【案例】% I* D4 a# L2 O& ]3 m! y
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
( T1 v8 P$ Y3 [: N" L t" GAI 生成工具的偏见何时休?2 {* A; N. |5 j$ H, H2 |7 x( ^
, b0 a) F6 ^! Z+ V. c e' A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。 + A8 r& h& J, m1 X! x1 x6 A* w
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。 6 X6 c) p) e' ], @5 V
马斯克也被系统过分矫正了
; A7 i! u4 ^! ^0 ]4 q" v% C! Y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。
P, _3 ?; L" s6 x+ q- F- B' e
7 o. M: G) i6 |9 l4 p. I! U4 j; O7 UThe 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。 / e6 O# @5 |" ~' |: ~
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。 ( s+ p* X' T9 D% h* G' J; o
图源:Mia Sato/The Verge
! ]4 |2 f6 x; d3 b) ]不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。 # W1 B7 V8 @" j% E7 ]# m' N
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。
! O7 l; `4 b$ h; b, M* M7 a4 k机器之心自测图像
# K. R5 r; ?; V4 M- r( G" ^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。
4 u5 N5 G5 _- y# g2 Y) b' P婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge
; S+ D% D3 p7 _5 r( \8 X Z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。 9 l1 x" ^' ]( y4 T& U% Q
8 K. Z2 D, p# w$ }
自测图像
/ ]3 h$ x' L+ N& e: V' h( l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 X. x2 ?- b" p- W4 D
' _# e; l; M3 b+ P3 z) H: L: R. T$ G0 F, h6 i+ T5 [
自测图像
: C6 \. s% Q& J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。 ( b ^' r( P/ @# e- }7 A
. f1 z5 Z( U, U" g9 v' T6 T- l
自测图像
( ^: i4 a- \$ ~9 U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。 8 l0 v, ]* R V% }0 @( u& Q# X1 L
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。 ! i3 n S! K% g9 h
" h! O( s2 T; ] W" a' W- R, ~
$ T8 j' z# ? B2 _8 A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。 # f* b; G" i" |% t' f/ W9 O" j8 Z
$ U/ q/ ~7 [4 \; d
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。
! |- h) l. \" m图源:arstechnica and meta
' S0 H0 e* ^& q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。 9 C9 m4 h0 X% C
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 B( `( t0 A9 Y# Q$ _6 u- G6 c% Y8 y& c& W; X# C
你觉得呢?
/ L3 x4 K i+ J* t8 y7 A
) F3 Q3 z% |1 X& m o( d) G3 g& J+ a
1 {1 ^6 f* z& S; x0 w0 I$ V
) P' W" w, @! E. |2 _. m* u
7 a% X% _* j! c! R3 }# b% \' v/ i/ y) a, I. K: t
|