核心概念
文字轉圖像模型的輸出結果並非總是與使用者預期相符,透過分析模型生成的圖像中的概念關聯,可以揭露模型潛在的偏見和生成有害內容的風險。
摘要
這篇研究論文探討了文字轉圖像模型 (T2I) 中概念關聯的問題,並提出了一個名為 Concept2Concept 的框架來審查這些模型。
研究目標:
本研究旨在分析 T2I 模型如何將文字提示與圖像中的概念相關聯,並識別潛在的偏見和有害關聯。
方法:
Concept2Concept 框架首先從使用者定義或真實世界的提示分佈中抽樣文字提示。接著,使用 T2I 模型生成與這些提示相對應的圖像。然後,利用物件偵測模型從生成的圖像中提取高級概念,並分析這些概念的分佈和關聯性,例如概念頻率、穩定性和共現性。
主要發現:
- Concept2Concept 框架成功地揭露了 T2I 模型中存在的偏見和刻板印象,例如將某些職業與特定性別產生關聯,以及對殘疾人士的刻板描繪。
- 研究發現,一些公開的人類偏好圖像資料集中存在兒童性虐待內容、色情內容以及對女性、女孩和兒童的過度性化描繪,凸顯了審查這些資料集的重要性。
- 研究還發現,用於訓練人工智慧模型的合成 ImageNet 資料集中存在概念錯位問題,例如將特定人物照片與物件類別錯誤關聯,這可能影響模型的準確性和公平性。
主要結論:
- 審查 T2I 模型和其訓練資料集對於確保其安全性和公平性至關重要。
- Concept2Concept 框架提供了一種可解釋且有效的方法來分析 T2I 模型中的概念關聯,並識別潛在的偏見和有害內容。
- 研究結果強調了在開發和部署 T2I 模型時,需要更加重視倫理和社會影響。
意義:
這項研究對於理解和解決 T2I 模型中的偏見和有害內容問題具有重要意義,並為開發更負責任和符合倫理的 AI 技術提供了方向。
限制和未來研究:
- Concept2Concept 框架的效能取決於物件偵測模型的準確性和無偏差性。
- 分析概念共現性的計算複雜度可能會隨著概念數量增加而顯著提高。
- 未來研究可以探索更積極的減輕策略,例如在模型訓練過程中整合 Concept2Concept 框架,以引導模型學習更公平和無偏差的表示。
統計資料
在 StableBias 案例研究中,女性在多數職業中所佔比例不足,只有約 30% 的圖像描繪了女性,而約 70% 的圖像描繪了男性。
在 Pick-a-Pic 資料集中,女孩的概念與年輕、裸體、裸露、丁字褲、內衣和性感內衣等概念共同出現。
在 Pick-a-Pic 資料集中,女人的概念與裸體、乳房和性感內衣等概念共同出現。