【案例】, Z1 |5 ^ y$ 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 5 B# k5 O1 y- R1 I
AI 生成工具的偏见何时休？
6 X- T; w, b1 X+ H' @' {; p: o
8 d/ y" ?' A# c6 g# |3 ^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。
% J9 g4 \+ ^( l7 k5 ?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。 ' [0 K6 d+ \8 c- E2 S$ J6 G6 Z
马斯克也被系统过分矫正了
- l: O3 l% T" @9 n3 s+ d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。
4 g0 Y2 O0 z+ l2 O& g
A$ T) |$ T+ U8 t1 wThe 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。
& `+ X9 X7 Q8 a; G2 x. F. d1 ^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。
; [& s! V6 u* E( f图源：Mia Sato/The Verge O2 R% a, F& D6 v5 a
不仅如此，调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。 9 z5 { |3 I6 _) i( x$ y
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。
" z1 t7 [4 U. G( s/ A I机器之心自测图像
0 k* j6 S! R: k0 I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。
" E8 K9 s, t# E3 H8 t婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源：Mia Sato/The Verge $ Y H0 j6 p9 X' }5 I) Y
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。 + k: b+ L2 ^. Y. b
4 g! M& E; J2 ?% } n+ t& j
自测图像
% @7 M9 [# d. b+ }& x$ m9 h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。
; ?; L8 X7 h' b) }0 u
4 Y. f4 x* s" u9 N. L3 w& s7 M. m$ P! h- x0 A: U
自测图像 J6 ^# @; r5 N0 a$ I1 i/ O8 o
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。
7 B. O/ E e$ \$ l# ^6 ~1 O8 c4 J% m- \; L2 s
自测图像
6 j; p9 `' A1 ?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。 % ?: C& _) Y$ s
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。
3 u6 p- g3 E8 q h+ M" K* _: L3 G4 O2 T# c* d$ [9 s, b* g, u. S
( j' m2 X: J$ Z2 C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。
/ V J5 n& g' e/ e0 N. D* B
0 a$ K% s3 w: F- @, \. d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。 . O- C7 F# S' c: X+ }
图源：arstechnica and meta + H) {* i2 z5 [+ }/ R% ~6 O! h4 K4 V
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。
3 F1 S8 q, d( R# }! C6 ^. P4 j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 _7 M, S/ Q- q% D: @) b; S+ s
) |; D. ~) i8 I- R8 \- O, `" m你觉得呢？ 3 O+ k% ]( t! R. Q7 @7 s
* s" F. Z8 p5 i; T) T
1 w7 U/ j" Q! E/ v& F7 l- C$ I& N
7 I) ]3 O" G9 {* i' M9 S0 e
5 `/ h8 [( O1 L" Y1 A
+ d0 ^5 ?) k1 T' A; s H) u# v7 F! b9 w
| 
发表于 2024-4-6 20:22:12
QQ好友和群
QQ空间
腾讯微博
腾讯朋友
收藏
支持
反对