テキストから画像生成における偏見の包括的な調査

Core Concepts

テキストから画像生成モデルには顕著な社会的偏見が存在し、それが社会的弊害を引き起こす可能性がある。本調査では、これまでの研究で明らかにされた性別、肌の色、地理文化的な偏見について、その定義、評価手法、軽減手法を包括的に検討する。

Abstract

本調査は、テキストから画像生成(T2I)モデルにおける偏見に関する先行研究を包括的に検討したものである。
まず、先行研究では主に3つの偏見の側面が研究されていることが分かった:

性別偏見: T2Iモデルは特定の性別に偏った画像を生成する傾向がある。多くの研究では職業との関連性に着目しているが、画質や権力関係などの側面も一部で検討されている。ただし、非二元的な性別への配慮は十分ではない。
肌の色の偏見: T2Iモデルは特定の肌の色の人物を過剰/過小に表現する傾向がある。職業や特性との関連性が主に検討されている。
地理文化的偏見: T2Iモデルは特定の地域や文化を過剰に表現し、他の地域や文化を過小に表現する傾向がある。文化的規範や特性との関連性が検討されている。

次に、偏見の評価手法について、先行研究では主に分類器ベースのメトリクスや埋め込みベースのメトリクスが用いられているが、統一的な評価フレームワークは未だ確立されていない。
最後に、偏見の軽減手法として、モデルの重み調整や推論時/データベースアプローチが提案されているが、依然として有効な解決策は見出されていない。
本調査では、人中心の偏見定義、評価、軽減アプローチの重要性を指摘し、今後の研究の方向性を示唆している。

Stats

T2Iモデルは白人男性CEOが世界を支配していると描写する一方で、肌の色の濃い男性は犯罪を、肌の色の濃い女性はハンバーガーを作っているように描写する傾向がある。

Quotes

なし

Key Insights Distilled From

Survey of Bias In Text-to-Image Generation

by Yixin Wan,Ar... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01030.pdf

Deeper Inquiries

T2Iモデルの偏見を解決するためには、どのようなユーザー中心のアプローチが有効だと考えられるか。

T2Iモデルの偏見を解決するためには、ユーザー中心のアプローチが重要です。具体的には、以下の点が考慮されるべきです。

多様性と包括性の確保: ユーザーの多様性を考慮し、偏見のない生成物を提供することが重要です。異なる人々の視点や文化的背景を尊重し、包括的な生成物を提供することが必要です。

透明性と説明責任: ユーザーに対して、モデルがどのように偏見を軽減しているかを透明に説明することが重要です。ユーザーがモデルの動作を理解し、信頼できると感じることが重要です。

ユーザーのフィードバックの統合: ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れることで、モデルの改善につなげることができます。ユーザーのニーズや要望を理解し、それに基づいてモデルを調整することが重要です。

持続的な監視と修正: 偏見は常に変化する可能性があるため、モデルの偏見を定期的に監視し、必要に応じて修正を加えることが重要です。持続的な改善を行うことで、ユーザーにとってより公正で信頼性の高いモデルを提供できます。