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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 |倒序浏览 |阅读模式
【案例】" C/ x  ~. x$ o
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   

* M  j% d! c" A4 y5 ~2 T1 DAI 生成工具的偏见何时休?
4 Y+ r" x7 {( s& Z" A0 R/ X& N7 I5 x; e5 ~! |
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。
; m" r2 p2 u( {* y
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。

0 M; y  q. Z3 B& ^8 ]
马斯克也被系统过分矫正了
8 }* Q3 h. U) b1 u9 o2 u
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。

1 h5 w0 V5 Z7 h- W5 q$ h1 S
9 R8 X& v# q8 K6 K. g2 q
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。

/ y# Z1 f4 Z6 D" |6 P: b: i
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。

3 B' ~2 p# F5 b" W6 M; p# v+ |5 f
图源:Mia Sato/The Verge
  G/ k+ t; t4 P3 T/ V
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。
, V( b3 I* E! a- J
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
. N* q9 i* W& R4 |- G& v
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。
* s& E2 ^* G% _. Y
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge

. T& M3 h" x' N8 b1 D6 s
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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: K# u# C: }# E2 |/ d. H# c
自测图像
% j& @$ O- O- Q3 `) U& D
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。
8 m( Q* X& h; y2 v  h' ?0 t) N

1 L) s  Q5 e9 d- q
( r9 d) e. {7 M7 ?& L
自测图像
! H  }, f) _6 C, _; y* `
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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2 \# T4 @- j+ K! H( O
自测图像

# u/ X# r# I1 g% i
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。

/ A  k- P" H7 h# c6 [
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。
' C! V, l8 K1 n6 f' q" P

# d& n$ C" o; T3 C, e8 ^; |
- S- e% O9 L$ G
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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. c0 I6 N6 M4 {  A4 v
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
) F& P4 U' Z3 p8 A9 i4 j0 U
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。
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6 Y7 q" l" `0 H6 A
你觉得呢?
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/ V4 `% O; A- F
来源:机器之心(公众号)
/ P/ G) v2 R, G5 p4 V3 z链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ
: s1 Y4 G: d  x: a编辑:李梦瑶
: M' [6 }% ?  W( L$ o! l0 p7 g
3 e# A6 L+ b2 r* Z9 R, t

) A/ }  G$ D- J3 b  A8 Z1 z) ?1 D) J( u8 e6 U, Q" D
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