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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
/ @. z4 G4 R6 M& @ FAI 生成工具的偏见何时休?( ], b' \7 ]! u- K% X
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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。
7 @& v# Y" Y: m/ Q1 X- T7 L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。
2 r) G% M2 z8 d' u: I/ p马斯克也被系统过分矫正了
( Z4 N: s5 N; 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。 % |* t+ k7 K9 ], Q. F
7 d) m1 f* Y* P. IThe 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。
' l4 R4 t, i+ O& b4 U3 M+ u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。
6 h W. L" K8 U图源:Mia Sato/The Verge
* ^' K1 E) e4 C: a5 D; F% o不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。
0 t( j1 P8 l9 K4 i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$ R" F' | r1 W0 l# Q8 B* o: U
机器之心自测图像
Z$ S6 [' r% Y: i7 |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。 ' j8 p1 q/ h! R4 m g7 n
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge L/ H" L0 \/ I9 I% ]# A4 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。
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" r, W6 L8 [8 t. w9 J自测图像
* t) P6 S7 ?4 ^, b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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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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自测图像
: [# G# f0 r6 ]$ B- m6 e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。 / W X- H% |0 x2 H6 f! h4 b
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。
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8 M& t! ~3 q5 h. l& D5 \; r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。
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/ E. C" B8 L" _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。
7 {" P* H. [& Z* m; _2 [9 v图源:arstechnica and meta
) v' v" {+ c" q$ T( g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。 : W7 a8 Z% C" {" b2 o
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。 6 e" |9 q3 F& Z( Y1 Y
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你觉得呢? 7 m; p7 _3 r( }! T! d4 _. L
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