論文の概要: When Algorithms Play Favorites: Lookism in the Generation and Perception of Faces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11025v1
- Date: Tue, 20 May 2025 10:21:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.487026
- Title: When Algorithms Play Favorites: Lookism in the Generation and Perception of Faces
- Title（参考訳）: アルゴリズムがお気に入りを演じるとき:顔の生成と知覚におけるルックリズム
- Authors: Miriam Doh, Aditya Gulati, Matei Mancas, Nuria Oliver,
- Abstract要約: 本稿では, 合成顔と機械学習に基づく性別分類アルゴリズムが, アルゴリズム的ルックリズムの影響について検討する。
テキスト・トゥ・イメージ(T2I)システムは、顔の魅力と、知性や信頼性といった無関係なポジティブな特徴を関連付ける傾向がある。
性別分類モデルは、特に非白人女性の間で「魅力のない」顔により高いエラー率を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.399763005153405
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper examines how synthetically generated faces and machine learning-based gender classification algorithms are affected by algorithmic lookism, the preferential treatment based on appearance. In experiments with 13,200 synthetically generated faces, we find that: (1) text-to-image (T2I) systems tend to associate facial attractiveness to unrelated positive traits like intelligence and trustworthiness; and (2) gender classification models exhibit higher error rates on "less-attractive" faces, especially among non-White women. These result raise fairness concerns regarding digital identity systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、合成顔と機械学習に基づく性別分類アルゴリズムが、外見に基づく優先的な処理であるアルゴリズム的ルックリズムにどのように影響するかを検討する。
13,200の合成顔を用いた実験では,(1)テキスト・ツー・イメージ(T2I)システムは,知性や信頼性などの非関連性のある特徴に顔の魅力を関連付ける傾向がある。
これらの結果は、デジタルIDシステムに関する公平性に関する懸念を提起する。
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