入金不要ボーナス新カジノの研究では AI に男性と女性の身体画像の生成を依頼 - 予測可能な結果が得られる

女性と男性の身体の画像を作成するように求められた場合、人工知能プラットフォームは西洋人の狭い理想の身体を圧倒的に再現し、増幅させることが入金不要ボーナス新カジノの研究で判明しました。

研究最近雑誌に掲載されました人気メディアの心理学、Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion という 3 つの異なる AI プラットフォームを使用して、アスリートを含む女性と男性の身体の画像を作成することに関与しました。

結果は驚くべきものではありませんでした。

「AI が生成した 300 枚の画像を体系的にコーディングしたところ、AI が理想的なフィット感を強化し、アスリートの画像は非アスリートの画像よりも体脂肪が非常に低く、明確な筋肉質を示す可能性がはるかに高いことがわかりました」と主著者は述べていますデラニー シボドー、運動学・体育学部 (KPE) の博士研究員。 

研究者には研究員も含まれていましたサーシャ ゴリッシュ、修士課程を最近卒業したばかりエディナ・ビジヴォトと KPE 教授キャサリン・サビストン、大学院生も同様ジェシカ・E・ボーイズ英国ノーサンブリア大学出身

女性の画像は、顔が魅力的で、若く、金髪で、水着などの露出度の高い服を着ていることが多いのに対し、男性の画像は、上半身裸で、毛深く、筋肉質であることが多いため、性差別が依然として残っていることが判明しました。

衣服のフィット感や露出パターンが機能よりも外観を強調するなど、客観化も一般的であり、研究者らがソーシャルメディア画像における有害な傾向と表現しているものを反映している。

その他の調査結果には、多様性の欠如が含まれており、ほとんどの画像は若くて白い体を描いており、目に見える障害を描いた画像はありません。

「人種や年齢の多様性は最小限でした」とシボドー氏は述べ、AI は、指定されていない場合はデフォルトで男性アスリートを対象にすると付け加えた。 「単純にアスリート（性別の指定なし）を求められた場合、画像の 90% が男性の身体を描写しており、男性の表現に対する根深い偏見が明らかになりました。」

「全体として、私たちの調査結果は、新興テクノロジーが既存の身体の理想や排他的規範をどのように複製し、増幅させるかを調査する必要性を強調しています」と、身体活動と心理社会的幸福のカナダ研究委員長であり、KPE の精神的健康および身体活動研究センター (MPARC) の所長であるサビストン氏は述べています。

「AI アルゴリズムを設計する際には、人間中心のアプローチ、つまり性別、人種、障害、年齢などの要素を考慮したアプローチが推奨されます。 そうでなければ、アスリートはこうあるべきだという有害で、柔軟性がなく、厳格なイメージを永続させ続けることになります。」

サビストン氏によると、AI が生成した画像のユーザーにも果たすべき役割があるという。これには、プロンプトを慎重に作成することや、生成された画像をどのように公開するかを検討することが含まれます。さらに、AI が生成した画像を見る人は、画像が本物であると解釈することに注意し、そこに描かれている偏見や潜在的な固定観念に対して批判的である必要があります。

自尊心、モチベーション、身体イメージなどの心理社会的結果に対する AI 生成画像の影響を追跡するにはさらなる研究が必要ですが、研究者らは、より多様で包括的な画像が世界中で投稿され共有されるにつれて、身体や体重の多様性がさらに受け入れられるようになるのではないかと期待していると述べています。

この研究は、カナダ研究委員会プログラムによって資金提供されました。