AI pildigeneraatorid on silmitsi seisnud väljakutsetega, kui tegemist on täpsete Aasia inimeste kujutamisega, eriti seoses Aasia-Valge paaridega. Kuigi need süsteemid püüavad võimaldada uusi ühenduste ja eneseväljenduse vorme, jäävad nad sageli alla ja ilmutavad eelarvamusi.
Ühe näitena võib tuua Meta AI pildigeneraatori Instagramis, mis võitles piltide loomisega Aasia meestest ja valgetest naistest tavapäraste vihjete abil. Selle asemel muutis see iga kord naise rassi Aasia päritoluks. Kuigi Meta tegi pildid hiljem taas kättesaadavaks, püsis rassivahetuse probleem.
Teatatud on sarnastest probleemidest teiste AI mudelite puhul. Kasutajad on kohanud tõrkeid või pidevat rassivahetust, kui nad genereerivad pilte Aasia meestest ja valgetest naistest rääkivate vihjetega.
Sagedased küsimused
Miks võitlevad AI pildigeneraatorid täpsete piltide loomisega Aasia-Valge paaridest?
AI pildigeneraatorid seisavad silmitsi väljakutsetega Aasia-Valgete paaride täpse kujutamisel tulenevalt koolitusandmete eelarvamustest ja sügavast rassialgoritmist. Need eelarvamused võivad tulemusena põhjustada rassivahetust või ebajärjepidevaid esitusi.
Milliseid mustreid on täheldatud AI genereeritud piltides?
Mõned mustrid hõlmavad seda, et kõikide rasside naised kannavad sarnast valget õieõlast kleiti ja piltidel on sageli lilled paarides, eriti Aasia poiss-sõpradega. Lisaks esinevad korduvad stereotüübid, nagu lihaseline mustanahaline mees ja valdavalt blondid või punapead valgenahalised naised.
Kuidas saab AI pildigeneraatoreid parendada, et neid probleeme lahendada?
Nende probleemide lahendamiseks vajavad AI pildigeneraatorid mitmekesiseid ja esinduslikke koolitusandmestikke. See hõlmab tasakaalustatud esindatust erinevate rasside, vanuserühmade, kehatüüpide ja suhete osas, et vältida stereotüüpide ja eelarvamuste õhutamist. Lisaks peaksid arendajad tegutsema, et vähendada rassivahetust ning püüdlema täpsete ja kaasavate esitusviiside poole.
Allikas:
The Verge
The source of the article is from the blog oinegro.com.br