Skip to Content
logologo
AI Incident Database
Open TwitterOpen RSS FeedOpen FacebookOpen LinkedInOpen GitHub
Open Menu
発見する
投稿する
  • ようこそAIIDへ
  • インシデントを発見
  • 空間ビュー
  • テーブル表示
  • リスト表示
  • 組織
  • 分類法
  • インシデントレポートを投稿
  • 投稿ランキング
  • ブログ
  • AIニュースダイジェスト
  • リスクチェックリスト
  • おまかせ表示
  • サインアップ
閉じる
発見する
投稿する
  • ようこそAIIDへ
  • インシデントを発見
  • 空間ビュー
  • テーブル表示
  • リスト表示
  • 組織
  • 分類法
  • インシデントレポートを投稿
  • 投稿ランキング
  • ブログ
  • AIニュースダイジェスト
  • リスクチェックリスト
  • おまかせ表示
  • サインアップ
閉じる

インシデント 529: Stable Diffusion Exhibited Biases for Prompts Featuring Professions

概要: Stable Diffusion reportedly posed risks of bias and stereotyping along gender and cultural lines for prompts containing descriptors and professions.

ツール

新しいレポート新しいレポート新しいレスポンス新しいレスポンス発見する発見する履歴を表示履歴を表示

組織

すべての組織を表示
Alleged: Stability AI , Runway , LAION , EleutherAI と CompVis LMU developed an AI system deployed by Stability AI, which harmed racial minority groups , Women と gender minority groups.

インシデントのステータス

インシデントID
529
レポート数
3
インシデント発生日
2022-08-22
エディタ
Khoa Lam
Applied Taxonomies
GMF, MIT

MIT 分類法のクラス

Machine-Classified
分類法の詳細

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

1.1. Unfair discrimination and misrepresentation

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. Discrimination and Toxicity

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

AI

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Unintentional

インシデントレポート

レポートタイムライン

Incident OccurrenceAI Image Generators Routinely Display Gender and Cultural Bias+1
Humans Are Biased. Generative AI Is Even Worse
AI Image Generators Routinely Display Gender and Cultural Bias

AI Image Generators Routinely Display Gender and Cultural Bias

gizmodo.com.au

Humans Are Biased. Generative AI Is Even Worse

Humans Are Biased. Generative AI Is Even Worse

bloomberg.com

Tweet: @Leonardonclt

Tweet: @Leonardonclt

twitter.com

AI Image Generators Routinely Display Gender and Cultural Bias
gizmodo.com.au · 2022

This image was created with Stable Diffusion and listed on Shutterstock. While the AI is capable of drawing abstract images, it has inherent biases in the way it displays actual human faces based on users' prompts. (Image: Fernando_Garcia, …

Humans Are Biased. Generative AI Is Even Worse
bloomberg.com · 2023

The world according to Stable Diffusion is run by White male CEOs. Women are rarely doctors, lawyers or judges. Men with dark skin commit crimes, while women with dark skin flip burgers.

Stable Diffusion generates images using artificial in…

Tweet: @Leonardonclt
twitter.com · 2023

🚨 Generative AI has a serious problem with bias 🚨 Over months of reporting, @dinabass and I looked at thousands of images from @StableDiffusion and found that text-to-image AI takes gender and racial stereotypes to extremes worse than in …

バリアント

「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください
前のインシデント次のインシデント

リサーチ

  • “AIインシデント”の定義
  • “AIインシデントレスポンス”の定義
  • データベースのロードマップ
  • 関連研究
  • 全データベースのダウンロード

プロジェクトとコミュニティ

  • AIIDについて
  • コンタクトとフォロー
  • アプリと要約
  • エディタのためのガイド

インシデント

  • 全インシデントの一覧
  • フラグの立ったインシデント
  • 登録待ち一覧
  • クラスごとの表示
  • 分類法

2024 - AI Incident Database

  • 利用規約
  • プライバシーポリシー
  • Open twitterOpen githubOpen rssOpen facebookOpen linkedin
  • 1420c8e