Tekoälyn kuvageneraattorit kohtaavat jatkuvasti haasteita Aasialaisten ihmisten tarkkojen kuvien luomisessa yksinkertaisiin pyyntöihin vastatessa. Vaikka nämä järjestelmät väittävät mahdollistavansa uusia yhteyksiä ja ilmaisumuotoja, ne usein epäonnistuvat kuvatessaan Aasialaisia miehiä ja valkoisia naisia yhdessä.
Yksi esimerkki tästä on Meta:n AI-kuvageneraattori Instagramissa, joka epäonnistui luomaan kuvaa Aasialaisesta miehestä ja valkoisesta naisesta yleisten pyyntöjen avulla. Sen sijaan se vaihtoi naisen rodun Aasialaiseksi joka kerta. Vaikka Meta myöhemmin teki kuvat jälleen saataville, ongelma rodunvaihdoksessa jatkui.
Vastaavia ongelmia on raportoitu myös muiden tekoälymallien kanssa. Käyttäjät ovat kohdanneet virheviestejä tai jatkuvaa rodunvaihtoa generoidessaan kuvia pyynnöillä, joissa on mukana Aasialaisia miehiä ja valkoisia naisia.
Kaksoisrakoa Gemini: Pysähtynyt Kuvageneraattori
Helmikuun lopussa Googlen Gemini-generaattori kohtasi ainutlaatuisen ongelman. Se loi vahingossa kuvia rodullisesti monipuolisista natsi-symboleista yrittäessään saavuttaa monimuotoista edustusta. Tämän seurauksena Google keskeytti Geminin kyvyn luoda kuvia ihmisistä. Vaikka generaattorin odotettiin palaavan maaliskuussa, se pysyy toistaiseksi offline-tilassa.
Kuitenkin Gemini voi edelleen luoda kuvia ilman ihmisiä, tarjoten osittaisen ratkaisun käyttäjille, jotka etsivät ei-inhimillisiä kuvia.
Hankaluudet ChatGPT:n DALL-E 3 ja Midjourneyn Kanssa
Sekä ChatGPT:n DALL-E 3 että Midjourney kamppailivat tarkasti kuvataksesi Aasialaisia miehiä ja valkoisia naisia tiettyihin pyyntöihin vastatessa. Vaikka luodut kuvat eivät olleet täysin väärällä tiellä, ne jäivät odotuksista jälkeen. Epäjohdonmukaisuudet viittaavat siihen, että näissä järjestelmissä käytetyissä koulutusjoukoissa on piileviä ennakkoluuloja.
Erityisesti Midjourney tuotti lopulta kuvia, jotka edustivat Aasialaista miestä ja valkoista naista suhteessa toisiinsa, mutta vain vastauksena akateemiseen tilanteeseen. Tämä herättää kysymyksiä näiden mallien upotetuista ennakkoluuloista ja yhteyksistä, joissa ne voivat tarkasti edustaa sekarotuisia pareja.
Meta AI:n Jatkuva Kamppailu
Palatessa Meta AI:n kuvageneraattoriin Instagramissa, se osoitti parannuksia kuvatessaan muilla kuin-valkoisilla miehillä valkoisten naisten kanssa. Se onnistui pyynnöissä kuten ”valkoinen nainen ja Aasialainen aviomies” tai ”Aasialainen amerikkalainen mies ja valkoinen ystävä.” Kuitenkin se kohtasi haasteita satunnaisissa tekstin laukauksissa, joissa on mukana eri rotuja, joskus luoden kuvia kahdesta Mustasta henkilöstä sen sijaan.
Kun nämä tekoälykuvageneraattorit jatkavat kehitystään, tiettyjä kuvioita on alkanut ilmetä. Kaikki rotujen naiset pukeutuvat usein samanlaiseen valkoiseen kukalliseen hihattomaan mekkoon, ja kukat ovat yleisiä pari kuvissa erityisesti Aasialaisilla poikaystävillä. Lisäksi on havaittu toistuvia stereotypioita kuten lihaksikkaiden Mustien miesten ja pääasiassa vaaleaverikköjen tai punapäisten valkoisten naisten kuvia.
Vaikka Meta edustaja Tracy Clayton myönsi, että teknologia ei ole täydellinen, on tärkeää puuttua näihin epäjohdonmukaisuuksiin ja ennakkoluuloihin varmistaakseen, että tekoälyn luomat kuvat ovat enemmän mukaan luettu edustus.
UKK
Miksi tekoälyn kuvageneraattorit kamppailevat tuottaakseen tarkkoja kuvia Aasialais-Valkoisista pareista?
Tekoälyn kuvageneraattorit kohtaavat haasteita tarkkojen kuvien luomisessa Aasialais-Valkoisista pareista johtuen koulutusjoukkojen ja piilevien rotu-algoritmien ennakkoluuloista. Nämä ennakkoluulot voivat johtaa rodunvaihtoon tai epäjohdonmukaisiin edustuksiin.
Mitä kuvioita on havaittu tekoälygeneroimissa kuvissa?
Joitakin kuvioita ovat esimerkiksi kaikkien rotujen naiset, joilla on samanlainen valkoinen kukallinen hihaton mekko ja kukat esiintyvät parikuvissa erityisesti Aasialaisten poikaystävien kanssa. Lisäksi toistuvia stereotypioita ovat mm. lihaksikkaat Mustat miehet ja pääasiassa vaaleaverikköiset tai punapäiset valkoiset naiset.
Miten tekoälyn kuvageneraattoreita voi parantaa korjatakseen nämä ongelmat?
Nämä ongelmat korjataksesi tekoälyn kuvageneraattorit tarvitsevat monipuolisia ja edustavia koulutusjoukkoja. Tämä sisältää tasapainoisen edustuksen eri rotujen, ikäryhmien, vartalotyyppien ja suhteiden osalta välttääkseen stereotypioiden ja ennakkoluulojen ylläpitämistä. Lisäksi kehittäjien tulisi aktiivisesti työskennellä rodunvaihdon minimoimiseksi ja pyrkiä tarkkoihin ja mukaan luettuihin kuvauksiin.
Lähteet:
The Verge
The source of the article is from the blog bitperfect.pe