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

刘海明

【案例】
& k. O" H- n6 U$ A; d

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   

AI 生成工具的偏见何时休？

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。

: [, a' L, _# K- A, m0 V

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。

% `0 Z' e2 L( h2 m6 S3 {8 ]2 J+ R

马斯克也被系统过分矫正了

  ~4 X2 `4 \( i5 V1 `) O0 j

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。

, u; q+ A3 X0 e4 q

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。

- z( t- g, K; w5 M( Y2 N% ?

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。

: j0 _9 r, t; t  i

图源：Mia Sato/The Verge

不仅如此，调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。

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。

机器之心自测图像

+ U$ ?. G8 s' E/ r$ X/ @0 d: c

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。

  Y8 e0 Q) L" h& o8 s& d

婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源：Mia Sato/The Verge

5 P9 j+ G# S  A4 Z/ ^0 i

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 K+ s# z0 o# O& I, d) V- I6 y

自测图像

1 R, K' d' o% L+ V9 d# W6 k4 d

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。

* O! S+ v5 x: K/ g7 K7 g

; ?: V. t4 W9 ]) Y- l. [: Z' d
4 K3 L: O# i* {. A1 P" J, r' Z

自测图像

! k3 m  q' X# q9 w$ W# x

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。

! R9 F( k: s# A0 B" _

自测图像

+ u3 [1 Q, ^2 c/ a+ c! d% L! a. x

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。

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 O3 [& @: j& L

9 e8 \. t  D4 p: ^

4 @4 \* s8 {1 R3 f

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。

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。

图源：arstechnica and meta

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。

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。

2 m& @! E3 G! V1 ?1 G" K

你觉得呢？

原文链接：https://www.theverge.com/2024/4/ ... asian-people-racism
9 s& L- ~9 C% v* O7 D+ `3 Y8 m

8 t! |  M3 x# K; u
4 _& e2 B. @; _: S1 f+ c' u% y
! B+ \$ W3 U' B7 |' G

来源：机器之心（公众号）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ
* |' [* v! k0 }: H' t; A7 x编辑：李梦瑶
' _$ i3 j6 ^3 B+ I& Q

9 ]8 N) O1 r/ W# v% ?( o& P
9 Z9 A" D1 X0 h) i9 z. D; z
* x8 C* {$ t3 @: P, n1 u( i/ }
% P' ~! z3 G( \/ h9 E: d