Компьютерные науки > Компютера и общество [представлено 15 октября 2026 года] Название: Generative AI Products and Transmits Beauty Bias View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Общество вознаграждает людей, считающихся привлекательными по стандартам в сочетании с гендерными и расовыми факторами. В настоящем документе рассматривается вопрос о том, может ли и каким образом стимулирующая ИИ способствовать этой динамике. Мы проверили 27 генераторов, выпущенных между 2022 и 2026 годами с помощью простых сигналов, которые никогда не упоминают привлекательность или красоту, анализируя 51 300 генерированных лиц и 160 196 фотографий реальных людей в рамках первичных и дополнительных сопоставлений. Мы использовали три автоматизированные меры и собрали рейтинги 550 человек на подмножестве изображений. Почти все генераторы, производящие фотографированные лица на лице в соответствии с автоматизированными мерами, считают продукцию всех 23 генераторов значительно более привлекательной, чем фотографируемые лица, даже после корректировки для нескольких сопоставлений. Сосредоточив наш анализ на гендерной проблематике, мы обнаружили, что 37% женщин-быстрых людей превзошли средний уровень профессиональной модели моды. В рамках расовых, этнических и национальных категорий группы, связанные с более мрачными тонами кожи, как правило, получают менее привлекательные оценки по сравнению с группами, связанными со светлыми тонами кожи. В ходе предварительно зарегистрированного эксперимента по…
Генерационные продукты и трансмиты AI
arXiv: 261 020.22553v 1 Annuature Type: Cross Brieft: Communities награждает людей, считающихся привлекательными по стандартам в сочетании с гендерными и расовыми факторами. В настоящем документе рассматривается вопрос о том, может ли и каким образом стимулирующая ИИ способствовать этой динамике. Мы проверили 27 генераторов, выпущенных между 2022 и 2026 годами с помощью простых сигналов, которые никогда не упоминают привлекательность или красоту, анализируя 51 300 генерированных лиц и 160 196 фотографий реальных людей в рамках первичных и дополнительных сопоставлений. Мы использовали три автоматизированные меры и собрали рейтинги 550 человек на подмножестве изображений. Почти все генераторы, производящие фотографированные лица на лице в соответствии с автоматизированными мерами, считают продукцию всех 23 генераторов значительно более привлекательной, чем фотографируемые лица, даже после корректировки для нескольких сопоставлений. Сосредоточив наш анализ на гендерной проблематике, мы обнаружили, что 37% женщин-быстрых людей превзошли средний уровень профессиональной модели моды. Расовый, эт