Aditya Gulati

AI人脸生成器显示出人口统计学和情绪驱动的偏见

一篇新的arXiv论文，题为《快乐的年轻女性，暴躁的老年男性？合成人脸生成中的情绪驱动人口统计学偏见》，调查了文本到图像模型中的偏见。该研究审计了八个模型，四个西方模型和四个中国模型，在七种提示条件下生成了56,000张人脸。研究结果表明，年轻和白人编码的个体过度代表普遍存在，而交叉分析显示特定人口统计学组合的代表性严重不足。情绪条件提示，特别是负面提示，被发现会使输出转向白人、中年、男性编码的面孔，并与较低的感知吸引力相关。