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LAION-5B
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LAION-5B数据集显示出显著的年龄、性别和种族偏见
一项对LAION-5B图像数据集的新分析研究揭示了显著的人口统计学和刻板印象偏见。研究人员发现，该数据集过度代表了年轻成年人、白人和男性，而低估了少数族裔和老年女性。此外，研究还识别出情感与人口统计学之间的刻板印象关联，例如将愤怒与男性联系起来，将快乐与女性联系起来。LAION-5B是广泛使用的训练数据集，其中根深蒂固的不平衡可能会影响众多下游AI系统的行为和输出。
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研究发现 LAION-Aesthetics Predictor 强化了帝国式和男性凝视
一篇新论文揭示，LAION-Aesthetics Predictor (LAP) 模型，该模型被广泛用于为 Stable Diffusion 等图像生成模型策展数据集，存在显著偏见。LAP 模型不成比例地筛选出提及女性的图像，同时筛选掉提及男性或 LGBTQ+ 个体的图像。此外，它偏爱写实的西方和日本艺术，反映了其训练数据中的偏见，这些数据主要来自英语摄影师和西方 AI 爱好者。作者呼吁采用更多元化的评估方法，而不是规定性的美学衡量标准。