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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】# {2 ~7 U/ R/ N7 a- V/ Q" A) |
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   
) @: q) f. k( e/ C: t
AI 生成工具的偏见何时休?0 j/ B9 X* [6 ]- B, b& M! L
/ Q3 A& t' e, G
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。
1 s+ w9 O9 {9 O7 M
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。
7 t! z3 o7 m0 P! p1 y9 j9 [
马斯克也被系统过分矫正了
$ e& H* p! ~/ D' U! c. 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。
% p/ X. m% B/ f1 h7 j& G

! m; D$ Q# n9 U
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。
1 J# r9 h& S: \7 o9 K# f" B) E
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。
" k9 M6 k* J! F- Y: e6 Y4 Y1 O0 f
图源:Mia Sato/The Verge
6 D, e8 y/ w- ?0 Z) W. t4 B
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。

$ K  {6 U9 \6 a
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。

  t; M7 g/ ], ]/ M
机器之心自测图像
1 g% P; |9 A# T7 a9 d% X
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。
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婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge

( r, h# L( g+ B' M! y) c
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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- U& _; s/ W3 }: t  A7 R0 ~
自测图像
1 x1 ~2 {! Y& L5 P
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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3 f& E6 ]3 {- X6 a. ?# ?% M$ Y3 L: Y/ k

! Q7 W, R: l3 k  \# X" X
自测图像

6 `' M/ x: j8 [( }4 T
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。
! M, k/ R$ F0 C  N+ C

8 ~) K: W, |1 u0 a$ L# m+ {
自测图像
. N3 b" d) w+ b& \7 |2 s. }
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。

+ q% g: i6 t+ n, o
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。

% y) x- F; ]& ?% U( l

; F/ ^  A  W, _$ D) y
) S* \+ V8 t( G$ I9 F* q
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。
1 Z/ k( z% |. B* A' W
* z# P6 |* e# Q0 o) X
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

* T* [2 f1 s8 R; V
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。

0 V& O- a7 ]- u8 A8 J+ }
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。

* h" a. W& A+ E1 P" @
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你觉得呢?
2 A+ ~; X0 e4 N) P
6 K( }$ B# t) F/ @

$ W- h  Z) m8 f0 y' \8 v9 t
来源:机器之心(公众号)
# R* D" c! E& S. v; F5 y- E4 w链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ0 ?- i# d5 B- `
编辑:李梦瑶
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& A" E6 R) T  u+ _& r
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