Auswirkungen von Deep Generative Models auf mögliche Verzerrungen in zukünftigen Modellen

Core Concepts

Die Verwendung von generierten Bildern in Trainingsdaten für Computervision Modelle führt nicht zu einer einheitlichen Verstärkung von Verzerrungen. Stattdessen werden in bestimmten Fällen auch Verringerungen von Verzerrungen beobachtet.

Abstract

Die Studie untersucht, ob die zunehmende Verwendung von KI-generierten Bildern in Trainingsdaten für zukünftige Computervision Modelle zu einer Verstärkung von Verzerrungen führen könnte. Dafür werden verschiedene Versionen des CC3M Datensatzes mit unterschiedlichen Anteilen an generierten Bildern erstellt und damit OpenCLIP sowie Bildunterschriftungsmodelle trainiert. Die Evaluierung erfolgt hinsichtlich Qualität und Verzerrungen in Bezug auf Geschlecht, Ethnie, Alter und Hautfarbe.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung generierter Bilder nicht einheitlich zu einer Verstärkung von Verzerrungen führt. Stattdessen werden in einigen Fällen auch Verringerungen von Verzerrungen beobachtet. Als mögliche Ursachen werden die inhärenten Verzerrungen in den Originaldatensätzen sowie Einschränkungen bei der Bilderzeugung durch Stable Diffusion diskutiert, wie beispielsweise unscharfe Gesichter. Die Auswirkungen sind daher komplex und hängen von verschiedenen Faktoren ab.

Stats

Die Leistung der Bildsuche von OpenCLIP bleibt über die verschiedenen Kontaminationsstufen hinweg relativ konstant.
Der Hautton-Bias in den Bildunterschriften des ClipCap-Modells verstärkt sich von einem LIC-Wert von 1,1 bei α=0 auf 3,1 bei α=1.

Quotes

"Entgegen den Erwartungen deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass die Einführung generierter Bilder während des Trainings nicht einheitlich zu einer Verstärkung von Verzerrungen führt. Stattdessen werden in bestimmten Fällen auch Instanzen der Verringerung von Verzerrungen beobachtet."
"Wir vermuten, dass dies darauf zurückzuführen sein könnte, dass die in den Originaldatensätzen inhärent vorhandenen Verzerrungen mit den durch die generierten Bilder eingeführten Verzerrungen übereinstimmen und daher keine Verschärfung der bestehenden Verzerrungen bewirken."

Key Insights Distilled From

Would Deep Generative Models Amplify Bias in Future Models?

by Tianwei Chen... at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03242.pdf

Deeper Inquiries

Wie würden sich die Auswirkungen auf Verzerrungen bei der Verwendung von Trainingsdaten im Maßstab von Millionen oder Milliarden Bildern unterscheiden?

Die Auswirkungen auf Verzerrungen bei der Verwendung von Trainingsdaten im Maßstab von Millionen oder Milliarden Bildern könnten sich in mehreren Aspekten von den in kleineren Datensätzen unterscheiden. Erstens könnte die Vielfalt und Menge der Daten in größeren Datensätzen dazu führen, dass die Verzerrungen in den generierten Bildern stärker oder vielfältiger sind. Da größere Datensätze tendenziell eine breitere Palette von Merkmalen und Kategorien enthalten, könnten die generierten Bilder eine Vielzahl von Verzerrungen aufweisen, die in den Modellen verstärkt werden könnten. Zweitens könnten größere Datensätze auch dazu führen, dass die Modelle empfindlicher auf Verzerrungen reagieren, da sie mehr Datenpunkte haben, um Muster zu erkennen und zu generalisieren. Dies könnte dazu führen, dass selbst geringfügige Verzerrungen in den generierten Bildern zu signifikanten Auswirkungen auf die Modelle führen.

Welche Ansätze zur Verringerung von Verzerrungen in generierten Bildern könnten die beobachteten Trends bei der Verwendung dieser Bilder in Computervision Modellen beeinflussen?

Es gibt mehrere Ansätze zur Verringerung von Verzerrungen in generierten Bildern, die die beobachteten Trends bei der Verwendung dieser Bilder in Computervision-Modellen beeinflussen könnten. Einer dieser Ansätze wäre die Implementierung von Bias-Filtern während des Generierungsprozesses, um sicherzustellen, dass die generierten Bilder weniger verzerrt sind. Durch die Integration von Mechanismen zur Erkennung und Korrektur von Verzerrungen in den Generierungsprozess könnten die Modelle weniger anfällig für Verzerrungen in den generierten Bildern sein. Ein weiterer Ansatz wäre die Verwendung von Techniken zur Erhöhung der Diversität der generierten Daten, um sicherzustellen, dass die Modelle ausgewogenere und repräsentativere Trainingsdaten erhalten. Durch die Integration von Vielfalt in den Generierungsprozess könnten die Modelle besser auf verschiedene Arten von Bildern und Merkmalen trainiert werden, was zu weniger Verzerrungen führen könnte.

Welche anderen Dimensionen von Verzerrungen, wie beispielsweise intersektionale Verzerrungen, könnten durch die Verwendung generierter Bilder beeinflusst werden?

Die Verwendung generierter Bilder könnte auch andere Dimensionen von Verzerrungen beeinflussen, wie intersektionale Verzerrungen, die sich auf die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen sozialen Identitäten und Merkmalen beziehen. Durch die Generierung von Bildern, die bestimmte soziale Gruppen oder Merkmale betonen oder stereotype Darstellungen aufweisen, könnten intersektionale Verzerrungen verstärkt werden. Zum Beispiel könnten generierte Bilder, die bestimmte Geschlechter, Ethnien oder Altersgruppen bevorzugen oder stereotype Darstellungen enthalten, zu komplexen Verzerrungen führen, die die Wechselwirkungen zwischen diesen verschiedenen Identitäten und Merkmalen beeinflussen. Die Verwendung generierter Bilder in Computervision-Modellen könnte somit dazu führen, dass intersektionale Verzerrungen in den Modellen verstärkt werden, was zu ungleichen oder ungerechten Ergebnissen führen könnte.