AI wygeneruje Ci prawie każdy obraz – szkoda, że często nasiąknięty uprzedzeniami

DALL·E to potężny system, który wykorzystuje najnowsze postępy w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i polega na uczeniu systemów algorytmicznych jak analizować oraz reagować na ludzki język. Rezultaty są niezwykle realistyczne, jak chociażby w przypadku wydry morskiej w stylu „Dziewczyny z perłą” czy pluszowych misiów mieszających musujące chemikalia jak szaleni naukowcy:

Pojawiają się jednak głosy, że DALL·E cierpi na rasistowskie oraz seksistowskie uprzedzenia, o których etycy AI ostrzegali od wielu lat.

Systemy uczenia maszynowego powszechnie wykazują uprzedzenia wobec kobiet i osób o innym niż biały kolorze skóry, a DALL·E nie jest wyjątkiem. W dokumentacji projektu na GitHub, OpenAI przyznaje, że:

Modele takie, jak DALL·E 2 mogą być wykorzystywane do generowania szerokiej gamy zwodniczych i w inny sposób szkodliwych treści. System dziedziczy różne uprzedzenia z danych treningowych, a jego wyniki czasami wzmacniają stereotypy społeczne.

W dokumentacji znajduje się ponadto ostrzeżenie, że może ona zawierać treści wizualne i pisemne, które niektórzy mogą uznać za niepokojące lub obraźliwe, w tym treści o charakterze seksualnym, nienawistnym lub agresywnym, a także przedstawiające stereotypy lub odwołujące się do nich. Jednak to nie wszystko. Korzystanie z DALL·E może:

Zaszkodzić jednostkom i grupom poprzez wzmacnianie stereotypów, wymazywanie lub oczernianie ich, zapewnianie im wydajności o nierównie niskiej jakości lub narażanie ich na poniżenie. Te zachowania odzwierciedlają błędy obecne w danych treningowych DALL-E 2 i sposób, w jaki trenowany jest model.

Przykłady w dokumentacji Open AI wskazują, że uwzględnienie wyszukiwanych haseł, takich jak „dyrektor”, generuje wyłącznie obrazy białych mężczyzn w garniturach:

Podczas gdy użycie słów „personal assistant” (z ang. osobisty asystent) skłania system do tworzenia obrazów wyłącznie kobiet:

Naukowcy ostrzegają również, że system może być wykorzystywany do dezinformacji i nękania, na przykład poprzez generowanie deepfake'ów lub sfałszowane obrazy wydarzeń informacyjnych.

W centrum problemu znajduje się wzrost wykorzystania dużych modeli językowych (LLM) – rodzaju szablonu, który zawiera setki miliardów parametrów. Umożliwia on inżynierom nauczenie systemów machine learning wykonywania różnych zadań przy stosunkowo niewielkim przeszkoleniu.

Badacze sztucznej inteligencji skrytykowali duże modele, takie jak GPT-3 (automatycznie uzupełnianie tekstu na podstawie otrzymanych podpowiedzi), za wytwarzanie wyników, które wzmacniają rasistowskie i seksistowskie stereotypy, argumentując, że masowość tych modeli jest z natury ryzykowna i praktycznie uniemożliwia kontrolę systemów.

OpenAI nie oferuje rozwiązania tych problemów, twierdząc, że znajduje się na wczesnym etapie badania stronniczości w systemie DALL-E i że jego analizę ryzyka należy traktować jako wstępną. Podkreśla jednak, że dzieli się swoimi odkryciami, aby umożliwić szersze zrozumienie technologii generowania obrazów, a także zagrożeń, które są z nią powiązane i zapewnić szerszy kontekst.

Źródło: vice.com, twitter; zdjęcia: github.com/openai/