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Représentation culturelle dans les outils d'IA générative

Examiner les biais dans les représentations de la culture indienne par l'IA.

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Les outils d'intelligence artificielle générative (IA), surtout les générateurs d'images à partir de texte, deviennent de plus en plus courants pour créer des visuels. Mais des préoccupations grandissantes émergent sur la manière dont ces technologies représentent les Cultures, en particulier celles en dehors de l'Occident. Cet article explore comment ces systèmes d'IA dépeignent la culture indienne et ses sous-cultures, en mettant en lumière des problèmes potentiels comme la mauvaise représentation et les Biais.

Le Problème de la Représentation

Bien que les outils d'IA puissent créer du contenu incroyable, ils portent souvent des biais. Un problème fréquent est le "regard occidental", ce qui signifie que ces outils montrent parfois les cultures non occidentales à travers une perspective occidentale. Ça peut mener à des Représentations erronées, où la riche diversité des cultures est ignorée ou simplifiée. Par exemple, les représentations de la culture indienne peuvent se concentrer uniquement sur certains stéréotypes au lieu de la vaste gamme de traditions qui existent.

L'Importance des Perspectives Communautaires

Pour mieux comprendre comment les résultats de l'IA impactent les cultures indiennes, des chercheurs ont réalisé des groupes de discussion avec des gens de différents horizons indiens. Ces discussions visaient à recueillir des idées directement de personnes qui vivent ces nuances culturelles au quotidien. En écoutant ces voix, les chercheurs espéraient identifier les malentendus et suggérer des moyens d'améliorer les modèles d'IA.

Résultats des Groupes de Discussion

Dans les discussions, les participants ont souligné plusieurs dommages représentatifs. Deux problèmes majeurs sont ressortis : l'exotisme et l'appropriation culturelle.

L'Exotisme dans les Résultats de l'IA

L'exotisme se produit lorsque les outils d'IA amplifient certains aspects d'une culture tout en ignorant sa complexité. Par exemple, les images générées pour des demandes comme "famille indienne de la classe moyenne" montraient souvent des femmes en sarees traditionnels. Les participants ont noté que toutes les femmes indiennes ne portent pas de sarees tous les jours. Beaucoup préfèrent des vêtements occidentaux ou d'autres styles. Pourtant, l'IA représentait constamment des femmes en sarees, renforçant une vision étroite de l'identité indienne.

De plus, les couleurs des images étaient excessivement vives et éclatantes, reflétant un stéréotype de l'Inde comme un endroit coloré et exotique. Bien que l'Inde ait effectivement des festivals vibrants, l'accent mis sur les couleurs néon ne représente pas tous les aspects de sa culture.

L'Appropriation Culturelle

L'appropriation culturelle fait référence à l'utilisation inappropriée ou inexacte d'éléments d'une culture. Dans les groupes de discussion, les participants ont souligné que les résultats de l'IA combinaient souvent des éléments de différentes régions indiennes en une seule image. Par exemple, une image censée montrer "le petit-déjeuner indien" pouvait inclure des plats de différentes régions, ignorant les plats uniques que chaque zone propose. Cette homogénéisation ne respecte pas la diversité de la culture indienne.

Un autre exemple d'appropriation culturelle impliquait la représentation de la danse indienne. L'IA mélangeait souvent des éléments de différentes formes de danse, ne respectant pas leurs styles et traditions distincts. Ça a provoqué de la confusion et de la frustration chez les participants qui se sentaient que leur patrimoine culturel n'était pas représenté correctement.

L'Impact des Biais de l'IA

Les biais dans les outils d'IA peuvent avoir des conséquences graves. Quand les modèles d'IA propagent des stéréotypes, ils contribuent à une compréhension déformée des cultures dans l'œil du public. Ça peut amener les individus de ces cultures à se sentir aliénés ou mal représentés dans des discussions plus larges.

Les participants des groupes de discussion ont exprimé leur inquiétude que les résultats des outils d'IA décrivent l'Inde soit comme un pays de festivals colorés, soit comme un endroit de pauvreté et de tribalité. Ces visions binaires ne reflètent pas la société complexe et réelle qui existe. Au lieu de cela, elles renforcent les stéréotypes et les idées fausses existants sur l'Inde dans le récit mondial.

Recommandations pour l'Amélioration

Étant donné les problèmes identifiés, l'étude a proposé plusieurs recommandations pour améliorer la conception et le fonctionnement des outils d'IA.

Valoriser l'Évolution Culturelle

D'abord, il est essentiel de reconnaître que les cultures évoluent au fil du temps. Les résultats de l'IA devraient refléter la culture indienne contemporaine plutôt que des stéréotypes dépassés. Les utilisateurs ont exprimé le désir de représentations plus alignées avec les expériences modernes et les modes de vie, capturant la nature dynamique de la société indienne.

Honorer la Diversité Culturelle

Ensuite, il est crucial d'honorer la diversité au sein des cultures. Les outils d'IA devraient éviter de simplifier des identités complexes en représentations monolithiques. Incorporer les perspectives des personnes au sein de ces cultures est vital pour garantir que les résultats reflètent précisément la variété des expériences.

Assurer l'Exactitude

Enfin, les systèmes d'IA doivent être précis dans leurs interprétations. Ils doivent fournir des réponses contextuellement appropriées qui s'alignent avec les demandes des utilisateurs. Cela inclut de démontrer une compréhension des différentes langues et dialectes présents dans la culture indienne.

Conclusion

L'utilisation des outils d'IA générative s'accompagne d'une grande responsabilité. Alors que ces modèles s'intègrent dans divers secteurs, il est vital d'assurer qu'ils ne perpétuent pas de stéréotypes nuisibles ou ne représentent pas mal les cultures. En mettant en avant les voix de la communauté et en reconnaissant la complexité des identités culturelles, on peut créer des systèmes d'IA qui sont plus inclusifs et représentatifs des diverses réalités qu'ils cherchent à dépeindre. Prendre ces mesures aidera à ouvrir la voie à une représentation plus équitable des cultures, en particulier dans des contextes non occidentaux comme l'Inde.

Source originale

Titre: Do Generative AI Models Output Harm while Representing Non-Western Cultures: Evidence from A Community-Centered Approach

Résumé: Our research investigates the impact of Generative Artificial Intelligence (GAI) models, specifically text-to-image generators (T2Is), on the representation of non-Western cultures, with a focus on Indian contexts. Despite the transformative potential of T2Is in content creation, concerns have arisen regarding biases that may lead to misrepresentations and marginalizations. Through a community-centered approach and grounded theory analysis of 5 focus groups from diverse Indian subcultures, we explore how T2I outputs to English prompts depict Indian culture and its subcultures, uncovering novel representational harms such as exoticism and cultural misappropriation. These findings highlight the urgent need for inclusive and culturally sensitive T2I systems. We propose design guidelines informed by a sociotechnical perspective, aiming to address these issues and contribute to the development of more equitable and representative GAI technologies globally. Our work also underscores the necessity of adopting a community-centered approach to comprehend the sociotechnical dynamics of these models, complementing existing work in this space while identifying and addressing the potential negative repercussions and harms that may arise when these models are deployed on a global scale.

Auteurs: Sourojit Ghosh, Pranav Narayanan Venkit, Sanjana Gautam, Shomir Wilson, Aylin Caliskan

Dernière mise à jour: 2024-08-03 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.14779

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.14779

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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