多模态数据集中的厌女症、色情和恶性刻板印象

这篇论文 (arXiv:2110.01963) 由 Abeba Birhane、Vinay Uday Prabhu 和 Emmanuel Kahembwe 共同撰写，探讨了多模态数据集中普遍存在的厌女症、色情和恶性刻板印象问题。作者深入分析了这些问题对社会以及人工智能发展带来的潜在危害。

论文的主要内容包括：

多模态数据集构成复杂，其中潜藏着大量带有偏见的、有害的内容。* 数据集中的厌女症、色情和恶性刻板印象会强化社会中的不平等现象，并可能被人工智能系统学习和放大。* 作者呼吁在构建和使用多模态数据集时更加重视数据伦理，并采取措施减少数据中的偏见和有害信息。

这篇论文的意义在于：

提高了人们对多模态数据集中潜在问题的认识。* 促使研究人员更加关注数据伦理，并开发更加公正和负责任的人工智能系统。* 为构建更加安全和包容的数字世界做出了贡献。

关键词: 多模态数据集, 厌女症, 色情, 刻板印象, 数据伦理, 人工智能, Abeba Birhane, Vinay Uday Prabhu, Emmanuel Kahembwe