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Der Artikel "Stable Bias: Analyzing Societal Representations in Diffusion Models" von Alexandra Sasha Luccioni und Kollegen untersucht die gesellschaftlichen Darstellungen in Text-zu-Bild-Modellen, insbesondere in Bezug auf Vorurteile und Stereotypen. Die Autoren stellen fest, dass diese Modelle oft gesellschaftliche Vorurteile und Stereotypen widerspiegeln und diskutieren die potenziellen Auswirkungen dieser Verzerrungen.

Die Autoren erkennen, dass es ein Problem ist, dass durch KI generierte Bilder zu Vorurteilen und Stereotypen führen. Sie argumentieren, dass diese Modelle oft gesellschaftliche Vorurteile und Stereotypen widerspiegeln und diskutieren die potenziellen Auswirkungen dieser Verzerrungen. Sie weisen darauf hin, dass die Verwendung von Text-zu-Bild-Systemen in gängigen Anwendungsfällen von Stockbildern, wie z.B. Bildern von Menschen in beruflichen Situationen, wahrscheinlich dazu beitragen wird, diese Vorurteile zu verstärken. Sie stellen fest, dass bestimmte Berufe, wie z.B. Zahnarzthelfer oder Eventplaner, fast ausschließlich als weiblich dargestellt werden, während Positionen mit Autorität, wie Direktoren oder CEOs, in den Modellen Stable Diffusion v.1.4 und Dall·E 2 ausschließlich als männlich dargestellt werden.

Die Autoren sehen die Ursachen für das Auftreten von Vorurteilen und Stereotypen in mehreren Faktoren. Erstens haben die Modelle, die sie zur Generierung von Bildunterschriften und VQA-Antworten verwenden, ihre eigenen Vorurteile, die sie in ihren Analysen nicht kontrollieren können. Zweitens sind ihre Analysen auf eine bestimmte Reihe von sozialen Attributen in Bezug auf Geschlecht und Ethnizität beschränkt, die ihrer Meinung nach Attribute sind, die inhärent flüssig, mehrdimensional und nicht diskretisierbar sind. Drittens erkennen sie an, dass keiner der Autoren des Artikels primäre akademische Hintergründe in wissenschaftlichen Disziplinen hat, die für die sozialwissenschaftlichen Dimensionen von Geschlecht und Ethnizität relevant sind, und sie haben keine Ersterfahrung mit vielen der Identitätsmerkmale, auf die sie sich beziehen.

Um Vorurteile und Stereotypen in von Text-zu-Bild generierten Bildern zu vermeiden, schlagen die Autoren eine neue nicht-parametrische Methode zur Bewertung von Bias-Phänomenen vor, die auf der Variation von Aufforderungen basiert und mehrere Feature-Extraktionssysteme nutzt. Sie argumentieren, dass Bilder, die von Text-zu-Bild-Systemen generiert werden, zwar keine inhärenten sozialen Attribute aufweisen, aber Merkmale in ihrer Darstellung von menschlichen Figuren zeigen, die Betrachter als soziale Marker interpretieren. Durch die Verwendung von Proxy-Darstellungen der Bilder und die Charakterisierung ihrer Dynamik bei kontrollierter sozialer Variation der Eingaben eines TTI-Systems können sie Bereiche des Darstellungsraums identifizieren, die mit dieser sozialen Variation korrelieren. Diese Methode ermöglicht es den Forschern, die Auswirkungen von Vorurteilen und Stereotypen in den generierten Bildern zu quantifizieren und zu visualisieren. Sie betonen jedoch, dass diese Methode nicht dazu dient, Vorurteile und Stereotypen zu eliminieren, sondern vielmehr dazu, sie sichtbar zu machen und zu verstehen, wie sie in den generierten Bildern manifestiert werden.

Die Autoren betonen auch, dass die Verantwortung für die Bekämpfung von Vorurteilen und Stereotypen nicht nur bei den Entwicklern von KI-Systemen liegt, sondern auch bei den Nutzern und der Gesellschaft als Ganzes. Sie argumentieren, dass ein breiteres Bewusstsein und Verständnis für diese Probleme notwendig ist, um effektive Lösungen zu entwickeln.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Artikel "Stable Bias: Analyzing Societal Representations in Diffusion Models" die Existenz und Auswirkungen von Vorurteilen und Stereotypen in Text-zu-Bild-KI-Systemen hervorhebt. Die Autoren schlagen eine Methode zur Quantifizierung und Visualisierung dieser Vorurteile vor, betonen jedoch, dass die Verantwortung zur Bekämpfung dieser Probleme bei allen Beteiligten liegt - von den Entwicklern bis hin zur Gesellschaft als Ganzes. Sie betonen die Notwendigkeit eines breiteren Bewusstseins und Verständnisses für diese Probleme, um effektive Lösungen zu entwickeln.

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