論文の概要: AI-generated faces influence gender stereotypes and racial homogenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01002v2
• Date: Fri, 10 May 2024 09:42:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 20:07:31.307036
• Title: AI-generated faces influence gender stereotypes and racial homogenization
• Title（参考訳）: AI生成顔はジェンダーステレオタイプと人種的均質化に影響を与える
• Authors: Nouar AlDahoul, Talal Rahwan, Yasir Zaki,
• Abstract要約: 6つの人種、2つの性別、32の専門職、8つの属性にまたがる安定拡散の重大なバイアスを文書化しています。 この分析は、ほぼすべての中東の男性が黒い肌でひげを生やし、伝統的な頭飾りを身に着けているという、重要な人種的均質化を明らかにしている。 事前に登録された実験を用いて、包括的AI生成顔で提示されることで、人々の人種的および性別的偏見が減少し、非包括的偏見が提示されることで、そのような偏見が増大することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6647208383676708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-image generative AI models such as Stable Diffusion are used daily by millions worldwide. However, the extent to which these models exhibit racial and gender stereotypes is not yet fully understood. Here, we document significant biases in Stable Diffusion across six races, two genders, 32 professions, and eight attributes. Additionally, we examine the degree to which Stable Diffusion depicts individuals of the same race as being similar to one another. This analysis reveals significant racial homogenization, e.g., depicting nearly all middle eastern men as dark-skinned, bearded, and wearing a traditional headdress. We then propose novel debiasing solutions that address the above stereotypes. Finally, using a preregistered experiment, we show that being presented with inclusive AI-generated faces reduces people's racial and gender biases, while being presented with non-inclusive ones increases such biases. This persists regardless of whether the images are labeled as AI-generated. Taken together, our findings emphasize the need to address biases and stereotypes in AI-generated content.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散のようなテキストから画像への生成AIモデルは、世界中の何百万人もの人々が毎日使っている。 しかし、これらのモデルが人種や性別のステレオタイプを示す程度はまだ完全には理解されていない。 ここでは,6つの人種,2つの性別,32の専門職,8つの属性にまたがる安定拡散の重大なバイアスについて述べる。 さらに、安定拡散が互いに類似している同じ人種の個人を描写する程度について検討する。 この分析は、ほぼすべての中東の男性が黒い肌でひげを生やし、伝統的な頭飾りを身に着けている、重要な人種的均質化(eg)を明らかにしている。 次に、上記のステレオタイプに対処する新しいデバイアス解を提案する。 最後に、事前に登録された実験を用いて、包括的AI生成顔が提示されることで、人々の人種的および性別的バイアスが減少し、非包括的顔が提示されることで、そのようなバイアスが増大することを示す。 画像がAI生成とラベル付けされているかどうかに関わらず、これは継続する。 まとめると、AI生成コンテンツのバイアスやステレオタイプに対処する必要性が強調される。

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