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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】, s$ ~0 M, {" U1 G( O1 q
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   

- u( U- I+ ?/ q; V, w# Y+ G2 tAI 生成工具的偏见何时休?
0 D- L  Q5 w4 S! M0 O; W* Q3 Y' Q0 U
7 r0 Z; B/ q1 v  d
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。
( J1 G! T' e: ^
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。

8 j' ~( R, j; g7 h
马斯克也被系统过分矫正了
% L+ N( \+ R" f, x: D3 P% `, K, e
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。

3 ~$ j4 W- C, F; N+ |2 i

% S; T" N# [4 Q! R( B" d3 L
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。
! \. ~( ?) G( c" @. w4 t/ E
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。

9 k. N+ V9 I$ [. L4 B! [
图源:Mia Sato/The Verge

1 O+ C6 Q9 i  e& r2 B6 i, ?
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。

; j% {. v; j. o+ [1 f6 k( `+ T
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。
- K0 @6 G2 w6 [5 `8 j
机器之心自测图像

3 B+ m$ Z& W- d+ T% e
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。
. N5 _, Q( ?4 s( z5 D
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge

. U' A) k5 p) j2 C2 c6 W( z+ q& Q
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。
5 T& Q) a* z, H
: c; a6 |& |; J) F- c
自测图像
2 V5 i% A7 L$ }6 X- Z& t
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# P0 ~/ _# w' y3 e" `- |& z7 y
) k; J- f/ m! c( ^6 y0 Y
自测图像

$ M; v$ z! K0 B# O4 Q
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。
5 N. l9 j" J6 D1 T- G& ]

- y; a' x6 N9 u$ I) ]8 Y0 E9 J
自测图像

+ M0 t4 x' R" J' V
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。

+ i4 ^* g( p' ^0 ?5 C
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。

; n% ~3 O) U2 D% u/ a+ ]8 w1 \# T1 _# P
& a- u" p8 Y  h) L
, `. m! d1 [$ c0 T
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。

- D9 x$ _. _4 X! S- v1 D  w

6 @+ A2 S. V$ z0 p
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。
) o3 A6 [8 Z; S. z: F& p! v
图源:arstechnica and meta
% s( N8 O* g8 N& p, ?
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。

$ {& Z' e/ |" e1 [, ^! o2 a- i
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。
( i' y- v8 H$ \6 I

5 x( |" m' {2 z) A" y! w
你觉得呢?
3 O6 F3 t* }" h  q* z
; q0 i: ~$ |$ S: u

6 G8 B- u/ ?/ X$ @9 L
来源:机器之心(公众号)
, b1 ^  N2 E3 Q7 @' Q# Z: h链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ3 a9 `& j# k- U
编辑:李梦瑶) N6 q5 _. ?+ B: h/ B) l+ o6 a

6 o$ A+ O4 s& H9 o' A9 |( J0 T* _: r( i! S& ?2 ?& F! Y

0 O  t) s: q/ d, `5 I; d3 I' [. ]! `) X% m! u+ I3 ]/ l! w  }; N
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