Скрытые предубеждения нейросетей: как выявить, что рисует ИИ на самом деле

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование представляет автоматизированный метод поиска запросов, которые обнажают систематические предвзятости в моделях преобразования текста в изображения.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал
Ограниченное семантическое разнообразие, выявленное при генерации изображений с помощью модели TTI, демонстрирует предвзятость, в то время как поиск по Google Фото предоставляет альтернативные интерпретации тех же запросов, подчеркивая разницу в творческом потенциале и объективности.
Ограниченное семантическое разнообразие, выявленное при генерации изображений с помощью модели TTI, демонстрирует предвзятость, в то время как поиск по Google Фото предоставляет альтернативные интерпретации тех же запросов, подчеркивая разницу в творческом потенциале и объективности.

Предложен алгоритм MineTheGap, использующий генетические алгоритмы и большие языковые модели для выявления и количественной оценки предвзятостей в генеративных моделях изображений.

Несмотря на впечатляющие возможности генерации изображений по текстовым запросам, модели «текст-изображение» часто демонстрируют скрытые предубеждения в интерпретации неоднозначных подсказок. В данной работе, ‘MineTheGap: Automatic Mining of Biases in Text-to-Image Models’, представлен автоматизированный метод обнаружения таких предвзятостей, использующий генетические алгоритмы и большие языковые модели для поиска запросов, последовательно вызывающих смещенные результаты. Разработанный подход не просто выявляет предвзятости, а количественно оценивает их выраженность, сравнивая распределение сгенерированных изображений с вариациями, полученными из языковых моделей. Позволит ли MineTheGap создать более справедливые и разнообразные системы генерации изображений, и какие новые вызовы возникнут при масштабировании этого метода на более сложные сценарии?

Раскрытие Скрытых Предубеждений в Генеративных Моделях

Современные генеративные модели, преобразующие текст в изображения, становятся все более распространенными в различных областях — от искусства и дизайна до маркетинга и образования. Однако, несмотря на впечатляющие возможности, эти модели несут в себе риск воспроизведения и усиления существующих в обществе предубеждений и стереотипов. Происходит это из-за того, что модели обучаются на огромных массивах данных, собранных из интернета, которые сами по себе могут содержать предвзятую информацию. В результате, при генерации изображений по определенным запросам, модель может неосознанно формировать стереотипные представления о гендере, расе, профессии и других социальных категориях, тем самым увековечивая несправедливые и дискриминационные практики. Выявление и смягчение этих скрытых предубеждений является важной задачей для обеспечения справедливого и этичного использования технологий искусственного интеллекта.

Традиционные методы выявления предвзятости оказываются неэффективными при анализе результатов, генерируемых текстово-графическими моделями. Огромный объем и сложность создаваемых изображений, а также тонкие нюансы, в которых проявляется предвзятость, требуют принципиально новых подходов. Ручной анализ становится непосильным, а существующие алгоритмы, разработанные для более простых задач, не способны уловить все проявления смещения в столь масштабном и разнообразном потоке данных. В связи с этим, возникает потребность в автоматизированных системах, способных эффективно сканировать и анализировать визуальный контент, выявляя даже скрытые проявления предвзятости, которые могут быть незаметны для человеческого глаза. Разработка таких систем представляет собой сложную задачу, требующую применения передовых методов машинного обучения и анализа изображений.

Основная сложность в выявлении предвзятости тексто-визуальных моделей заключается в поиске запросов, которые последовательно вызывают предвзятые ответы. Эта задача значительно усложняется огромным разнообразием возможных формулировок запросов — так называемым “пространством запросов”. Представьте, что каждое слово, каждая фраза и их комбинации создают бесчисленное множество вариантов, которые необходимо проанализировать. Определение таких “триггерных” запросов требует не только значительных вычислительных ресурсов, но и разработки новых алгоритмов, способных эффективно исследовать это многомерное пространство и выявлять скрытые закономерности, указывающие на предвзятость модели. Именно поэтому традиционные методы анализа оказываются недостаточно эффективными для решения данной проблемы, требуя перехода к автоматизированным подходам, способным охватить и обработать весь спектр возможных запросов.

Эксперименты с TTI-моделями показали, что подобранные запросы приводят к генерации однотипных изображений с повторяющейся семантикой, демонстрируя предвзятость по признакам пола, расы, возраста и стиля, в то время как вариации запросов позволяют получить более разнообразные результаты.
Эксперименты с TTI-моделями показали, что подобранные запросы приводят к генерации однотипных изображений с повторяющейся семантикой, демонстрируя предвзятость по признакам пола, расы, возраста и стиля, в то время как вариации запросов позволяют получить более разнообразные результаты.

MineTheGap: Автоматизированная Система Промышленного Майнинга Предвзятости

Система MineTheGap использует генетический алгоритм для эффективного исследования пространства запросов с целью выявления запросов, максимизирующих заданный показатель предвзятости. Данный алгоритм имитирует процесс естественного отбора, где популяция запросов эволюционирует посредством таких операций, как мутация и кроссовер. Каждая итерация алгоритма оценивает «пригодность» запроса на основе его способности генерировать предвзятые ответы от большой языковой модели (LLM), после чего происходит отбор наиболее эффективных запросов для создания нового поколения. Этот процесс повторяется до достижения оптимального результата, позволяя системе находить запросы, которые эффективно проявляют или усиливают определенные виды предвзятости, определяемые целевой функцией, без необходимости предварительного определения категорий предвзятости.

В основе системы MineTheGap лежит использование больших языковых моделей (LLM) для генерации и последующей итеративной доработки текстовых запросов (промптов). LLM обеспечивают не только грамматическую корректность формируемых промптов, но и семантическую связность, что критически важно для получения осмысленных результатов. Процесс доработки включает в себя анализ сгенерированных промптов и внесение изменений, направленных на повышение их эффективности в контексте поиска целевого смещения (bias). Использование LLM позволяет автоматизировать этот процесс и избежать ручного создания и редактирования запросов, что значительно повышает скорость и масштабируемость системы.

В отличие от существующих систем, MineTheGap не использует заранее заданные категории предвзятости при анализе языковых моделей. Это позволяет системе обнаруживать неочевидные и ранее неизвестные проявления предвзятости, которые не охватываются существующими классификациями. Вместо этого, MineTheGap оценивает выходные данные языковой модели на основе заданного критерия «смещения» (bias score), не ограничиваясь конкретными типами предвзятости, такими как гендерные или расовые стереотипы. Такой подход обеспечивает более широкий и непредвзятый поиск потенциальных проблем в работе больших языковых моделей.

Анализ показал, что MineTheGap выявляет подсказки, которые упускает из виду OpenBias.
Анализ показал, что MineTheGap выявляет подсказки, которые упускает из виду OpenBias.

Количественная Оценка Предвзятости с Использованием CLIP и Текстовых Вариаций

Оценка предвзятости вычисляется путем встраивания сгенерированных изображений и текстовых запросов в общее латентное пространство с использованием модели CLIP. Этот процесс позволяет сопоставлять изображения и запросы на основе их семантической близости в этом пространстве. Встраивание представляет собой преобразование данных в векторные представления, где близость векторов отражает сходство соответствующих изображений и текстов. Сравнивая векторы, можно количественно оценить, насколько сгенерированное изображение соответствует исходному запросу и выявить потенциальные отклонения или предвзятости, проявляющиеся в процессе генерации.

Для повышения устойчивости оценки предвзятости, MineTheGap использует текстовые вариации каждого запроса. Данный подход позволяет смягчить влияние незначительных различий в формулировках на результаты анализа. Вместо использования единственного варианта запроса, система генерирует несколько семантически эквивалентных формулировок. Это снижает вероятность ложноположительных или ложноотрицательных результатов, возникающих из-за особенностей обработки естественного языка моделью. Агрегирование результатов, полученных для различных текстовых вариаций, обеспечивает более надежную и стабильную оценку предвзятости, менее чувствительную к нюансам формулировок.

Для оценки предвзятости генерируемых изображений используется агрегированная метрика, основанная на сравнении векторных представлений изображений и текстовых запросов в пространстве признаков CLIP. Эта метрика, полученная путем усреднения оценок для различных текстовых вариаций одного и того же запроса, позволяет выявлять запросы, систематически приводящие к предвзятым результатам. Проведенная валидация показала сильную корреляцию Спирмена, равную $0.71$, между значениями метрики и оценками, полученными от людей-экспертов, что подтверждает её эффективность и надежность в качестве количественного показателя предвзятости.

Анализ наименее сопоставленных элементов показывает, что более предвзятая модель (слева) демонстрирует пробелы в сопоставлении текста и изображений, в то время как менее предвзятая модель (справа) обеспечивает более широкий спектр оценок схожести, что свидетельствует о ее способности охватывать различные интерпретации.
Анализ наименее сопоставленных элементов показывает, что более предвзятая модель (слева) демонстрирует пробелы в сопоставлении текста и изображений, в то время как менее предвзятая модель (справа) обеспечивает более широкий спектр оценок схожести, что свидетельствует о ее способности охватывать различные интерпретации.

Расширение Обнаружения Предвзятости Методами Открытого Множества

Система MineTheGap обеспечивает обнаружение предвзятости по методу открытого множества, что позволяет выявлять скрытые предубеждения в моделях генерации текста без необходимости заранее определять категории или типы предвзятости. В отличие от традиционных подходов, требующих четкой классификации, MineTheGap анализирует выходные данные модели, выявляя несоответствия и закономерности, которые указывают на потенциальную предвзятость, даже если она не соответствует известным шаблонам. Такой подход обеспечивает более глубокий и всесторонний анализ, позволяя обнаружить тонкие и неочевидные формы предвзятости, которые могли бы остаться незамеченными при использовании более жестких методов. Это особенно важно для обеспечения справедливости и инклюзивности в контенте, генерируемом искусственным интеллектом, поскольку позволяет выявить и устранить предубеждения, которые могут неосознанно воспроизводиться и увековечиваться.

Методики, подобные OpenBias, используют возможности визуального вопросно-ответного анализа (VQA) для более глубокой проверки и контекстуализации выявленных предвзятостей в моделях искусственного интеллекта. Суть подхода заключается в том, чтобы задавать вопросы относительно изображений, на которых проявляются потенциальные искажения, и анализировать ответы модели. Такой метод позволяет не просто обнаружить наличие предвзятости, но и понять, в каких конкретно ситуациях и по каким признакам она проявляется, обеспечивая более тонкое и детальное понимание проблемы. Это, в свою очередь, открывает возможности для целенаправленной коррекции и улучшения моделей, направленных на повышение справедливости и беспристрастности генерируемого контента.

Разработанный подход позволяет активно снижать проявления предвзятости в моделях преобразования текста в изображение (TTI), способствуя созданию более справедливого и инклюзивного контента. В ходе исследований продемонстрировано превосходство данной методики над существующим алгоритмом OpenBias: в условиях BLS (Bias Learning Setting) достигнута корреляция Спирмена в 0.72, в то время как OpenBias показал результат в 0.64. Это свидетельствует о более высокой точности и надежности предложенного решения в выявлении и смягчении скрытых предубеждений, что критически важно для обеспечения беспристрастности генерируемых изображений и предотвращения усиления стереотипов.

В отличие от OpenBias, который испытывает трудности с запросами, связанными с людьми при отсутствии таковых в сцене или когда тип пищи уже указан, наши концепции (идентичность, местоположение) демонстрируют более широкую и явную предвзятость.
В отличие от OpenBias, который испытывает трудности с запросами, связанными с людьми при отсутствии таковых в сцене или когда тип пищи уже указан, наши концепции (идентичность, местоположение) демонстрируют более широкую и явную предвзятость.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что даже самые передовые модели преобразования текста в изображение не свободны от предвзятости. Автоматизированный подход MineTheGap, использующий генетические алгоритмы и большие языковые модели, позволяет выявить эти скрытые предубеждения, проявляющиеся в ответах на определенные запросы. Как заметил Эндрю Ын: «Мы находимся в моменте, когда самый большой барьер для успеха машинного обучения — это данные». Данное исследование подтверждает эту мысль, показывая, что качество и репрезентативность данных, используемых для обучения моделей, напрямую влияют на их объективность и способность к созданию действительно разнообразных и непредвзятых изображений. Выявление и устранение этих пробелов в данных — ключевая задача для дальнейшего развития этой области.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, проливает свет на скрытые предубеждения, обитающие в недрах моделей преобразования текста в изображение. Однако, обнаружение — лишь первый, пусть и необходимый, шаг. Вопрос о том, как элегантно и эффективно смягчить эти предубеждения, остается открытым. Автоматизированный поиск «проблемных» запросов — это, несомненно, прогресс, но истинная задача заключается в создании моделей, которые сами по себе не нуждаются в постоянном «вычёсывании» ошибок.

Следующим этапом представляется разработка метрик, способных не просто констатировать наличие смещения, но и оценивать его степень влияния на восприятие. Иными словами, необходимо понять, насколько сильно искаженное представление о мире формируется у пользователя под воздействием этих моделей. Простое обнаружение недостатка — это лишь констатация факта; истинная инженерная задача — устранение причины.

В конечном счете, настоящая элегантность заключается в создании моделей, которые способны к самокритике, к осознанию собственных ограничений и предубеждений. Моделей, которые не просто «рисуют» мир, но и понимают, что рисуют. И пока мы далеки от этой цели, автоматизированный поиск проблемных запросов останется необходимым, но, увы, временным решением.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.13427.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-22 21:22