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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 |正序浏览 |阅读模式
【案例】  p# Z1 b. x- r0 F9 y. K5 p- u
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   

9 E$ L. J" Z# k6 WAI 生成工具的偏见何时休?2 a9 a0 e' c& {  F) _8 n! f
3 F) I* T/ ^  O, }
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。
/ I' Y) |5 b# v
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。
' u+ J6 s  D( h& D% Z2 _
马斯克也被系统过分矫正了
( V7 |! a  n% p+ @1 S
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/ c0 o0 [% i; u% C% S& v! h
1 T/ Y! R9 L* P% 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。

7 A' x6 U) u, q0 P" a6 l/ l! w
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。

6 F2 B) _) u: `1 N: b; _
图源:Mia Sato/The Verge

, r7 {8 A, G. Y8 n) T- ^2 c
不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。

( T$ ^) r1 H& q  d; b1 `
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 u. W/ E  ~& S6 b4 [
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
$ `; G/ r' S' L) @2 w
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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* p, w( m& `2 S) V9 N, j1 V/ @
自测图像
6 }$ F5 c7 v, f- Y
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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- s" }9 F" B# S2 p% E: F0 E0 v
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自测图像
) o4 ?( m) x0 z( V$ B0 d" k  I" g
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。
' U: U, x/ n8 ~; A" w2 k# V
0 e- L6 D2 V' f6 y1 Z9 e
自测图像

7 w# j5 G2 e: J. h
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。

9 D! m* `. ]$ o9 {: P" e, z
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。
/ R: F: t  R* `# I( T4 W( t

. h$ {; G9 u& F
: }! ?- E( _  l; K$ E" d# _/ C1 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。

) \3 N3 f4 D( F1 G1 z$ P& N

" D2 \# ~/ G1 T
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

% L0 O" a( M/ 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。

1 p8 n! U) }7 h5 x5 S5 R$ E5 f9 b
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。

' `# M& w4 F" c: c$ D1 O
# g. I" {4 N4 }% i5 [/ a5 o. C, V4 [
你觉得呢?
原文链接:https://www.theverge.com/2024/4/ ... asian-people-racism, S6 d8 m: l, p+ c5 l) O

2 h* e0 B7 b" E/ N/ V4 ?( A! N! G% f% G; h; ~( |# J

$ C7 \, b$ P: y. J& U
来源:机器之心(公众号)
, j+ M/ r* L) X! v3 Q) A链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eUhOxh5qlGQHOGqgPgFqPQ
  D9 p8 k  U4 m编辑:李梦瑶
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( W  g" x+ P7 P5 i

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