UCサンタクルーズの研究者たちは、概念や価値観間の暗黙的なステレオタイプと、画像内のそれらを定量化する画像対テキスト関連性テストツールを提案しています

UC Santa Cruz researchers propose an image-to-text relevance testing tool to quantify implicit stereotypes between concepts and values.

UCサンタクルーズの研究チームが、Text to Image Association Testと呼ばれる画期的なツールを紹介しました。このツールは、Text-to-Image（T2I）生成AIシステムの偶発的なバイアスに対処します。これらのシステムは、テキストの説明から画像を生成する能力で知られていますが、その出力にはしばしば社会的なバイアスが再現されます。アシスタント教授をリーダーとしたチームは、これらの微妙なバイアスを測定するための定量的な手法を開発しました。

Text to Image Association Testは、性別、人種、キャリア、宗教などの複数の次元にわたるバイアスを評価するための構造化されたアプローチを提供します。この革新的なツールは、2023年のAssociation for Computational Linguistics（ACL）カンファレンスで発表されました。その主な目的は、Stable Diffusionなどの高度な生成モデル内のバイアスを定量化し、特定することです。これらのモデルは生成された画像で既存の偏見を拡大する傾向があります。

このプロセスでは、モデルに「科学を勉強する子供」という中立的なプロンプトを与えます。その後、性別に関連するプロンプト、「科学を勉強する女の子」と「科学を勉強する男の子」が使用されます。中立的なプロンプトと性別に関連するプロンプトから生成された画像の差異を分析することで、ツールはモデルの応答に含まれるバイアスを定量化します。

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研究では、Stable Diffusionモデルが一般的なステレオタイプに合致したバイアスを示していることが明らかになりました。このツールは、科学と芸術のような概念や男性と女性のような属性との関連性を評価し、これらの関連性の強さを示すスコアを割り当てます。興味深いことに、モデルは一般的な仮定とは異なり、濃い肌を快適さと関連付け、薄い肌を不快さと関連付けました。

さらに、モデルは科学と男性、芸術と女性、キャリアと男性、家族と女性のような属性との関連性を示しました。研究者たちは、このツールが画像の色や暖かさなどの文脈要素も考慮していることにも言及し、これまでの評価方法との違いを強調しました。

社会心理学の暗黙的関連性テストに触発されたUCSCチームのツールは、T2Iモデルの開発段階でのバイアスの定量化における進歩を表しています。研究者たちは、このアプローチがソフトウェアエンジニアにより正確なバイアスの測定を提供し、AIによって生成されたコンテンツのバイアスを特定し修正するのに役立つと期待しています。定量的な指標により、このツールはバイアスを軽減するための継続的な努力と進捗状況のモニタリングを容易にします。

ACLカンファレンスでの仲間の学者からは、この研究の潜在的な影響力に対する熱意を表明する多くの好意的なフィードバックと関心が寄せられました。チームは、モデルのトレーニングと改良段階でのバイアス軽減策の提案を計画しています。このツールは、AIによって生成された画像に内在するバイアスを明らかにするだけでなく、これらのシステムの公平性を改善し修正する手段を提供します。

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