Le intelligenze artificiali (IA), incluso i modelli che generano immagini, sono soggette a una serie di bias comuni. Questi possono essere il risultato di vari fattori, come la qualità e la diversità dei dati di addestramento utilizzati. Ecco un elenco di dieci bias comuni:
- Bias di genere: Le IA possono essere influenzate dal genere nelle immagini che generano. Ad esempio, potrebbero essere più propense a generare immagini di uomini in determinate professioni o situazioni, rispecchiando stereotipi di genere presenti nei dati di addestramento.
- Bias etnico: Similmente al bias di genere, le IA possono mostrare un bias etnico, generando immagini di persone di una certa etnia più frequentemente o in contesti specifici.
- Bias dell'età: L'IA potrebbe favorire determinati gruppi di età rispetto ad altri, riflettendo gli stereotipi di età.
- Bias di bellezza: Le IA potrebbero tendere a generare immagini di persone che si conformano a particolari standard di bellezza.
- Bias geografico: Le immagini generate potrebbero riflettere principalmente aspetti di determinate regioni geografiche o culture, escludendo o sotto-rappresentando altri.
- Bias di corpo: Le IA possono essere inclini a generare immagini di corpi che si adattano a determinati standard di forma e dimensione, escludendo una rappresentazione diversificata di tipi di corpo.
- Bias di disabilità: Le IA potrebbero non essere in grado di generare accuratamente immagini che rappresentano persone con disabilità, o potrebbero rappresentarle raramente.
- Bias temporale: L'IA potrebbe essere influenzata dal periodo di tempo in cui i dati di addestramento sono stati raccolti, producendo immagini che rispecchiano le tendenze e le norme di quel periodo.
- Bias di classe: Le IA possono essere influenzate da stereotipi socio-economici presenti nei dati di addestramento, portando a rappresentazioni stereotipate di persone di diverse classi socio-economiche.
- Bias di occupazione: Le IA possono rappresentare determinate professioni più di altre, o rappresentare persone in determinate professioni in modo stereotipato.