Интересное сегодня
Как справиться с хроническим беспокойством: эффективные стра...
Консультирование стремится изменить или устранить тревожность за несколько месяцев или лет, однако э...
Как социальная изоляция и базовые психологические потребност...
Введение Социальная изоляция, характеризующаяся игнорированием и отвержением, имеет серьезные послед...
Новая модель N-Frame: сознание и реальность
Введение "Никакое явление не является настоящим явлением, пока оно не наблюдается" — Джон Арчибальд ...
Надежность восприятия синхронности аудиовизуальной речи
Аудиовизуальная синхронность Восприятие синхронности аудиовизуальной речи, измеряемое с помощью зада...
Как детские травмы влияют на взрослую жизнь: роль защитных ф...
Влияние детских травм на взрослую жизнь Исследования показывают, что воздействие детских травм, таки...
Как родители могут вызывать социальную тревожность: причины ...
Как родители могут вызывать социальную тревожность? Социальная тревожность — распространённая пробле...
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.