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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】  f  N, }: w% H) P) l/ X7 U( 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   

6 x, y+ E% h+ V  u4 Q9 t1 [6 o  \AI 生成工具的偏见何时休?1 \0 e6 k6 d1 Q% I
2 }+ Z3 B( t7 R3 \5 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。
  x# n3 h( t4 h) O, B
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。
( e# `! g4 Q0 e8 Z6 H
马斯克也被系统过分矫正了
- ~! N; q% a/ E# {
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。
* E" x+ q( `  M2 L5 x  z$ o
7 r: T" s/ z5 J( @, S
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。
: L9 r* S; l. [, u7 A5 {5 n2 I& k# t
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。

& w; q, G3 |2 L' G
图源:Mia Sato/The Verge

9 {2 t* T- f  R& c
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。

& ?  W5 M2 y! g( k0 S
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。

2 y5 ?' ?& B/ W# K. b/ p
机器之心自测图像

5 z( A* ?6 j2 Q5 o- C' W
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。
7 W$ d8 ^8 {6 w
婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge
; Z, s: {# v4 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。

/ ~# A4 N$ C) P$ X9 A" j

* W8 K2 f% x* l: u
自测图像

; y: z+ {/ x* ]) v  H
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 P* O* Y+ d6 R! p. ]
2 Q( x' p3 M, _7 ?" ^# i6 B, G3 b
自测图像
& \6 |$ a: C$ d- T8 ~
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。
8 f8 o0 X4 I7 X( |
6 S+ l. z2 i9 w/ ?5 `" B
自测图像
* w1 [, ^6 A7 b! w& v
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 _6 Z" {) 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。
' e4 f1 G# l# u+ H( E
0 J& B/ i% y- e  ~2 @5 k' Y7 m

1 X- Y2 _" A8 a( F
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。

- D, T, |0 K% _! t

6 D; h+ L# G4 r. F( K
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。

& _9 ]4 E  g1 Q* i2 q
图源:arstechnica and meta

& m' f4 m) ~- }+ j+ Y( n8 C2 M' E
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。
- Y$ k- o( N+ i% C1 }) `# \
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。

2 S: k) x4 w" C6 @  F3 k
% R$ M6 L" G( t4 v
你觉得呢?
原文链接:https://www.theverge.com/2024/4/ ... asian-people-racism( Z% g0 B( ]3 M& X) y! Q

& X( d+ B/ y. t9 |8 p1 I) O
6 T6 p' e0 d; R% m3 }* Q7 t$ K5 C+ Q6 _; g
来源:机器之心(公众号)7 o1 n# h1 U+ L- _' d
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ* Q5 E- W5 p8 N: f5 `1 T" h  `
编辑:李梦瑶
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