論文の概要: Visual Stereotypes of Autism Spectrum in DALL-E, Stable Diffusion, SDXL, and Midjourney
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16292v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 08:48:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 18:06:10.906013
- Title: Visual Stereotypes of Autism Spectrum in DALL-E, Stable Diffusion, SDXL, and Midjourney
- Title（参考訳）: DALL-E、Stable Diffusion、SDXL、Midjourneyにおける自閉症スペクトラムの視覚ステレオタイプ
- Authors: Maciej Wodziński, Marcin Rządeczka, Anastazja Szuła, Marta Sokół, Marcin Moskalewicz,
- Abstract要約: 本研究では,テキスト・ツー・イメージモデルが,自閉症に関する非合理的な信念を意図せず永続させる方法について検討した。
研究プロトコルでは、具体的な物体や自閉症に関する抽象概念を可視化する53のプロンプトに基づいて画像を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Avoiding systemic discrimination requires investigating AI models' potential to propagate stereotypes resulting from the inherent biases of training datasets. Our study investigated how text-to-image models unintentionally perpetuate non-rational beliefs regarding autism. The research protocol involved generating images based on 53 prompts aimed at visualizing concrete objects and abstract concepts related to autism across four models: DALL-E, Stable Diffusion, SDXL, and Midjourney (N=249). Expert assessment of results was performed via a framework of 10 deductive codes representing common stereotypes contested by the community regarding their presence and spatial intensity, quantified on ordinal scales and subject to statistical analysis of inter-rater reliability and size effects. The models frequently utilised controversial themes and symbols which were unevenly distributed, however, with striking homogeneity in terms of skin colour, gender, and age, with autistic individuals portrayed as engaged in solitary activities, interacting with objects rather than people, and displaying stereotypical emotional expressions such as pale, anger, or sad. Secondly we observed representational insensitivity regarding autism images despite directional prompting aimed at falsifying the above results. Additionally, DALL-E explicitly denied perpetuating stereotypes. We interpret this as ANNs mirroring the human cognitive architecture regarding the discrepancy between background and reflective knowledge, as justified by our previous research on autism-related stereotypes in humans.
- Abstract（参考訳）: システム的差別を避けるには、トレーニングデータセット固有のバイアスから生じるステレオタイプを伝播するAIモデルの可能性を調べる必要がある。
本研究では,テキスト・ツー・イメージ・モデルが,自閉症に関する非合理的な信念を意図せず永続させる方法について検討した。
研究プロトコルでは、DALL-E、Stable Diffusion、SDXL、Midjourney(N=249)という4つのモデルにまたがる、具体的な物体や自閉症に関する抽象概念を可視化するための53のプロンプトに基づいて画像を生成する。
実験結果の有意な評価は,コミュニティが提案する共通ステレオタイプを表す10の導出符号の枠組みを用いて行われ,その存在と空間的強度の定量化,および層間信頼性とサイズ効果の統計的解析を行った。
モデルは不均一に配布された議論の的となっているテーマやシンボルをしばしば利用したが、肌の色、性別、年齢の点で顕著な均一性があり、自閉症の個人は孤独な活動に従事し、人ではなく物と交流し、青、怒り、悲しみといったステレオタイプ的な感情表現を見せる。
第2に, 以上の結果の偽造を目的とした指向性プロンプトにもかかわらず, 自閉症画像に対する表現的不感度を観察した。
さらに、DALL-Eは永続ステレオタイプを明示的に否定した。
我々は、人間における自閉症関連ステレオタイプに関するこれまでの研究で正当化されたように、背景と反射的知識の相違に関する人間の認知アーキテクチャを反映するANNと解釈する。
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