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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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发表于 2024-4-6 20:22:12 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
【案例】: G& U# K7 A/ P+ k; Q
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   

' l7 Q1 ]" C4 D3 AAI 生成工具的偏见何时休?4 R' O8 B0 ~% D) j- i; _
3 r  [# ^8 A% u& o% i
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。
* H, E/ V& \1 B2 g# S
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。
1 {( B. {6 m  J) I4 C
马斯克也被系统过分矫正了
) O: a7 s/ w. i
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。
  [2 I: D  g; G2 Z# I$ \9 c# o' `- K

' |9 l/ b1 _, _" P1 v
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。
# }/ A7 |7 f9 d4 V. `( w9 W8 Z
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。
' m$ }8 u6 O* s* v
图源:Mia Sato/The Verge
: ~% t/ ]4 {$ Y1 P1 m
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。
8 C& h$ Y5 e1 S# D6 ^5 Z5 }: G7 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。
+ ~" M0 {# ~' A8 U) _
机器之心自测图像

/ h8 @# m, K2 Y5 W
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。

  x( q8 ~2 l0 ?) j4 V" o
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge

( y' E# j3 Z2 i1 b" m% ]( Q# a$ U
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。

$ w$ X5 d2 {: T" x2 H
: s3 K2 C3 ~2 q1 T  V, y1 n8 H
自测图像

* T2 ^# \* C1 ~& d8 V* v
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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2 q5 F& h% f/ ?4 s
; f: Q7 c8 S! V
自测图像
; |$ h+ p* d, d- z2 @
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。

7 K* ~8 c) v; W

. z) d% ^8 t! Y" @
自测图像
' o2 Q, y4 a' |+ y, _
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。

6 f8 _) c% E5 G3 g' ?$ ~
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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& f7 C, \  @& z3 A8 h# S) r3 y
8 ?, a. G; m# `$ O; k+ m# n9 @
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 Y. ^1 P! }1 y- S9 j

9 S* c; x8 H( c8 K! N
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。
  D2 a' O2 Z8 h( m. b: X
图源:arstechnica and meta
" t# O+ k5 R) h' ?, |
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 g5 ~, }4 C4 ^3 R
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。
. v" Y6 u' d8 a) v$ [; T

& L$ C0 C  l4 A
你觉得呢?
+ f9 r$ k8 k6 a! E# n6 O  x
" k9 i! W: {1 p! e% n* _$ T

, _/ a: L2 \! U+ q
来源:机器之心(公众号)) C. l* `, ]2 W# n7 J
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ0 o6 n3 P3 m) W0 ^7 z% A& o
编辑:李梦瑶# Q$ `0 h  o0 U" t# E) V

) n8 ]2 Q9 W& i1 Y* i# h4 c+ X0 v  i$ g5 Y
/ @, @  y, P& L. A5 i

, R) l) W) T4 l8 s& m
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