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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】
  J( f$ X( E4 Y! v7 ~  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 Q1 e* K8 a3 X. A" J8 xAI 生成工具的偏见何时休?
* v' x1 O+ B  x' e* R
7 \3 j( l- E( n! [: i% f) U
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。
5 _. |( S8 J4 T# L' t3 G3 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。
+ N$ ]3 D+ T% H( ]
马斯克也被系统过分矫正了

% ?0 Y  a0 \  X
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。

2 I& M, K- A) T
' q2 R0 Z# A3 J3 s2 z
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。
! x! ?4 r% a  l' A, i  S
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。
+ F, F% d% Q# C$ h% @0 k
图源:Mia Sato/The Verge

2 _) w" d4 U' y: c- S% O+ _
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。

. e. c! n. {9 o, a& ]1 Q6 D/ 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。

2 |( g) I/ A* _& C
机器之心自测图像

; Z# r* f5 M- }; Q6 ~
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。
; I! |' l+ t1 X% x; b/ b
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge
3 u1 N8 K0 X3 ~8 c
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。
0 d6 i6 s1 q2 O. i% g8 Z7 K
1 c  ^2 s7 K# g
自测图像
0 o/ r6 Z3 P2 x6 r, x" i0 A: q7 r
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。
2 ^$ M$ Y3 ]2 A

; |% L. F# L5 E' x
4 y0 L$ _+ s" z  |/ g1 H/ o: G6 T
自测图像

7 ?$ B: R/ m$ g& I, W# L
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。

! K2 d  T  _1 |) u* V

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自测图像
9 x6 i  B$ x3 W
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。
, J' T' J" c' a, x+ x( e+ V
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。

2 \& A+ O) F" o. K3 B

1 l" F; @* N& h) |$ q0 J0 x$ |
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

" L& r+ j2 C: ~6 n5 e- u! ]
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 N: l, U  c4 C& ^
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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1 e3 f0 \7 u! |7 H1 i
你觉得呢?
原文链接:https://www.theverge.com/2024/4/ ... asian-people-racism  r4 x# I7 o8 @" a8 S
1 @  R  m6 L- k& h# N
3 b$ u: C1 k0 r
4 ]( a' f$ ]9 ]0 D6 B0 Q# g) U+ L9 X4 [
来源:机器之心(公众号)' K6 B& ~1 v+ \- D3 F+ B3 d! r
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ
8 @( j. g5 r4 w! G编辑:李梦瑶
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; k9 Q' p( V5 K, ^6 o9 ?- @3 H# l9 t( L, \2 o* |! P

0 T" }8 C& k- M' J# L1 i) \# |! x7 e; b4 V( _8 R1 ~8 z
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