Интересное сегодня
Социальное питье и его влияние на алкоголизм
Введение в социальное питье Когда мы представляем себе "типичного" алкоголика, многие из нас рисуют ...
Маскировка на работе: Эмоциональная цена для нейроразнообраз...
Для многих нейроразнообразных сотрудников работа — это не просто способ зарабатывать на жизнь, строи...
Почему люди верят в теории заговора: психология значимости
Глубокая психологическая потребность чувствовать себя значимым лежит в основе многих человеческих по...
Распространенность курения и связанные факторы среди пациент...
Множество исследований в различных клинических условиях показали, что распространенность курения зна...
Как недельный интенсивный спортивный лагерь влияет на антроп...
Введение Антропометрические и моторные характеристики спортсменов являются важными детерминантами ус...
Проблема отвлечения: почему удаление смартфона не улучшает п...
Введение Неудивительно, что наши смартфоны стали источником постоянного отвлечения. Наша зависимость...
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.