Интересное сегодня
Сиротство как психологический феномен
Когда я был ребенком, я часто фантазировал, что мои родители, спящие в соседней комнате, не были мои...
Исследование показывает, как замкнутые пространства и эмоции...
Новое исследование из Университета RMIT показало, что замкнутые и изолированные условия изменяют вос...
Распространенность анедонии у женщин с глубоким эндометриозо...
Введение Глубокий эндометриоз (ГЭ) является наиболее тяжелой формой эндометриоза и часто сопровождае...
Понимание различий в сексуальном удовлетворении между мужчин...
Введение Сексуальное удовлетворение (СУ), определяемое как "аффективная реакция, возникающая из субъ...
Влияние структурной стигматизации на стресс меньшинств среди...
Введение Гендерные меньшинства (GM) — это люди, чей текущий гендер не совпадает с присвоенным при ро...
Исцеление от предательства: 5 практических шагов
Исцеление от предательства — это глубоко личный путь. Будь то измена или эмоциональное предательство...
Введение
В последние годы наблюдаются два основных тренда: увеличение использования и доступности коммерческих систем генеративного искусственного интеллекта (ИИ), таких как ChatGPT и Gemini, а также улучшение взаимодействия между генеративными моделями ИИ. Это позволяет большим языковым моделям (LLMs) и генераторам изображений легко обмениваться данными для создания или изменения изображений.
Методология
Исследование включало аудит 600 изображений, созданных коммерческим генеративным ИИ, и анализ, как юмор может влиять на смещения в этих изображениях. Исследователи использовали ChatGPT для создания изображений и их модификации, чтобы сделать их смешными, и изучили, как это влияет на представление различных стереотипных групп.
Результаты
Анализ показал, что попытки сделать изображения смешными увеличивают представление некоторых стереотипных групп, таких как люди с избыточным весом, пожилые и люди с ограниченными возможностями, в то время как уменьшают представление расовых и гендерных меньшинств. Это связано с политической чувствительностью различных типов смещений.
Исследователи также обнаружили, что большая часть смещений происходит из-за модели генерации изображений, а не из-за языковой модели.
Обсуждение
Результаты исследования подчеркивают важность рассмотрения всех аспектов смещений в генеративном ИИ, а не только расовых и гендерных. Это исследование открывает новые направления для будущих исследований, таких как влияние конкретных характеристик изображений на усиление стереотипов и долгосрочные последствия таких смещений.
Юмор может усиливать стереотипы и предвзятости, особенно когда он направлен на группы, которые уже сталкиваются с дискриминацией.
Заключение
В конечном итоге, генеративные модели ИИ широко используются для различных целей, и их потенциал для усиления предвзятости требует внимания со стороны общественности, политиков и корпораций. Важно стремиться к балансу во всех аспектах, а не только в одном направлении.