Last Updated on 2024-09-20 07:34 by admin
Googleは、第二次世界大戦のドイツ兵やバイキングを有色人種として描写した後、人物のAI生成画像の制作を一時停止しました。この措置は、ソーシャルメディア上で、ポープやアメリカ建国の父などの歴史上の人物をさまざまな民族や性別で描写した画像が投稿されたことに対する批判を受けたものです。Googleは、Geminiモデルの画像生成機能に関する最近の問題に対処するために作業を進めており、改善版を近日中に再リリースする予定であると声明で述べました。
GoogleのGeminiチームのシニアディレクターであるJack Krawczykは、モデルの画像生成機能に調整が必要であることを認め、歴史的な文脈における描写の改善に取り組んでいると述べました。また、Googleは「歴史的な文脈にはより多くのニュアンスがあり、それに対応するためにさらに調整を行う」と述べています。
AIにおける偏見の報道は、有色人種に対する否定的な影響の例を複数示しています。ワシントンポストの調査では、画像生成ツールが有色人種や女性に対して偏見を示す例が複数見られました。例えば、画像生成ツールStable Diffusion XLは、食品券の受給者を主に非白人または肌の色が濃い人として表示していましたが、実際には米国の食品券の受給者の63%が白人であることが分かっています。
サリー大学の人間中心AI研究所のAndrew Rogoyskiは、深層学習と生成AIのほとんどの分野で偏見を軽減することは難しい問題であり、結果として間違いが発生する可能性があると述べています。研究やトレーニングデータセットのキュレーション、訓練されたモデルのガードレールの導入など、偏見を排除するための多くのアプローチがありますが、AIやLLM（大規模言語モデル）が間違いを犯し続ける可能性がある一方で、時間とともに改善される可能性もあるとしています。
【ニュース解説】
Googleは、その新しい人工知能モデル「Gemini」が第二次世界大戦のドイツ兵やバイキングを有色人種として描写したことに対する批判を受け、人物のAI生成画像の制作を一時停止すると発表しました。この措置は、ソーシャルメディア上で歴史上の人物をさまざまな民族や性別で描写した画像が投稿されたことに対する反応です。Googleは、Geminiモデルの画像生成機能に関する問題に対処し、改善版を近日中に再リリースする予定であると述べています。
この問題は、AIが生成する画像における正確性と偏見に関する広範な議論を引き起こしています。AIによる画像生成は、多様な人々を表現することで、世界中のユーザーに対応することを目指していますが、歴史的な文脈における描写においては、より多くの注意が必要であることが示されました。Googleは、歴史的な文脈にはより多くのニュアンスがあり、それに対応するためにさらに調整を行うと述べています。
AIにおける偏見は、有色人種や女性に対する否定的な影響をもたらすことが示されています。例えば、ある調査では、画像生成ツールが食品券の受給者を主に非白人または肌の色が濃い人として表示していましたが、実際には米国の食品券の受給者の63%が白人であることが分かっています。このような偏見は、AIのトレーニングデータセットのキュレーションや、訓練されたモデルのガードレールの導入など、さまざまなアプローチを通じて排除する試みが行われていますが、完全な解決には至っていません。
このニュースは、AI技術の進歩とともに、その使用における倫理的な問題や偏見の問題に対する注意が高まっていることを示しています。AIが生成する画像やテキストにおける正確性と公平性を確保することは、技術の発展において重要な課題の一つです。また、この問題は、AI技術の開発者や利用者が、その影響を慎重に考慮し、多様性と包括性を尊重することの重要性を再認識する機会を提供しています。将来的には、AI技術のさらなる改善とともに、これらの課題に対するより効果的な対策が講じられることが期待されます。
from Google pauses AI-generated images of people after ethnicity criticism.
“Google、AI画像生成で歴史人物の描写を一時停止、偏見問題に対処” への2件のフィードバック
GoogleのGeminiモデルのようなAIによる画像生成技術は、その進化と共に多くの可能性を秘めていますが、最近の出来事は、技術の進歩に伴う倫理的な課題と責任の重要性を浮き彫りにしています。歴史的な人物や文脈を扱う際の正確さと感受性は、AI技術が社会に受け入れられ、信頼されるために不可欠です。特に、歴史的な正確性を欠いたり、偏見に基づいたりする内容は、社会に誤解を招く可能性があり、特定の集団に対するステレオタイプを強化する恐れがあります。
AIが生成するコンテンツにおける偏見の問題は、AI技術のトレーニングデータに根ざしています。トレーニングデータが偏っていると、その偏見はAIによって再生産され、拡大される可能性があります。したがって、多様性と包括性を確保するためには、トレーニングデータの選定とキュレーションにおいて、より慎重なアプローチが必要です。
Googleがこの問題に対処し、改善版をリリースする予定であることは歓迎すべきステップですが、これはAI技術の開発と利用における倫理的な問題に対処するための継続的な努力の一環であるべきです。AI技術の開発者と利用者は、その影響を慎重に考慮し、多様性と包括性を尊重することが重要です。また、AI技術に関する公開討論と透明性の促進も、社会の信頼を築く上で不可欠です。
私たち研究者は、技術の進歩が社会に与える影響を深く理解し、その発展を指導する倫理的な枠組みを構築する責任があります。これにより、AI技術がより公正で包括的な方法で社会に貢献することを確実にすることができます。
AI技術の進化は、私たちの生活を豊かにする可能性を秘めていますが、その適用においては歴史的な正確性や偏見の問題に対する慎重な取り扱いが必要です。GoogleがGeminiモデルの画像生成機能を一時停止し、歴史的な文脈における描写の改善に取り組むという決定は、AI技術の開発における倫理的な責任を認識している証拠です。AIが歴史上の人物を描写する際には、歴史的な事実と文化的背景を尊重することが重要であり、そのためには開発者がより多くの研究と検証を行う必要があります。
この問題は、AI技術の発展がもたらす利点と同時に、その使用における倫理的な課題や社会的な影響を考慮することの重要性を浮き彫りにしています。AIによる偏見の存在は、技術が私たちの社会に与える影響を深く理解し、それを適切に管理するためのガイドラインや規制の必要性を示唆しています。AI技術の開発者や利用者は、多様性と包括性を尊重し、すべての人々に公平なサービスを提供することを目指すべきです。
私たちは、技術の進歩を受け入れつつも、その影響を慎重に考慮し、人間の価値と社会の安定を守るためのバランスを見つけることが重要です。AI技術のさらなる改善とともに、これらの課題に対するより効果的な対策が講じられることを期待しています。