論文の概要: Owls are wise and foxes are unfaithful: Uncovering animal stereotypes in vision-language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12433v2
• Date: Tue, 29 Apr 2025 05:16:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 20:17:25.647233
• Title: Owls are wise and foxes are unfaithful: Uncovering animal stereotypes in vision-language models
• Title（参考訳）: オウルは賢く、キツネは不誠実である:視覚言語モデルにおける動物のステレオタイプを明らかにする
• Authors: Tabinda Aman, Mohammad Nadeem, Shahab Saquib Sohail, Mohammad Anas, Erik Cambria,
• Abstract要約: 動物ステレオタイプが視覚言語モデルにどのように現れるのかを画像生成作業中に検討する。 この結果から, モデルが文化的バイアスに整合したイメージを連続的に生成する, 重要なステレオタイプインスタンスが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.241949236708443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Animal stereotypes are deeply embedded in human culture and language. They often shape our perceptions and expectations of various species. Our study investigates how animal stereotypes manifest in vision-language models during the task of image generation. Through targeted prompts, we explore whether DALL-E perpetuates stereotypical representations of animals, such as "owls as wise," "foxes as unfaithful," etc. Our findings reveal significant stereotyped instances where the model consistently generates images aligned with cultural biases. The current work is the first of its kind to examine animal stereotyping in vision-language models systematically and to highlight a critical yet underexplored dimension of bias in AI-generated visual content.
• Abstract（参考訳）: 動物のステレオタイプは人間の文化や言語に深く埋め込まれている。 それらはしばしば、様々な種の認識と期待を形作る。 本研究では,動物ステレオタイプが画像生成作業中に視覚言語モデルにどのように現れるかを検討する。 対象のプロンプトを通じて、DALL-Eは「賢く、愚かで、不誠実である」など、動物のステレオタイプ表現を永続するかどうかを探索する。 この結果から, モデルが文化的バイアスに整合したイメージを連続的に生成する, 重要なステレオタイプインスタンスが明らかとなった。 現在の研究は、視覚言語モデルにおける動物のステレオタイピングを体系的に検証し、AI生成された視覚コンテンツにおいて、批判的だが未発見の偏見の次元を強調する最初のものである。

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