Интересное сегодня
Профилактика утопления у детей с аутизмом: вызовы и решения
Введение Утопление является серьёзной проблемой общественного здравоохранения по всему миру (Всемирн...
Почему я испытываю социальную тревогу только с близкими людь...
Почему я испытываю социальную тревогу только с близкими людьми? Люди с социальной тревожностью част...
Как избежать эмоционального зеркалирования в дружбе
Введение Обсуждение проблем с другом в схожей ситуации может быть отличным источником утешения. Но ч...
Как качество привязанности между родителями и детьми влияет ...
Влияние одиночества на подростков Одиночество — распространённое переживание в подростковом возрасте...
Эффективные действия в паре: как мы выбираем стратегии миним...
Введение В жизни мы часто сталкиваемся с необходимостью действовать совместно с другими. Важно понят...
Факторы риска рецидива туберкулеза с множественной лекарстве...
Проблема МЛУ-ТБ в глобальном и региональном контекстеТуберкулез с множественной лекарственной устойч...
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.
