Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что современные модели, создающие изображения по текстовому описанию, могут невольно воспроизводить и усиливать социальные стереотипы из-за особенностей используемых системных подсказок.
В статье представлен анализ влияния системных подсказок на предвзятость в моделях, генерирующих изображения по текстовому описанию, и предложен метод FairPro для динамической адаптации этих подсказок с целью снижения предвзятости без ухудшения качества изображений.
Несмотря на впечатляющие возможности генерации изображений по текстовому описанию, современные модели на основе больших визуально-языковых моделей (LVLM) могут невольно усиливать социальные предубеждения. В работе «Aligned but Stereotypical? The Hidden Influence of System Prompts on Social Bias in LVLM-Based Text-to-Image Models» показано, что ключевую роль в этом процессе играют системные промпты — предопределенные инструкции, направляющие поведение модели. Исследование выявило, что именно эти промпты кодируют демографические стереотипы, которые затем воспроизводятся в сгенерированных изображениях. Возможно ли разработать эффективные методы адаптации системных промптов для снижения предвзятости без ущерба для качества и релевантности генерируемого контента?
Растущий вызов: предвзятость в визуальном искусственном интеллекте
Современные тексто-графические модели, особенно те, что основаны на больших визуально-языковых моделях (LVLM), демонстрируют беспрецедентный прогресс в создании изображений по текстовому описанию. Эти модели способны генерировать сложные и реалистичные визуальные представления, опираясь на обширные объемы данных и глубокое понимание взаимосвязи между текстом и изображением. Благодаря использованию сложных нейронных сетей и передовых алгоритмов обучения, они значительно превзошли предшествующие поколения систем, открывая новые возможности в областях дизайна, искусства и визуальной коммуникации. В настоящее время наблюдается экспоненциальный рост их возможностей, что позволяет создавать изображения, которые ранее казались недостижимыми для автоматизированных систем.
Современные генеративные модели изображений, основанные на больших визуально-языковых моделях (LVLM), демонстрируют тревожную тенденцию к воспроизведению и усилению существующих в обществе предубеждений. Исследования показывают, что при генерации изображений по текстовым запросам, эти модели часто выдают стереотипные или несправедливые представления, особенно в отношении демографических групп. В отличие от более ранних архитектур, не использующих LVLM, современные модели демонстрируют значительно более выраженные предубеждения, что указывает на то, что увеличение масштаба и сложности модели не всегда приводит к снижению предвзятости, а наоборот, может её усугубить. Этот феномен вызывает серьёзные опасения в отношении потенциального влияния таких технологий на восприятие и формирование социальных стереотипов.
Первые модели преобразования текста в изображение, использующие такие методы, как CLIP и T5, демонстрировали предвзятость в генерируемых изображениях, что указывает на устойчивую проблему, присущую различным архитектурам. Исследования выявили, что даже при использовании передовых технологий, модели склонны воспроизводить и усиливать существующие в обществе стереотипы и предрассудки. Эта тенденция проявлялась в неадекватном или искаженном представлении определенных демографических групп, профессий и социальных ролей, что подчеркивает необходимость разработки методов для смягчения предвзятости и обеспечения справедливости в системах искусственного интеллекта. Таким образом, проблема предвзятости не является специфичной для новейших моделей, а представляет собой фундаментальный вызов, требующий постоянного внимания и инновационных решений.
Системная подсказка как критическая точка контроля в LVLM
Современные LVLM-модели (Large Vision-Language Models) для генерации изображений по текстовому описанию, такие как Qwen-Image и SANA, в значительной степени полагаются на “системную подсказку” (System Prompt) для управления процессом генерации и интерпретации пользовательского ввода. Системная подсказка определяет начальный контекст и инструкции для LLM (Large Language Model), выступая в роли базового шаблона, который направляет последующую генерацию изображения. LLM, такие как Qwen-VL-7B-Instruct (в Qwen-Image) и Gemma-2-2B-IT (в SANA), анализируют системную подсказку в сочетании с пользовательским запросом, чтобы определить соответствующие визуальные характеристики и содержание генерируемого изображения. Без правильно сформулированной системной подсказки модель может выдавать нерелевантные или нежелательные результаты, что подчеркивает её ключевую роль в обеспечении контролируемой и предсказуемой генерации изображений.
Системный промпт играет ключевую роль в формировании поведения современных LVLM-based моделей генерации изображений. Он определяет контекст и ограничения для модели, влияя на интерпретацию пользовательских запросов и, как следствие, на генерируемые изображения. Именно через системный промпт можно эффективно контролировать и корректировать предвзятости, заложенные в модели или возникающие в процессе генерации. Тщательно разработанный промпт позволяет задать желаемые характеристики изображений, избегая нежелательных стереотипов или искажений, и тем самым обеспечивать более нейтральные и объективные результаты. Это делает системный промпт важнейшей точкой контроля для обеспечения этичности и надежности работы моделей.
Современные модели преобразования текста в изображение (T2I) на основе больших языковых моделей (LVLM), такие как Qwen-Image и SANA, активно используют LLM для интерпретации запросов и управления процессом генерации. В частности, Qwen-Image использует Qwen-VL-7B-Instruct, а SANA — Gemma-2-2B-IT. Это демонстрирует, что LLM является ключевым компонентом, определяющим поведение модели и обеспечивающим понимание и обработку пользовательского ввода для создания соответствующих изображений. Фундаментальная роль LLM заключается в анализе системного запроса и последующей генерации изображений, соответствующих заданным параметрам и контексту.
Увеличение сложности системного запроса (prompt complexity) в современных LVLM-моделях, вопреки интуиции, может приводить к усилению проявления существующих предубеждений и искажений в генерируемых изображениях. Это связано с тем, что более сложные запросы предоставляют модели больше возможностей для интерпретации и, как следствие, для проявления предвзятых ассоциаций, заложенных в данных обучения. Тщательная разработка системных запросов, включающая минимизацию неоднозначности и явное указание желаемого поведения модели, необходима для снижения риска усиления предвзятости и обеспечения более контролируемого и справедливого процесса генерации изображений.
FairPro: Динамическая корректировка промптов для смягчения предвзятости
FairPro представляет собой новый, не требующий обучения фреймворк мета-подсказок, предназначенный для динамической корректировки Системной Подсказки (System Prompt) и снижения предвзятости в моделях преобразования текста в изображение (T2I), основанных на больших языковых моделях (LVLM). В отличие от подходов, требующих переобучения модели, FairPro оперирует исключительно на уровне входных данных, модифицируя формулировку системной подсказки для влияния на процесс генерации изображения. Этот подход позволяет корректировать поведение модели без изменения ее весов, обеспечивая гибкое и эффективное решение для уменьшения предвзятости в существующих моделях T2I. Фреймворк использует мета-подсказки для анализа и изменения Системной Подсказки в процессе генерации изображения.
Механизм FairPro использует принцип “Цепочки рассуждений” (Chain-of-Thought Reasoning) для анализа и модификации запросов, направленных в LVLM-модели генерации изображений. Этот подход заключается в последовательном применении логических шагов к исходному запросу, позволяя системе выявлять потенциальные стереотипные ассоциации, заложенные в формулировке. В процессе анализа система генерирует промежуточные рассуждения, которые используются для переформулировки запроса таким образом, чтобы минимизировать вероятность генерации изображений, усиливающих предвзятые представления, связанные с полом, возрастом, этнической принадлежностью или внешним видом. Переформулировка запроса осуществляется путем добавления или изменения ключевых слов и фраз, направленных на нейтрализацию потенциальных стереотипов и стимулирование генерации более разнообразных и объективных изображений.
В ходе экспериментов было установлено, что модификация системного промпта в рамках FairPro приводит к последовательному снижению оценок предвзятости по всем демографическим атрибутам — полу, возрасту, этнической принадлежности и внешности. По сравнению с базовыми моделями, FairPro демонстрирует снижение эффекта “усиления предвзятости” (Bias Amplification), что означает уменьшение тенденции к воспроизведению и усугублению стереотипов при генерации изображений. Данное снижение предвзятости наблюдается последовательно для различных наборов данных и параметров модели, подтверждая эффективность подхода FairPro в повышении справедливости генерируемых изображений без необходимости переобучения модели.
Ключевым преимуществом FairPro является возможность снижения предвзятости в существующих моделях преобразования текста в изображения (T2I) без необходимости их переобучения. В отличие от подходов, требующих трудоемкого и дорогостоящего процесса обучения, FairPro использует динамическую настройку системного промпта. Это позволяет немедленно применять решение к уже развернутым моделям, избегая задержек и затрат, связанных с переобучением. Отсутствие необходимости в обучении делает FairPro особенно привлекательным для практического применения в производственных средах и для моделей, где переобучение невозможно или нецелесообразно.
Преодолевая предвзятость: к согласованной и значимой генерации
Современные генеративные модели «текст-изображение», основанные на больших языковых моделях (LVLM), преобразуют текстовые описания в визуальные образы посредством процесса, известного как “встраивание текста” (Text Embedding). Суть этого процесса заключается в том, что каждое слово или фраза преобразуется в числовой вектор, представляющий её семантическое значение. Эти векторы, формируя многомерное пространство, позволяют модели понять отношения между различными понятиями и атрибутами. Именно благодаря такому численному представлению текста модель способна интерпретировать запросы пользователя и генерировать соответствующие изображения, основываясь на усвоенных закономерностях и связях между языком и визуальной информацией. Таким образом, качество и точность «встраивания текста» напрямую влияет на способность модели создавать осмысленные и релевантные визуализации.
Исследования взаимодействия между точностью соответствия текста и изображения и проявлениями предвзятости в генеративных моделях выявили критически важный компромисс. Стремление к идеальному соответствию, когда модель максимально точно интерпретирует текстовое описание и воплощает его в визуальной форме, может непреднамеренно усиливать существующие предубеждения. Анализ показал высокую корреляцию — 0.948 — между степенью соответствия и уровнем предвзятости. Это означает, что чем лучше модель «понимает» текст и воспроизводит его в изображении, тем выше вероятность, что она будет воспроизводить и усиливать скрытые стереотипы и предрассудки, заложенные в обучающих данных. Таким образом, оптимизация исключительно для соответствия может привести к созданию визуального контента, который не только точно отражает запрос, но и увековечивает несправедливые или искаженные представления о мире.
Анализ вероятности токенов внутри моделей генерации изображений по тексту позволяет выявить скрытые лингвистические предпочтения и потенциальные источники предвзятости. Исследователи обнаружили, что определенные слова и фразы, связанные с гендерными, расовыми или социальными стереотипами, демонстрируют повышенную вероятность генерации соответствующих изображений. Изучение распределения вероятностей токенов позволяет понять, какие ассоциации модель установила между текстовыми запросами и визуальными представлениями. Например, если токен, обозначающий профессию, чаще ассоциируется с определенным полом, это указывает на наличие гендерной предвзятости в модели. Такой подход не только выявляет существующие предубеждения, но и предоставляет возможность для целенаправленного вмешательства и корректировки, направленной на создание более нейтральных и репрезентативных визуальных результатов. Оценка вероятностей токенов становится важным инструментом для обеспечения справедливости и объективности в системах искусственного интеллекта.
Исследования показали, что разработанная методика FairPro не только эффективно снижает предвзятость в генерации изображений на основе текста, но и демонстрирует способность поддерживать или даже незначительно улучшать показатели соответствия текста и изображения по сравнению со стандартными настройками моделей. Этот результат особенно важен, поскольку он опровергает распространенное заблуждение о неизбежном компромиссе между справедливостью и качеством генерации. Таким образом, FairPro предоставляет возможность создавать более инклюзивный и репрезентативный визуальный контент, не жертвуя при этом точностью интерпретации текстовых запросов и общей связностью сгенерированных изображений. Данный подход подчеркивает, что борьба с предвзятостью может быть успешно интегрирована в процесс генерации, способствуя созданию более объективных и сбалансированных визуальных представлений.
Работа над снижением предвзятости в генеративных моделях не ограничивается лишь устранением вредных стереотипов и избеганием негативных представлений. Более того, речь идет о создании визуального контента, который отражает разнообразие мира и представляет различные группы людей в позитивном и реалистичном ключе. Подход к формированию изображений должен стремиться к инклюзивности, обеспечивая справедливое и репрезентативное отображение всех слоев общества. Это предполагает активное противодействие систематическим искажениям и создание возможностей для визуального выражения широкого спектра идентичностей, культур и точек зрения, что в конечном итоге способствует более справедливому и равноправному цифровому пространству.
Исследование демонстрирует, что даже самые передовые большие языковые модели, используемые для генерации изображений, подвержены усилению социальных предубеждений. Особое внимание уделяется влиянию системных подсказок — ключевого компонента, формирующего поведение модели. Без чёткого определения задачи, любое решение — шум, и в данном контексте, любое генерируемое изображение может невольно увековечивать стереотипы. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Мы должны стремиться к созданию систем, которые не просто работают, а делают это правильно, основываясь на чёткой логике и математической чистоте». Предложенный FairPro, динамически адаптирующий системные подсказки, представляет собой попытку внедрить эту чистоту в процесс генерации изображений, минимизируя предвзятость без ущерба для качества.
Куда Далее?
Представленная работа, хотя и демонстрирует влияние системных подсказок на усиление социальных предубеждений в генеративных моделях, лишь приоткрывает завесу над сложной проблемой. Устранение предвзятости, как и любая попытка приблизиться к истине, не является тривиальной задачей. Метод FairPro, безусловно, является шагом в правильном направлении, однако его эффективность, подобно любому эвристическому подходу, ограничена границами применимости и, вероятно, не сможет обеспечить абсолютную непредвзятость. Вопрос в том, возможно ли вообще создать систему, свободную от предрассудков, учитывая, что данные, на которых она обучается, неизбежно отражают субъективные взгляды их создателей?
Более глубокий анализ требует сосредоточиться не только на смягчении симптомов, но и на исследовании первопричин предвзятости в самих данных. Необходимо разрабатывать метрики, способные улавливать тонкие проявления предвзятости, которые ускользают от существующих методов. Крайне важно переосмыслить подход к обучению моделей, возможно, используя методы, направленные на повышение устойчивости к предвзятым данным. Необходимо помнить, что элегантность алгоритма определяется не только его способностью генерировать изображения, но и его способностью избегать увековечивания несправедливости.
В конечном итоге, задача состоит не в том, чтобы создать идеальную систему, а в том, чтобы разработать инструменты, позволяющие выявлять и смягчать предвзятость, обеспечивая тем самым большую справедливость и прозрачность в мире, все больше управляемом алгоритмами. Истинный прогресс требует не просто увеличения вычислительной мощности, а повышения интеллектуальной строгости и критического мышления.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04981.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые Загадки и Системная Интеграция: Взгляд изнутри
- Квантовое моделирование турбулентности: новые горизонты и ограничения
- Мыслительный процесс языковых моделей: новый взгляд на рассуждения
- Квантовые проблемы и их решения: взгляд на ICQE 2025 и далее
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовые Загадки: От Материалов до Топологии
- Квантовый расчёт связей: новый подход к моделированию межмолекулярных взаимодействий
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Укрощение Квантового Хаоса: Новый Метод Оценки Управляющих Импульсов
2025-12-06 10:59