Интересное сегодня
Как экотревожность влияет на желание иметь детей: исследован...
Введение Изменения окружающей среды привели к росту как экотревожности (то есть «хронического страха...
Оптимизация распределения ресурсов безопасности в строительс...
Введение Обширный, динамичный и децентрализованный характер строительного процесса определяет распро...
Проактивное поведение в контексте последовательности: Обзор ...
ВведениеВ наше время ожидания от последователей претерпевают значительные изменения (Grant & Parker,...
Почему я так сильно обо всем переживаю: Причины и как перест...
Почему я так сильно обо всем переживаю? Вы часто ловите себя на том, что слишком сильно переживаете ...
Как синхронизация движений влияет на социальное поведение ау...
Межличностная синхронность и её роль в социальном взаимодействии Межличностная синхронность — это ко...
Факторы, влияющие на восприятие пользы пациентами с псориазо...
Введение Псориаз (PSO) — это хроническое воспалительное дерматологическое заболевание, которое влияе...
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.
