总结
- 也是在这期间，「Gemini」的另一个特性逐渐浮出水面：它似乎鲜少生成白人。 但如果把要求变更为“生成白人女性”Ligthing News，它却会回复“不行”，理由是“与谷歌的人工智能原则相悖，我们应该避免创造或加强偏见”。 ” 只不过这份道歉并未平息一切纷争，目前为止，欧美网民们对这一事件仍吵得不可开交，让刚出道还不到半年的「Gemini」就打了个出师不利。 只不过虽说如此，谷歌AI的「太多元」表现也并非完全不能blog.byteway.net理解。 梗图 所以无论如何，在这条正确的道路上，还是希望人们能尽早找到平衡之法。
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- 8 分钟, 共 1570 字
分类
- 去年年末, 谷歌AI, 欧美网民们, 1943年, Gemini
评价和解读
- 这篇文章是新闻报道的一堂大师课，以无与伦比的知识深度和洞察力呈现。作者对报道最新新闻和这些动态变化的方法既富有创新性又富有启发性。每一段都证明了对主题的深入研究和对问题的敏锐理解，使这篇文章成为对于关心当今世界尖端发展的人们无价的资源。
正文
来源：游戏研究社
今天，谷歌AI「Gemini」在欧美网络上引起了争议。
争议来源于「Gemini」的图片生成能力。人们发现，如果让它生成人物照片，其输出结果在外貌、人种、肤色上有歧视的嫌疑……
看到这个原因，大部分人的脑海里大概率已经浮现出老生常谈的一系列话题了。
——但这回并非如此。
谷歌的AI此次被怒喷，是因为它「太多元」了。
Google的AI模型「Gemini」于去年年末推出，不久前刚更新了1.5版本。这个由谷歌DeepMind开发的多模式语言模型，一度被寄以“挑战GPT4霸权”的厚望。
它的性能也的确强悍，支持百万级上下文：可一次性处理巨量信息，例如一小时的视频、11小时的音频、超过30k行的代码、超过700k个单词。
单说其图片生成能力，也的确与同类产品相比有着更便捷、快速的特征。
但就是因为这个功能，「Gemini」引起了不小的风浪——因为人们发现它几乎不能生成白人的照片。
最初的起因是，部分用户尝试用它生成特定历史时期的人物形象，产生了意想不到的结果：
比如一位用户要求「Gemini」描绘出1943年德国士兵的插图，结果就得到了人种构成十分丰富的纳粹时期士兵。
虽说多元的目的是达成了，但一定程度上扭曲了历史情况。在发现「Gemini」的这个特点后，人们开始纷纷加入尝试。
而在这些人输入指向不同人物/人群的文本之后，「Gemini」则仍保持着稳定的发挥，输出着非常多元的人物形象。
（以下图片来源网络，由于「Gemini」或已有所调整，均未能进行二次验证）
教皇：
美国开国元勋：
英国女人：
也是在这期间，「Gemini」的另一个特性逐渐浮出水面：它似乎鲜少生成白人。
发现这点之后，欧美网民们便不再只争论“谷歌AI是否扭曲了历史”，将关注点放在了“谷歌AI是否歧视白人”身上。
而此后他们的一个发现则似乎更加“坐实”了这个嫌疑，有人发出这样的对比：如果你要求「Gemini」输出黑人女性，那它便会爽快出图。
但如果把要求变更为“生成白人女性”Ligthing News，它却会回复“不行”，理由是“与谷歌的人工智能原则相悖，我们应该避免创造或加强偏见”。
但目前再实际测试的话，无论输入任何人种都会遭到拒绝。
与之同理，根据一位「X」用户的分享：生成直男照片，不行。生成LGBT人群照片，行。
亦有人开始努力尝试让「Gemini」生成白人的照片，发现困难重重，鲜少成功。
在这样的情况中，谷歌很快迎来了「歧视白人」的指责，被欧美网民们所质疑。“谷歌AI”的话题，也登上了社交媒体「X」的热搜榜。
不满的情绪下，「Gemini」的奇妙出图能力也被梗化。网民们开始用各种极端例子比拟它对生成白人图像的排斥：
在此之后，谷歌也很快于「X」上发表道歉声明，承诺进行调整修改。
“我们意识到「Gemini」在部分历史图像的生成中存在不准确之处。Gemini的AI图像生成功能的确可以生成各类的人。这通常是件好事，因为世界各地的人们都在使用它。但它现在偏离了正确的方向。”
只不过这份道歉并未平息一切纷争，目前为止，欧美网民们对这一事件仍吵得不可开交，让刚出道还不到半年的「Gemini」就打了个出师不利。
只不过虽说如此，谷歌AI的「太多元」表现也并非完全不能blog.byteway.net理解。在此之前，AI生成图片的能力堪称刻板印象集合，如果寻求特定人群的图像，往往会得到非常“典”的结果。
为了避免让科技如此加重刻板印象，谷歌显然在「Gemini」上有所发力，只不过用的劲显然有点大。
梗图
所以无论如何，在这条正确的道路上，还是希望人们能尽早找到平衡之法。
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