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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】% H, I$ X6 E; V9 S% A9 F
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   
  W; g; D$ Y4 P1 h: g& r6 Y% M/ m
AI 生成工具的偏见何时休?7 D+ o/ b% q! R0 s+ k! X

  |/ c! v% Q! J
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。
* G% w( k7 M) w- X" [
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。

1 B# m; J; S" n# W; C
马斯克也被系统过分矫正了

* b( j5 q6 w' q0 f5 |6 z
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。

+ ~, x$ f/ {' o$ R7 @/ t

7 q: H( z- P% f5 r8 U$ S6 m
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。
4 O/ e, u* ~8 x; U
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。
* ~( q$ H, }' f, A/ z6 ^5 M1 U
图源:Mia Sato/The Verge

7 a1 v- ^3 z$ }4 _
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。
: C2 v, b+ R& j1 i$ y: w
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。
6 }. Y5 F3 R  i
机器之心自测图像
: z) U8 e* w: k( f9 C3 q
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。

) F3 A# t. W7 L" V. [5 V% c
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge
2 u; h2 M1 i$ t# k* _& l
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。
/ f1 e: S( `6 i$ ]8 D! v5 P! T7 f

7 M0 H6 U# r; m! x
自测图像

+ ^. l8 k# q# L, Z
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。

6 g5 E: t0 `# }# ]
* J( p- o9 d$ {( j
4 |2 U2 d" N6 o/ F* Y. C  r
自测图像

! }. {9 o% {/ C% F
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 Q/ e5 q- @4 ~2 L
0 W" ~1 E8 b! @5 K0 w7 h# s
自测图像

3 |8 b, S9 M) `& U9 M
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。

5 E! P- H9 s1 L; m( `
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。
: q; b$ v4 F" t0 p& h, V% i6 e" w& E
: {* G+ b$ X4 M; a  P
. {% s( }$ e. i2 S$ r
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。

& Y4 G0 E$ \) I1 q

" T- Z: H7 D  t* T
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。

) C! w/ J4 \, z2 @
图源:arstechnica and meta
+ t* M9 D/ G) |1 d* o! `
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。

- A$ H0 o6 t; p$ z; N- E
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。
& ]+ F, B; d" c' Z4 Z) E% m

  ?7 A4 [  v- N! X; H
你觉得呢?
原文链接:https://www.theverge.com/2024/4/ ... asian-people-racism$ [4 c$ I* J2 G( |$ }* }  @2 l  }' _

  j% h' C& |2 m& G7 z( N/ Q$ \' R. E" Q7 ~" E% y$ g
4 V; @5 Z3 ~' ?& R0 m/ y
来源:机器之心(公众号)1 v% J0 e7 Y5 o7 ~" H/ d
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ7 Z( G& n. ^% @* r: [
编辑:李梦瑶5 A; j1 e# g# B0 w9 m" t

; g8 I: n6 y0 K2 O. M7 q1 c# I) F; C- B
$ t% g2 \4 s; l0 y% l5 X" `! @
) f5 c. |" O- j+ }. g
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