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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】
2 L0 {2 G# P. h! E; Q4 \
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   

+ B. V' @/ X, W6 C4 h" F3 MAI 生成工具的偏见何时休?0 J6 q1 G( k9 x1 M4 Y

, w/ |4 ^5 o2 s
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。
' L( |- O  k: L9 C' l6 Q$ T5 ?
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。

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马斯克也被系统过分矫正了

) T0 E% G; L5 n. f; F" s( k
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。

+ n! H. I* A* V: [. N
7 t$ l) u4 K* b7 l, b5 t+ I9 M9 y
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。

8 h4 C, w6 O* N: y2 {! @8 f7 X
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 X2 i4 [6 X, [0 K5 X' b+ f6 |
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。
# F) L; ?& e1 @5 w9 E' n9 d5 ]" y
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。

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机器之心自测图像
- {/ T1 z! P3 L! ]$ {1 f! i
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。
8 y* _3 u2 c- s' t$ ?# ~, o9 O
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge
% F, Z, z0 `' B& X" ~: I' y6 B
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。

) a9 R2 G. S6 i: X

! `: @( O$ J( L4 w% f; b, B$ q
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。
2 M% z: E  y9 ^& O
7 E% A9 ]( K6 T5 S
  X9 a* E5 y! H. H
自测图像
  e& s" V2 S# `1 W
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。
* s+ u8 A( `. @8 @7 \5 \

! q. i7 C4 X3 }' M9 |# X
自测图像
* {3 p7 G3 a, s/ R
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。

0 c! V# }+ c- k- g# h1 k" ?1 }! s7 H
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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% m+ n4 {  r; P) b+ n3 x

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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。
$ h. z8 m* p4 b, f6 A

# m7 w: O$ `5 y" c8 V- {# H( g- {
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
9 z; H4 [5 j+ J/ c" D
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。

0 }1 e! t- o/ }( M. p$ n: _

% k! a/ O( o5 t1 Z1 e
你觉得呢?
原文链接:https://www.theverge.com/2024/4/ ... asian-people-racism
: {4 C/ M; O' W( \& ]& \  J$ q

1 `& |& O; f" q1 t4 e+ t2 ]3 a( _5 b

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来源:机器之心(公众号)- I& G3 K2 e. x, M2 S' }
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ+ ^7 [( F4 L$ q
编辑:李梦瑶
: J- _9 E5 @( m8 B; |
* n1 y  j1 ^7 e) O! v. p3 T$ u
- E7 D1 Z& X$ {/ J6 P+ O2 U

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