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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
) Q9 X. G& s" h3 IAI 生成工具的偏见何时休?
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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。
3 Y; c2 w1 u% Z Z/ c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。 " H: t! [' K, |7 C. s! L
马斯克也被系统过分矫正了
( h9 L& ~, D" c; a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。
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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。
/ m4 E+ b& \/ C8 G. a% r: S: m0 {- y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。
: J; I5 C; Y/ A0 W& m3 Z0 r图源:Mia Sato/The Verge
l! b+ S+ v# w* z# K( }不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。 0 U7 p! O M: E4 s: i: O
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。
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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。
, a' g9 s4 H5 o0 @5 b5 O婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge 4 J3 X2 L: L9 B) m+ |, d- A
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。 ( O# o' {. A) j% o; T8 K
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6 g0 A0 T$ q7 n! H5 T1 U; 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。 " H9 y7 U8 i7 U% E5 o0 l, |/ k0 M
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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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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。 ) p4 u! ~- _/ m: Q7 ?% 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& P4 k" M3 t! k2 D+ K
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+ e0 w+ o- Y$ H7 N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。 ' N1 f" z( C: C8 I
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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。 + p* ^3 | p9 R8 X- k: ~
图源:arstechnica and meta R$ E! A, S. T& l7 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。
$ m5 m( Z! k r* n" q& T2 p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。 7 {! D8 v/ q% \
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你觉得呢? - H/ z( o2 s5 n) l. f
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