【案例】
1 B4 X+ u8 _5 J' ~+ ? 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 d( E3 D& T
AI 生成工具的偏见何时休?" p( J% X) Q2 H- J; B, ^1 l
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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。 ' [: |/ k* d' @* ?. p T3 h
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。 . K( @- U1 a% J& j- ^9 A
马斯克也被系统过分矫正了 ; l; x) n0 g( |, |1 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。 2 I( u- X0 D8 D, T7 _9 K
! y0 r& Z" ]6 b8 u& V" MThe 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。 : x: Y; Z! @% _4 @/ E' G" s. k. J
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。 ( x* C8 u3 Q+ k' t( G( `
图源:Mia Sato/The Verge
5 v7 X5 y4 [ Y# N4 p, p不仅如此,调整文本 prompt 似乎也没有多大帮助。
7 N% b8 W+ r& o' k- W# o' T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。
' S& }# [0 G" }% s机器之心自测图像
" e2 m1 E8 Z- P3 ?! G( ^8 b1 D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。
6 j7 m. c* W7 ^( V婚礼上的亚洲男人和白人女人。图源:Mia Sato/The Verge ' F) _! x1 `- K. m, |. r* x
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。 I: z# W u. k2 W9 W: X
* A% q; q% C7 n" h' \# j自测图像 2 j+ l& {1 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。 ; L" ]2 o2 P- L/ ?
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自测图像
% A/ H3 a+ }! |6 T) C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。 5 A+ e: n$ n4 c+ k( Z+ E
' ~5 @+ d+ }6 E y, ~9 L* _自测图像
" w& F& r# \4 r% L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。 * }) L' ^/ G1 J8 \5 h/ \6 b* k
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。 & c5 o; h- W7 u) l$ N' g% u9 Y
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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。 + h/ [9 ?- z: ], o+ c
/ ~6 d5 N% I2 T ]/ {! F. J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。 ) H( P; V3 |1 K$ V/ j8 p
图源:arstechnica and meta / c1 T$ M4 H5 I$ }7 U4 ? Z* H
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。
, }) S5 {) A) g; P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。 / \: O4 N: d* U# q w; d) f% Z
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你觉得呢?
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