文生图大模型偏见问题的实证研究

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本研究通过一组混合研究设计，从传播研究的两个重点面向——内容与效果层面联合探究了一个问题：生成式人工智能文-图模型如何在主、客观上传递刻板印象。针对2140张AI人像的算法审计结果表明，作为“容器”的文-图模型继承、亦“超越”了既有刻板印象的“像化”框架：AI稳定地强化了亚洲人小眼、扁鼻、长且宽的脸、皱纹与瑕疵突出的面部等特征，令亚洲人形象被显著刻板化；黑人形象也受到一定贬损，其中“性化”是突出问题。随后面向中国被试（N=242）的实验研究发现，AI人像在内容框架上较真实人像折射出更突出、夸张的刻板印象，这影响人们对群体刻板印象的认识和感知；女性用户还有将AI产出的丑化人像投射至自身，进而导致个体自尊受损、技术抵制意愿增强。人正从机器处承受更严重的刻板印象表达和更负面的心理后效，智能 ………………………………