Интересное сегодня
Влияние социокультурного стресса на психическое здоровье мат...
Введение Иммигранты, часто воспринимаемые как социальные аутсайдеры, сталкиваются с проблемам...
Как социальный контекст влияет на агрессию у мышей: новые ис...
Агрессия у мышей: роль социального контекста Смещённая агрессия — перенаправление раздражения на нев...
Когнитивные нарушения и депрессия при рассеянном склерозе: р...
Введение Рассеянный склероз (РС) — это хроническое воспалительное демиелинизирующее заболевание цент...
Связь между вербальной активностью и долголетием
Введение Недавнее исследование, опубликованное в журнале Psychological Science, выявило связь между ...
Сравнение задач кардиоцепции и вызванных потенциалов сердцеб...
Сравнение трех поведенческих задач кардиоцепции и вызванных потенциалов сердцебиения у одной группы ...
Как задачи влияют на восприятие текстуры: краевые и регионал...
Введение Исследования сегрегации текстуры показывают, что одни типы текстур обрабатываются краевыми ...
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.
