【案例】! M1 b F% C. U' _
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
2 h" o0 y/ @2 q+ S8 X$ d8 R' I9 ?AI 生成工具的偏见何时休?- y1 z9 ?8 k f5 i
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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。
3 s7 W0 T; S$ B$ I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。 5 }# z" I) d- u& n4 u L) r
马斯克也被系统过分矫正了
8 _7 ~8 Z: Y! f8 L+ i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。 9 B6 ^" Y& z' }+ ~4 E9 t* n
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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。 # E3 @/ _! @" g& @. 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。 9 }; I% O) ^. W
图源:Mia Sato/The Verge # d+ |& \9 C: {3 w: {
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。 9 c% F& ]- r# [/ u# \ p
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。 8 ]) ?# ~! c3 p, @
机器之心自测图像 & j; t- y9 D$ h; u2 \
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。 / \! s# I$ \" w4 L5 D/ u5 J0 ^
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge
% T' c4 f0 ~, v1 d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。 1 S3 T, V* v; J, l
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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。 , U4 c) e- Z5 Q, H. p* {" O$ q3 \" \
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* h8 B" q# i, R- n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。
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' U6 k* K: d9 c% r' v: h" q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。
8 l1 i; d0 B6 f S* k2 T# i$ a$ ]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。 9 ^( I5 I5 i1 q8 J8 [
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, z: P& Z# B, e, q- ?( J& T% u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。 4 L- Y( X/ F. M5 p
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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。 $ X- l: ]/ g6 h5 ~& E x7 [. w
图源:arstechnica and meta / ]; [$ Y5 K6 t& @; }( n( g5 L
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。 % L( T3 t5 I+ s( O
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。 % \8 g8 k0 Y. \5 y1 {# i
6 M- K0 V4 u c你觉得呢? ' q1 q( e) w8 ~+ s' O
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