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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】
# s' n; N, K6 B
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   

# l6 J& V+ v4 Z, b4 X! o3 PAI 生成工具的偏见何时休?" J+ h0 q( L, Z9 D4 ?* [& t4 {
7 l1 ~# }# r) P1 Q0 Z
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。
$ l! g9 n1 l% l0 n
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。
: l6 W- a8 |: j! Q% j
马斯克也被系统过分矫正了
6 C& B  i/ U$ j/ f! [5 p  ?
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。

  j- @6 z$ g, J" B9 E
0 b0 C8 y. K; t0 }
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。

; _; _& e1 @, I% R/ I' s) Q* l, X- G
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。
' V( w# f3 r% j& w/ R2 d, ~
图源:Mia Sato/The Verge

* c5 |1 B& Y3 \( w! J& W$ Q
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。
! R! k! l" ^' [& I8 @1 j% }3 H1 ~4 r+ e
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。
( w' M: U4 e: Q" n
机器之心自测图像
+ @/ I& k4 h1 M+ t
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。
1 E0 p: P. h0 k5 z7 B
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge

7 Y/ v5 w# D2 @3 ^9 {( c8 ]
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。

! G) u: s7 C/ r% ~

0 N, q& G% v9 N9 \: ]/ L. ~
自测图像
+ K6 {" @, T0 q. T
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。
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# g. E! H* ?0 C, ~) {3 S% R( G, ~% X2 y* S" m* O/ j) ~' p8 T
自测图像
, ^! a  {+ m8 K8 @3 a4 s) c
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。
& Y* w' r2 ]7 Y. \4 Y0 J
8 o6 E& P1 k: I2 U
自测图像

/ N( Q' w$ y- U- C# P. N! h
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。

0 Y$ |7 t0 t& i% v) T/ `
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。
& b  \6 @7 H# w8 d* O

1 s7 Q& t; L4 s; y  ~# n7 {6 y2 M
: q/ H* i& Z, T1 `* V7 e: {; j
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。
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  U& l: a. j$ n7 S6 V" _
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。
# p7 U  _1 v+ O, k$ [+ v6 j7 b
图源:arstechnica and meta

: I' i9 p) n, z6 O  g4 F2 y+ ^
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。

4 B+ P$ G* @; R# G; Q: @* 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。

2 g  y. E0 h, y) v4 D+ }1 R: d/ A

  P; p( o7 x2 A! T- h9 l9 s8 d
你觉得呢?
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, E% v2 D( W1 Q) H/ s9 {; M. s" d/ v2 Q' Q0 {) i4 Z  b
来源:机器之心(公众号)
5 x, z( A$ t# e8 I链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ, b% z: g7 x: F+ B! O0 w
编辑:李梦瑶; H  M% T: j# o- \
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