論文の概要: Stereotypes and Smut: The (Mis)representation of Non-cisgender Identities by Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17072v1
• Date: Fri, 26 May 2023 16:28:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 13:25:59.290244
• Title: Stereotypes and Smut: The (Mis)representation of Non-cisgender Identities by Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: ステレオタイプとsmut:(mis)テキストから画像へのモデルによる非cisgender identityの表現
• Authors: Eddie L. Ungless, Bj\"orn Ross and Anne Lauscher
• Abstract要約: マルチモーダルモデルが男女同一性をどのように扱うかを検討する。 特定の非シスジェンダーのアイデンティティは、人間より少なく、ステレオタイプで、性的にも、一貫して(ミス)表現されている。 これらの改善は、影響のあるコミュニティによって変革が導かれる未来への道を開く可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.92043136971035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cutting-edge image generation has been praised for producing high-quality images, suggesting a ubiquitous future in a variety of applications. However, initial studies have pointed to the potential for harm due to predictive bias, reflecting and potentially reinforcing cultural stereotypes. In this work, we are the first to investigate how multimodal models handle diverse gender identities. Concretely, we conduct a thorough analysis in which we compare the output of three image generation models for prompts containing cisgender vs. non-cisgender identity terms. Our findings demonstrate that certain non-cisgender identities are consistently (mis)represented as less human, more stereotyped and more sexualised. We complement our experimental analysis with (a)~a survey among non-cisgender individuals and (b) a series of interviews, to establish which harms affected individuals anticipate, and how they would like to be represented. We find respondents are particularly concerned about misrepresentation, and the potential to drive harmful behaviours and beliefs. Simple heuristics to limit offensive content are widely rejected, and instead respondents call for community involvement, curated training data and the ability to customise. These improvements could pave the way for a future where change is led by the affected community, and technology is used to positively ``[portray] queerness in ways that we haven't even thought of'' rather than reproducing stale, offensive stereotypes.
• Abstract（参考訳）: カットエッジ画像生成は高品質な画像を生成することで称賛され、様々なアプリケーションにおいてユビキタスな未来を示唆している。 しかしながら、初期の研究は、予測バイアス、反射、潜在的に文化的ステレオタイプによる害の可能性を示している。 本研究では,マルチモーダルモデルが性同一性をどのように扱うかについて検討する。 具体的には,シッゲンダーを含むプロンプトに対して3つの画像生成モデルの出力を非シッゲンダー識別項と比較する詳細な解析を行う。 以上の結果から,特定の非男性性同一性は,人間性,ステレオタイプ,セクシュアリゼーションの低下とともに,一貫して (mis) 呈示されることが示された。 我々は実験分析を補完する (a)～非市民のアンケート及び調査 (b)影響を受けた個人がどのような被害を受けるか、どのように表現したいかを確立するための一連の面接。 回答者は特に、誤った表現や有害な行動や信念を促進する可能性を懸念している。 攻撃的なコンテンツを制限する単純なヒューリスティックは広く拒絶され、回答者はコミュニティの関与、トレーニングデータのキュレーション、カスタマイズの能力を求める。 これらの改善は、影響のあるコミュニティによって変化が導かれる未来への道を開く可能性があり、テクノロジーは、時代遅れで不快なステレオタイプを再現するよりもむしろ、私たちが考えもしなかった方法で、『[ポートレイ]クィアネス』を肯定的に評価するために使われるだろう。

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