲人形象。
# O5 ]8 E! {  v& a% j1 q( H

2 A. R' l7 E, l/ n
自测图像

# i7 J* E( Q/ R4 W/ |
当输入「Asian woman with Black friend」(亚洲女性和黑人朋友)时,Meta 图像生成器仍是两名亚洲女性。但当将 prompt 调整为「Asian woman with African American friend」(亚洲女性和非裔美国朋友),结果反而准确得多。

! b' [$ n9 X+ R/ _

& ~( C) U* Z! S# m$ o/ a/ @* J0 M! {8 g' T9 l
自测图像

2 S5 {5 K: Q' \6 x  [  F8 s; {
此外,当指定南亚人时,Meta 图像生成器的结果变化也不太大。当输入「South Asian man with Caucasian wife」(南亚男性和白人妻子)时,大多数时候是两个印度人形象。该工具还有刻板印象,在没有要求的情况下,生成的南亚女性往往会穿戴纱丽。
& ~3 f+ O+ ^- a; t- e2 @7 N3 q+ D
5 w8 H1 P! t. i+ P: _& A
自测图像
* I! x6 ^. q3 X: O; Y* N. {
一番测试发现,Meta 图像生成器无法想象亚洲人与白人「同框」,这样的结果令人震惊。其中,该工具始终将亚洲女性或男性描绘为肤色浅的东亚人,尽管印度已经成为世界上人口最多的国家。在没有明确提示的情况下,该工具还会添加特定文化服饰。
1 X/ B$ [7 ~5 J, ?; g. U3 `
最后,机器之心使用类似的 prompt 验证了 The Verge 的结果,对于 prompt「亚洲女性和白人丈夫」,生成的 10 张图像中,只有 3 张图像准确还原。

& \) Z" m9 o4 ]& j8 ^# ]) V

  u1 |5 S0 G' i" R& }. p

2 q3 _1 Y! Y+ r( }/ u+ G
输入 prompt「asian man and caucasian wife」(亚洲男性和白人妻子),结果更离谱,生成的 8 张图像没有一张还原。

( p- [" Z6 D5 l5 V$ a9 z; b1 G

6 B/ p& _" [+ B6 A$ C
其实,这并不是 Meta 的图像生成工具第一次被曝出问题了。去年 10 月,Meta 的 AI 生成贴纸工具创建了大量不恰当的图片,比如童兵、持枪和拿刀的米老鼠等暴力、粗鲁、裸露形象。

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图源:arstechnica and meta

4 Y  B) k# P: F' u
此次,Meta 图像生成器再次让我们警醒 AI 系统创建者、训练者以及所用数据集可能存在的偏见和刻板印象。
% Q1 j2 H, V) o( N5 l3 m
对于 The Verge 发现的这一现象,有网友分析称,这是 Meta 在训练的时候没有喂给模型关于这一场景足够的示例。

4 s' y1 W$ `7 M
7 p' z$ L$ Q8 M1 S7 \- C
你觉得呢?
原文链接:https://www.theverge.com/2024/4/ ... asian-people-racism/ i- \; Z. K. m5 Y) a; r4 N+ n

3 `8 N; c2 w. ]; S+ k' _
- E9 Y/ U  W( m+ s# w3 ~' T3 ~  ]2 F/ M* t0 ^! _; |
来源:机器之心(公众号)6 m4 ?1 Q# x% B5 K% k5 i: C
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ+ o' i. Q% g$ d+ S1 d0 j& Y* E
编辑:李梦瑶" Q# e5 R% K5 I7 u6 I( u

% r7 E/ {  C( \0 ]& c$ Q
6 N% Q' h, u$ a' A
: F+ M* {  n% s" p7 h2 M
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