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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】% X6 F0 U7 s% o" T+ ^: r/ 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   

7 Z! L) ^- l! @$ u6 XAI 生成工具的偏见何时休?
* G; g7 o  w9 v% _" k/ o$ |0 I  ]+ G' w# Z$ E' E1 Y0 i
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 m4 i% e' 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。

! C% C" ^- T5 ^3 H
马斯克也被系统过分矫正了

5 N( G( j+ S& H9 v+ G
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。

7 \" N; j# t9 _9 g8 y

+ R  x% O* a7 l! H
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。

* E* D6 d9 [6 P6 D3 ~' f! o
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
2 A1 f3 L, ^  Y. t$ i% [
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。

! ]% ?9 e- P- A1 a' H; ^) ?
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

% ^( ^2 P- T+ r7 T' ?0 H% |
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。
* Z/ [* K# x" d
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge

  h6 B0 J" K% [* R) D1 E
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。
7 [' _6 m) ?$ s

; ~% Q2 K: J( P- C: r
自测图像
: g9 a5 j; h4 a  T) ^9 ~* J6 O
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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/ ^: |  H$ `! S% H
$ m8 G1 Q/ O! _# v* K- m% Z5 q/ U
自测图像
9 T! g0 j9 z* P% v
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+ c# A" K% d- K2 p

5 W3 g7 {* B% i0 z
自测图像
- Q0 t: D3 [5 @7 P" ~' t7 X# q3 b. G$ m
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。

2 Q( _) n4 M- `3 V8 r9 g$ W
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。
2 E' s7 s. K; G; g
5 u, A1 f7 O: B- q) m7 Q
% E+ {. \3 B, Y$ z* F9 k) 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。

+ o3 _" U3 O# ^# }4 C0 ~! H4 }) U( J

1 |  c0 s6 ?7 T+ o8 B# p
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。
  M; H* A0 v7 j# E7 \0 u7 @) h
图源:arstechnica and meta
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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。
$ I4 I9 T: J# v0 I( L" g

0 B5 _% ]2 n4 I& f9 J3 g
你觉得呢?
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2 E+ g; P- n6 a6 V& [3 k' E) X; u
来源:机器之心(公众号)7 s! c% A( z) d0 p$ `2 @+ K
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ8 I! E, x$ `0 @! n7 M  O1 F* R
编辑:李梦瑶
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