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Der Artikel "Easily accessible text-to-image generation amplifies demographic stereotypes at large scale" von Federico Bianchi und Kollegen untersucht die Verstärkung von demografischen Stereotypen durch leicht zugängliche Text-zu-Bild-Generierungssysteme. Die Autoren argumentieren, dass diese Systeme, obwohl sie das Potenzial haben, die Art und Weise, wie wir mit digitalen Medien interagieren, zu revolutionieren, auch die Gefahr bergen, Stereotypen und Vorurteile zu verstärken.

Die Autoren stellen fest, dass die Generierung von Bildern durch KI ein Problem darstellt, da sie dazu neigt, Stereotypen und Vorurteile zu verstärken. Sie argumentieren, dass diese Systeme dazu neigen, Bilder zu erzeugen, die Stereotypen und Vorurteile widerspiegeln, die in den Daten vorhanden sind, mit denen sie trainiert wurden. Dies kann dazu führen, dass diese Systeme Bilder erzeugen, die bestimmte Gruppen von Menschen auf problematische Weise darstellen.

Die Autoren sehen die Ursache für das Auftreten von Vorurteilen und Stereotypen in der Art und Weise, wie diese Systeme trainiert werden. Sie argumentieren, dass diese Systeme dazu neigen, die Vorurteile und Stereotypen zu lernen, die in den Daten vorhanden sind, mit denen sie trainiert wurden. Dies bedeutet, dass wenn die Trainingsdaten Vorurteile und Stereotypen enthalten, diese wahrscheinlich auch in den von den Systemen erzeugten Bildern auftauchen werden.

Die Autoren bieten mehrere Ansätze zur Vermeidung von Vorurteilen und Stereotypen in von Text-zu-Bild generierten Bildern. Einer dieser Ansätze besteht darin, die Art und Weise zu ändern, wie diese Systeme trainiert werden. Sie schlagen vor, dass durch die Verwendung von Trainingsdaten, die eine breitere Vielfalt von Menschen und Situationen darstellen, die von diesen Systemen erzeugten Bilder weniger wahrscheinlich Vorurteile und Stereotypen verstärken werden. Ein weiterer Ansatz besteht darin, die Benutzer dieser Systeme dazu zu ermutigen, vorsichtig zu sein, wenn sie diese Systeme verwenden, und zu verstehen, dass die von diesen Systemen erzeugten Bilder möglicherweise Vorurteile und Stereotypen widerspiegeln.

Der Artikel enthält auch eine Reihe weiterer relevanter Informationen. Die Autoren führen eine Reihe von Experimenten durch, um zu demonstrieren, wie diese Systeme Vorurteile und Stereotypen verstärken können. Sie zeigen, dass diese Systeme dazu neigen, Bilder zu erzeugen, die bestimmte Gruppen von Menschen auf problematische Weise darstellen, und dass diese Darstellungen dazu neigen, Stereotypen und Vorurteile zu verstärken. Sie argumentieren, dass diese Ergebnisse zeigen, dass es notwendig ist, die Art und Weise, wie diese Systeme trainiert und verwendet werden, zu ändern, um zu verhindern, dass sie Vorurteile und Stereotypen verstärken.

Die Kernaussage des Artikels ist, dass Text-zu-Bild-Generierungssysteme, obwohl sie das Potenzial haben, die Art und Weise, wie wir mit digitalen Medien interagieren, zu revolutionieren, auch die Gefahr bergen, Stereotypen und Vorurteile zu verstärken. Die Autoren betonen, dass es notwendig ist, die Art und Weise, wie diese Systeme trainiert und verwendet werden, zu ändern, um zu verhindern, dass sie Vorurteile und Stereotypen verstärken. Sie argumentieren, dass durch die Verwendung von vielfältigeren Trainingsdaten und durch die Sensibilisierung der Benutzer für die möglichen Vorurteile und Stereotypen, die diese Systeme widerspiegeln können, die negativen Auswirkungen dieser Systeme minimiert werden können.

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  • Create Date 2023-07-04
  • Last Updated 2023-07-06