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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 N/ u( V% N4 O. U. l, @4 @# t
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   

. _" J- \* c3 _. Z; |# u# ~6 aAI 生成工具的偏见何时休?
2 X; m, q) l: K3 n( V" R( r+ h( d3 q" h& j
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。
; o$ L& l5 I0 w. k6 d* t2 D: D
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。
& ]+ O9 Y6 Y% s. n
马斯克也被系统过分矫正了
7 m- S- I. `7 T% U( j* T+ r! c
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。
# D% j) E1 U; ]$ \

; I0 ]3 L' ]4 F7 m
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。
4 h% ]7 O- j% ~! Y0 _1 R6 S/ D
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。
8 p. s) P4 C# F7 T# v8 p" A
图源:Mia Sato/The Verge

3 p; _. s: Q1 d/ n- w
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。
) H6 h" B4 Y& H, d
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。

+ D- t  _& _& {: q
机器之心自测图像

/ L7 j/ `$ u% r8 D! Q* Y
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。

+ Y$ f! [' [6 e$ X$ s' f
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge

+ s0 ]3 O% ?! I9 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。
; P6 N9 K! y- b5 ]

, d1 R! _( l8 T
自测图像

. l( |2 D& ]) z; i  ]! ^8 p3 g
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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$ A* |$ B# O/ t) S
: ~: c4 w4 A2 N8 e! d' S2 C: f5 y2 P
自测图像

& o& G" X6 H1 g* W+ H% g3 A. Y
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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. D% H/ o" {5 n& B
自测图像

4 E- x* e, E3 E. l
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。

) O4 P8 {; X" Q9 @# ]
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。

1 y0 f2 R$ G; L: v1 F( [2 ]

. T* U2 j8 p. z$ t! \) f  n1 p

( ~. a5 U4 m, N) 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。

' j+ X3 b. T# L9 t! o- @. g# q

9 Z7 Z- z  j% n9 L: e! Q
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。
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图源:arstechnica and meta

' J6 H, E, j- \/ j7 w0 `, t
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。

4 J' c6 A% C' ]/ o6 _
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。
8 y. K7 @/ y9 v; h
. o: N# t) ?) y
你觉得呢?
原文链接:https://www.theverge.com/2024/4/ ... asian-people-racism9 ]4 J  s2 b8 I' L2 j0 b

: c9 m8 f  \! @1 Q7 n6 E1 c) f- h- M4 n/ p

4 i  i# f  P" m. ^! ?, ]
来源:机器之心(公众号)! I. [3 |: S) n3 F
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ, x. k& u* k2 ^2 a& n# j* d9 y7 ~, z
编辑:李梦瑶' L% }: T! }4 \, N

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/ N( f: t8 Q1 v* R3 J  U" x0 i! Q7 P/ K3 H
, B: B$ n  i9 j; ]
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