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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】9 a: W5 x- a' l: C
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   
3 ]7 s! q9 w) K! \1 M5 K3 ~
AI 生成工具的偏见何时休?
7 E* c0 b0 m3 ?+ C0 v
5 m$ W4 i& E7 Y3 ]/ M* T  @' b. I- E; k
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。

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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。
% c' z+ s$ W$ [& _& ]1 r6 ]
马斯克也被系统过分矫正了

0 A! H- H8 S, c# F3 N& C; P
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。

7 y; z" t: U5 }" P( H7 j/ J

4 H, l+ w8 C/ X# v1 O2 [# i$ S3 `
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。
6 Q$ ?5 c/ H! ^6 _. D. r& A
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。

$ M. q* _; b3 H( j
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。

7 z- T( x6 B  \$ N  i5 U* [
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。
" \3 O! S, K- f3 A
机器之心自测图像

9 C0 K9 o2 W5 a- B. k, t
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。

* J/ r0 q+ C. t  Q. R
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge
4 o9 Q0 z" `7 p  r, V( s+ z1 g1 ]
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。

3 m& a$ r+ d' j8 k

( ~: u9 ], ]  G* r. v- T! ]
自测图像
" C2 C/ O2 O# p1 ]/ J
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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) z4 ^% w: I7 @) l: W# ^0 K2 ]9 m) [8 \* w- t3 v. \. I
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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+ _7 m# C+ W( ?+ i; U
自测图像

5 m: ~  [! G4 G% G
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。
& U6 u! X! x! U5 F% e% O
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。

5 k2 a' I, K: s

9 ?  @# _# F8 C* M0 y7 D) ~' l

! b/ y! t  V5 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。

9 b0 ]7 T" ^! {5 V0 ]% [9 y
: D4 z- W5 ?5 u% Y% 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。

% x" G: A! }# a- w0 K3 e* A
图源:arstechnica and meta

' d2 F* P  u" m0 ?, O& G7 m
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。

# j7 p! t2 p4 g" V
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 B9 r3 [  O: b9 d: c
你觉得呢?

& w. ~- d9 d6 F0 l: o, o( u8 m! J4 m8 |, D5 i! e

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来源:机器之心(公众号)
! J" r, E0 x& E& M  G链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ/ r3 i, ]5 L8 J3 F; @+ P
编辑:李梦瑶* O+ Q3 H8 o+ {1 N

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