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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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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】
  b* k0 p' \; X: r; h2 i% t
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   
7 W: `! p) J3 d6 O/ y
AI 生成工具的偏见何时休?' K/ v6 s9 r! z. m

: }" k  T9 U  }9 s0 B+ I
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。

0 F6 x  o% f& m5 [) ~
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。

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马斯克也被系统过分矫正了

1 m, D/ r& g0 H" C2 I: b) o
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。
8 M9 T. }& a" q- F( U

2 t5 H  _' \# R
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。

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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。

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图源:Mia Sato/The Verge

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不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。
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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。
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机器之心自测图像
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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。
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婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge
- E8 X* G. {. Q& p- \  P0 b
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。
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自测图像
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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。

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  B. C2 g% e# R* X$ p
( Z# c- f6 J& k! n8 D' w# n
自测图像
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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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6 s/ Y* q8 G) X, b+ f
自测图像
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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。

2 Q) i& N3 [2 O# A0 Q7 L
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。

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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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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

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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。

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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。
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8 D: m4 J/ H# C
你觉得呢?

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8 H: F3 @# ]% O# ^
来源:机器之心(公众号)
) m0 ^* u2 A0 r& a; \4 r* M9 ]链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ
9 @9 D$ r0 a  S. S; ~) D编辑:李梦瑶% P+ f9 j- y3 K

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5 @6 a% K" a! N. G1 w: I; H) H0 H. |& \# B0 ?# m8 P

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