論文の概要: Easily Accessible Text-to-Image Generation Amplifies Demographic Stereotypes at Large Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03759v2
• Date: Wed, 7 Jun 2023 16:36:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 19:51:17.977866
• Title: Easily Accessible Text-to-Image Generation Amplifies Demographic Stereotypes at Large Scale
• Title（参考訳）: 簡単にアクセスできるテキスト・画像生成は大規模な画像ステレオタイプを増幅する
• Authors: Federico Bianchi, Pratyusha Kalluri, Esin Durmus, Faisal Ladhak, Myra Cheng, Debora Nozza, Tatsunori Hashimoto, Dan Jurafsky, James Zou, Aylin Caliskan
• Abstract要約: 危険で複雑なステレオタイプを増幅する機械学習モデルの可能性を検討する。 さまざまな通常のプロンプトがステレオタイプを生成しており、それらは単に特性、記述子、職業、オブジェクトに言及するプロンプトを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.555788332182395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models that convert user-written text descriptions into images are now widely available online and used by millions of users to generate millions of images a day. We investigate the potential for these models to amplify dangerous and complex stereotypes. We find a broad range of ordinary prompts produce stereotypes, including prompts simply mentioning traits, descriptors, occupations, or objects. For example, we find cases of prompting for basic traits or social roles resulting in images reinforcing whiteness as ideal, prompting for occupations resulting in amplification of racial and gender disparities, and prompting for objects resulting in reification of American norms. Stereotypes are present regardless of whether prompts explicitly mention identity and demographic language or avoid such language. Moreover, stereotypes persist despite mitigation strategies; neither user attempts to counter stereotypes by requesting images with specific counter-stereotypes nor institutional attempts to add system ``guardrails'' have prevented the perpetuation of stereotypes. Our analysis justifies concerns regarding the impacts of today's models, presenting striking exemplars, and connecting these findings with deep insights into harms drawn from social scientific and humanist disciplines. This work contributes to the effort to shed light on the uniquely complex biases in language-vision models and demonstrates the ways that the mass deployment of text-to-image generation models results in mass dissemination of stereotypes and resulting harms.
• Abstract（参考訳）: ユーザ記述のテキスト記述をイメージに変換する機械学習モデルは、今ではオンラインで広く利用されており、数百万のユーザが1日に数百万の画像を生成している。 これらのモデルが危険で複雑なステレオタイプを増幅する可能性について検討する。 さまざまな通常のプロンプトがステレオタイプを生成しており、それらは単に特性、記述子、職業、オブジェクトに言及するプロンプトを含む。 例えば、基本的な特徴や社会的役割を推し進めることで、白人性を強化するイメージが理想的になり、職業を推し進めることで人種や性別の格差が拡大し、アメリカの規範が改定されるオブジェクトを推し進めるケースが見つかる。 ステレオタイプは、アイデンティティと人口統計言語に明示的に言及するか、そのような言語を避けるかにかかわらず存在する。 さらにステレオタイプは緩和戦略を保ってはいるが、特定の反ステレオタイプで画像を要求したり、システム ``guardrails'' を追加したりすることでステレオタイプに対抗する試みは、ステレオタイプの持続を妨げない。 私たちの分析は、今日のモデルの影響に関する懸念を正当化し、印象的な例を示し、これらの発見と深い洞察を社会科学とヒューマニストの規律から得られた損害に結びつける。 この研究は言語ビジョンモデルにおける一意に複雑なバイアスの解消に寄与し、テキスト・ツー・イメージ生成モデルの大量展開によってステレオタイプが大量普及し、結果として害をもたらす方法を示す。

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