論文の概要: The Male CEO and the Female Assistant: Probing Gender Biases in Text-To-Image Models Through Paired Stereotype Test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11089v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 21:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 23:40:48.180186
• Title: The Male CEO and the Female Assistant: Probing Gender Biases in Text-To-Image Models Through Paired Stereotype Test
• Title（参考訳）: 男性CEOと女性アシスタント:Paired Stereotype Testによるテキストから画像モデルへのジェンダーバイアスの探索
• Authors: Yixin Wan, Kai-Wei Chang
• Abstract要約: DALLE-3のような最近の大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは、新しいアプリケーションにおいて大きな可能性を秘めているが、前例のない公平さの課題に直面している。 本稿では,Paired Stereotype Test (PST) のバイアス評価フレームワークを提案する。 以上の結果から,現代T2Iモデルにおける男女差の複雑なパターンが明らかとなり,マルチモーダル生成システムにおける批判的公平性の課題が浮き彫りになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.84245853250906
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recent large-scale Text-To-Image (T2I) models such as DALLE-3 demonstrate great potential in new applications, but also face unprecedented fairness challenges. Prior studies revealed gender biases in single-person image generation, but T2I model applications might require portraying two or more people simultaneously. Potential biases in this setting remain unexplored, leading to fairness-related risks in usage. To study these underlying facets of gender biases in T2I models, we propose a novel Paired Stereotype Test (PST) bias evaluation framework. PST prompts the model to generate two individuals in the same image. They are described with two social identities that are stereotypically associated with the opposite gender. Biases can then be measured by the level of conformation to gender stereotypes in generated images. Using PST, we evaluate DALLE-3 from 2 perspectives: biases in gendered occupation and biases in organizational power. Despite seemingly fair or even anti-stereotype single-person generations, PST still unveils gendered occupational and power associations. Moreover, compared to single-person settings, DALLE-3 generates noticeably more masculine figures under PST for individuals with male-stereotypical identities. PST is therefore effective in revealing underlying gender biases in DALLE-3 that single-person settings cannot capture. Our findings reveal the complicated patterns of gender biases in modern T2I models, further highlighting the critical fairness challenges in multimodal generative systems.
• Abstract（参考訳）: DALLE-3のような最近の大規模テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは、新しいアプリケーションにおいて大きな可能性を秘めているが、前例のない公平さの課題に直面している。 以前の研究では、単一人物画像生成における性別バイアスが明らかにされていたが、T2Iモデルは2人以上の人物を同時に表現する必要がある可能性がある。 この設定の潜在的なバイアスは未探索のままであり、フェアネス関連の使用リスクにつながる。 T2Iモデルにおけるこれらの性別バイアスの基盤となる側面を研究するために,新しいPaired Stereotype Test (PST) バイアス評価フレームワークを提案する。 PSTはモデルに同じ画像で2つの個人を生成するよう促す。 それらは、異性とステレオタイプ的に関連づけられた2つの社会的アイデンティティによって記述される。 ビアーゼは、生成された画像のジェンダーステレオタイプへのコンフォーメーションのレベルによって測定できる。 PSTを用いてDALLE-3を2つの視点から評価した。 公正な、あるいは反ステレオタイプな独身世代であるように見えるが、PSTは依然としてジェンダー化された職業や権力団体を誇示している。 さらに, DALLE-3は, 独身設定と比較して, 男性ステレオタイプ的同一性を持つ個人に対して, PST下では顕著に男性像が生成される。 したがって、PSTはDALLE-3の基本的な性別バイアスを明らかにするのに効果的である。 以上の結果から,現代T2Iモデルにおける男女差の複雑なパターンが明らかとなり,マルチモーダル生成システムにおける批判的公平性の課題が浮き彫りになった。

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