Когда эксперты обратились к популярным нейросетям с просьбой изобразить просто «спортсмена», девять из десяти изображений оказались мужскими, а женщин, детей, пожилых людей и людей с ограниченными возможностями алгоритмы проигнорировали.
Специалисты из университета Торонто провели исследование с тремя известными генераторами изображений: DALL-E, MidJourney и Stable Diffusion и получили тревожные результаты. Команда запросила 300 картинок с атлетами и обычными людьми, а затем подробно проанализировала, что именно продемонстрировали алгоритмы.
Выяснилось, что все женские образы выглядели молодо, 87% изображений показывали худобу, а также такой же процент был в откровенной одежде. Мужские персонажи в 93% случаев оказались юными, 68% продемонстрировали минимум жира, 54% выглядели накачанными. Когда речь шла о спортсменах, цифры становились еще более жесткими — 98% получились поджарыми, 93% мускулистыми, все были в обтягивающей экипировке.
Что особенно тревожит: ни одно изображение не отразило явные признаки инвалидности — никаких колясок, протезов или других средств помощи. Также совершенно отсутствовали морщины, залысины и полные фигуры. Когда запрос звучал нейтрально в стиле «покажи атлета» без указания пола, девять из десяти изображений рисовали мужчин.
Проблема заключается не в технологиях самих по себе, так как алгоритмы учатся на огромных массивах фотографий из интернета, где годами накапливались одни и те же стереотипы. Нейросеть просто возвращает обществу его собственные предвзятости, но в более концентрированном виде, без случайных исключений, которые встречаются в реальной жизни. Последствия такого искажения ощутимы: когда человек постоянно видит недостижимые образцы, он начинает хуже относиться к своей внешности. Это может привести к нездоровым диетам, изнурительным тренировкам или, наоборот, к полному отказу от физической активности. Подростки прекращают заниматься спортом, потому что не соответствуют навязанным стандартам, что сказывается на их учебных успехах и самооценке.
Фото: hi-tech.mail.ru