How AI Image Generators Make Bias Worse

Summary

Das Video skizziert die potenziellen Risiken von voreingenommenen künstlichen Intelligenz-Bildgeneratoren. Es zeigt, wie AI-Erzeugnisse wie das von MidJourney erstellte Beispiel Bilder von Berufstätigen basierend auf einfachen Textanfragen erzeugen können. Die Tendenz dieser Systeme, Geschlechter- und Rassenvorurteile zu verstärken, wird durch Analysen von mehr als 5000 Bildern hervorgehoben, die von Stable erzeugt wurden. Die Diskrepanz zwischen den realen Berufsbildern und den AI-generierten, die höhere Bezahlungsgrade mit helleren Hauttönen und Männlichkeit assoziieren, wird aufgezeigt. Das Phänomen der 'repräsentativen Schäden', das soziale Gruppen herabwürdigt und Stereotypen verstärkt, wird ebenso thematisiert wie die Herausforderung, faire und repräsentative Datensätze zu schaffen. Der Diskurs umfasst auch ethische Fragen und politische Lösungsansätze, um die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz zu regulieren und zu kontrollieren, um eine gerechte und inklusivere Gesellschaft zu fördern. Der Fokus liegt auf der Notwendigkeit interdisziplinärer Zusammenarbeit, um komplexe Probleme zu lösen.

Takeaways

• 🎨 KI-Bildgeneratoren wie MidJourney können einzigartige Bilder basierend auf einfachen Textbeschreibungen erstellen, sind jedoch aufgrund ihrer Trainingsdaten oft voreingenommen.
• 👨‍💼 Untersuchungen zeigen, dass KI-generierte Bilder höher bezahlte Berufe wie CEOs, Anwälte und Politiker oft mit helleren Hauttönen darstellen, während niedriger bezahlte Jobs dunklere Hauttöne aufweisen.
• 👩‍⚖️ Es gibt eine geschlechtsspezifische Voreingenommenheit bei der Darstellung von Berufen in KI-Bildern, wobei Männer häufiger in höheren Positionen und Frauen in niedrigeren Positionen abgebildet werden.
• 📊 Diese Verzerrungen in KI-generierten Bildern werden als 'repräsentative Schäden' bezeichnet, die bestimmte soziale Gruppen herabsetzen und Stereotype verstärken.
• 🌍 Ein extremes Beispiel für KI-Voreingenommenheit war die Darstellung von Barbies aus verschiedenen Ländern, die Vorurteile und Diskriminierung aufgrund von Hautfarbe und kulturellen Stereotypen förderte.
• 🔍 Die Qualität der KI-Ergebnisse hängt von der Qualität der Trainingsdatensätze ab. Voreingenommene Daten führen zu voreingenommenen KI-Ergebnissen.
• 🤖 Melissa Terras betont, dass alle Daten historisch sind und das Produkt von politischen, ökonomischen und sozialen Bedingungen einer bestimmten Zeit und eines bestimmten Ortes sind.
• ⚖️ Die Herausforderung besteht darin, Fairness und Bias in KI-Systemen neu zu definieren und nicht nur technische Lösungen, sondern auch philosophische Fragen zu berücksichtigen.
• 🏛️ Selbstregulierung durch Technologieunternehmen reicht oft nicht aus, um Schäden zu verhindern, daher könnte staatliche Regulierung notwendig werden.
• 🌐 Die Regulierung von dynamischen Technologien wie generativer KI ist komplex, da ihre vollen Auswirkungen oft erst im Laufe der Zeit verstanden werden.

Q & A

Was ist das Hauptproblem mit A.I.-Bildgeneratoren, die mit voreingenommenen Daten trainiert wurden?

Das Hauptproblem ist, dass diese A.I.-Bildgeneratoren voreingenommene Bilder erzeugen, die dann in den Internet gespeichert und später als Daten für die Training von anderen A.I.-Systemen verwendet werden. Dies führt zu einer gefährlichen Feedbackschleife, die bestehende Vorurteile verbreitet und verstärkt.

Wie beeinflussen die Daten, auf denen ein A.I. trainiert wird, die Qualität seiner Ausgaben?

Wenn die Daten, auf denen ein A.I. trainiert wird, voreingenommen sind, werden diese Vorurteile vom A.I. übernommen und reproduziert. Es gibt keine neutralen Daten, da alle Daten historische Daten sind und von der Zeit, dem Ort, der politischen, wirtschaftlichen, technischen und sozialen Klima beeinflusst werden.

Was ist ein Beispiel für die 'representational harms', die durch A.I.-Systeme verursacht werden können?

Ein Beispiel ist die BuzzFeed-Veröffentlichung von A.I.-generierten Barbies aus verschiedenen Ländern. Die lateinamerikanischen Barbies wurden alle mit hellen Hauttönen dargestellt, was eine Form der Diskriminierung namens Colorism propagiert, bei der hellere Hauttöne vor dunkleren bevorzugt werden.

Wie können Regierungen bei der Lösung des Problems der voreingenommenen A.I.-Bildgebung helfen?

Regierungen könnten Gesetze und Vorschriften erlassen, um die Auswirkungen und Schäden, die generative A.I. auf die Gesellschaft zufügt, zu regulieren. Sie könnten Aufsichtsbehörden einrichten, um Beschwerden über voreingenommene Bilder zu behandeln, und Tech-Unternehmen dazu zwingen, ihre Algorithmen zu aktualisieren oder ihre A.I. auf bessere Datensätze umzuschulen.

Was ist die 'Collingridge-Dilemmata'?

Die Collingridge-Dilemmata ist ein Konzept, das von dem Soziologen David Collingridge benannt wurde, das die Schwierigkeit aufzeigt, dynamische Technologien wie generative A.I. zu regulieren. Wenn Gesetzgeber zu früh regulieren, können sie ineffektive und irrelevante Richtlinien erlassen. Wenn sie jedoch zu lange warten, bis sie die Auswirkungen und Schäden der Technologie verstehen, kann es zu spät sein, um sie zu kontrollieren.

Wie kann eine faire Vertretung von Geschlechtern bei der Generierung von Bildern von Führungskräften erreicht werden?

Es gibt keine einfachen Antworten, da es um die philosophischen Fragen geht, wie man Voreingenommenheit und Fairness definiert. Man könnte argumentieren, dass eine faire Vertretung die aktuelle Statistik widerspiegeln sollte, aber andere könnten dies als unfair sehen, da es ungleiche und ungerechte Machtstrukturen aufrechterhält und Frauen davon abhält, für Führungspositionen zu sorgen.

Wie kann man sicherstellen, dass A.I.-Systeme nicht nur die in ihren Daten vorliegenden Präjudizien reflektieren, sondern diese auch verstärken?

Indem man bessere, repräsentativere Datensätze verwendet, um die Voreingenommenheit zu reduzieren, und auch tiefer gehende philosophische Fragen anspricht, die sich mit der Definition von Voreingenommenheit und Fairness beschäftigen.

Was ist das Ziel von LIS: The London Interdisciplinary School?

Das Ziel von LIS ist es, Lösungen für die komplexesten Probleme der Welt zu finden, nicht durch eine einzelne Spezialdisziplin, sondern durch die Zusammenarbeit von Experten und Wissen aus den Bereichen Kunst, Wissenschaft und Humanwissenschaften.

Welche Rolle spielen die Daten, die für das Training von A.I. verwendet werden, hinsichtlich der Schaffung von Vorurteilen?

Die Daten, die für das Training von A.I. verwendet werden, spielen eine entscheidende Rolle bei der Schaffung von Vorurteilen. Wenn diese Daten voreingenommen sind, werden diese Vorurteile vom A.I. übernommen und in den generierten Bildern widergespiegelt.

Wie kann man die Qualität der Datensätze verbessern, auf denen A.I.-Systeme trainiert werden?

Die Qualität der Datensätze kann verbessert werden, indem mehr Transparenz, Vielfalt und Repräsentanz gefordert wird. Dies könnte durch gesetzgeberische Maßnahmen erreicht werden, die Standards für die Qualität der Trainingsdaten vorgeben.

Was ist die Herausforderung bei der Definition von 'Fairness' in Bezug auf die Generierung von Bildern von verschiedenen Berufsbildern?

Die Herausforderung besteht darin, eine Balance zwischen der Widerspiegelung der tatsächlichen Statistiken und der Förderung einer ausgewogenen und gerechten Darstellung zu finden. Dies erfordert eine tiefere Reflexion darüber, was als 'fair' angesehen werden sollte und wie man Vorurteile und Stereotypen vermeiden kann.

Was ist der Unterschied zwischen historischen Daten und neutralen Daten?

Es gibt keine neutralen Daten, da alle Daten historische Daten sind, die von der Zeit, dem Ort, der politischen, wirtschaftlichen, technischen und sozialen Klima beeinflusst werden. Historische Daten sind einfach Faktdaten aus der Vergangenheit, während neutrale Daten eine hypothetische Kategorie sind, die angenommen wird, ohne jegliche Einflüsse oder Präferenzen zu haben.