【案例】
( N# }6 k J8 A, b+ I 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
% l9 p0 ^/ K3 k5 y7 r- sAI 生成工具的偏见何时休?
' b+ A n8 i/ ~+ f$ ~7 W$ M- b. v$ d% H0 k. V A" o& ^$ r, B
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。
% j" P6 [2 y x# j1 Q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。
+ y/ s$ r: C6 E1 Y; E* g0 k# s6 w马斯克也被系统过分矫正了
& [4 C7 C7 ~! f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。
+ b$ {8 g7 F: h# J- N" ?8 q, j! {. I1 S1 O& }$ U2 G% 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。 ; }- C( Y: T) L3 [
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。
; b4 F! U; L7 K+ \2 s1 U! L& ~$ d图源:Mia Sato/The Verge 4 x- q5 W% e# S! S
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。
% Y. |# O ^$ { g! r% q8 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。
. Q. V! y) Y8 E- F6 p2 r; [机器之心自测图像
$ ?0 d5 f) b: r! C- w" J* Z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。 8 s* F0 Q# A# T
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge
t- L( e9 e, }3 G/ w4 e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 u L& V, }* e
+ \: ]! I% S9 v' Q8 ^; G6 B! A. I4 d自测图像 4 } H" t% r" f6 L; B& m: p
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。
3 r& j. x5 W- s
7 J1 b% E8 F- y4 N, j$ F" s- t. g' [7 C$ \: e2 H q
自测图像
: p* r5 c( W3 ~2 e$ Q6 c& c0 h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。
# T3 i, R- f/ Z) X- v' K3 d3 k1 y
9 i7 u1 r& D# t) c7 R$ @) c自测图像 " [# R+ i( g& d v) q
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! ^. U, L `2 a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。
8 f- I3 ~! j3 j6 ^/ h Q0 Q
2 h% I1 {$ M3 V& p% x5 \( l
' ]! F* x6 U3 ]( f6 A! I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 b/ A% q: G. Z; b) { `! ^7 G; o3 m. z* ~& O1 R/ g% i
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。
5 E. E9 u' `0 B* f4 B; a w图源:arstechnica and meta ( a6 g* R, {1 P% I. O
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。
& n* {$ C) S" 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。
" u [/ U+ O& E `% i0 ]8 F: Y" ]3 s% ~" N! }/ ^/ c1 |
你觉得呢?
$ i3 D* K; {! ]7 ^4 r! G1 s: _8 x0 H$ r* U9 l/ g4 K
8 r9 x/ P9 I8 z! j; |/ g
5 O: I$ o& z7 ~1 b; H6 _4 v% b$ w" I. m( l5 W: {( H/ Y
+ V ^0 k/ t4 @. j& [4 C3 ]7 Z0 h1 c1 B& W5 e5 v/ y: K
|