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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 |正序浏览 |阅读模式
【案例】& a* k$ f8 N. q5 Z
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   
% u2 P& Q- P) I- O2 w! x1 W
AI 生成工具的偏见何时休?1 N' |& r( ^7 F- D
0 b/ F+ i. c/ r# T" G& h
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。

) \( ?8 }2 v& G3 v/ [! U* P* J- F
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。
- ?- c2 b& `( @, k8 X9 A7 c
马斯克也被系统过分矫正了

# J" f( s1 d: s/ M* A' L8 L! r
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。
* i3 i/ k/ y' q- x; g

" t1 A" I- c5 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。

* }6 i+ o# V9 [. `8 L- E" y
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。
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图源:Mia Sato/The Verge
5 x( n& h- x4 H; ~0 t5 l$ o
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。
* e) s. r) q" k) c4 W
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。

) ]8 _4 e8 [2 K1 ]  ]7 m1 @8 z
机器之心自测图像

7 a6 W+ y/ V+ I" }: e( e% z3 T0 Z
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。
; M8 i# _0 Y+ \) D4 `
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge
4 V) d- A$ n+ q' ?4 g
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。
5 N' `: p, P* f7 x- Q
2 _6 Z" q# M$ O( x" \
自测图像

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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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8 r+ u9 }" O  K! y  E

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自测图像
) f8 i, j; v! B3 L. w1 k* b- l
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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. L! W7 K- F/ M9 I
自测图像
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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。
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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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' J4 ~  C0 d8 y' u$ q& f# K1 \: z
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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$ T! f0 @' x- f' S
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
4 I- P- r: D. g5 ~4 Q7 k
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。
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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。

9 F, s! \2 _3 B( r
8 Q( [. N& J9 B0 @0 t4 D" I* ~
你觉得呢?

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2 e0 N# a; o; L& @/ g- M) W
来源:机器之心(公众号)
2 X( i, Z6 N' [) n) g# H链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ
4 L) H. u8 L2 W3 L编辑:李梦瑶0 V+ e' N0 O3 U8 C2 h0 R9 O

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: e$ B1 m1 f! B, q
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