人工智能圖像生成器：算法的局限性和人類偏見
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翻譯出處：
與此同時，歐洲在非洲大陸的殖民主義歷史導致許多非洲國家共享相似的殖民地和後殖民地基礎設施，有時需要將選定的非洲國家歸為一個共同的類別——例如殖民地和後殖民地的相似之處。加納和尼日利亞獨立時期的熱帶現代主義建築。在 Midjourney 中，輸入提示“非洲建築”會生成類似小屋的圖像，頂部是看似鄉村環境中的茅草屋頂。提示“非洲鄉土建築”產生了類似自然的圖像，背景是相思樹的小屋狀建築，前景是紅褐色的泥土。這些形式顯然在整個非洲大陸都很常見——從坦桑尼亞姆萬扎市布喬拉博物館中發現的 Sukuma 傳統建築的例子到在南部非洲發現的rondavel小屋. 但是儘管有這些一般提示——所創建的圖像類型明顯缺乏多樣性，忽略了形式，例如在摩洛哥瓦爾紮紮特省發現的平頂土樓，甚至是非洲大都市中極其多樣化的城市建築.
關於哪種類型的知識在機器學習中占主導地位，以及有多少算法不能準確代表我們所處的全球環境，已經談了很多。作為設計師、藝術家和日常愛好者——在有能力的 AI 圖像生成器的早期階段-通過程序繼續探索和測試創意概念，考慮這些推測性圖像最終可能會在多大程度上強化世界最好擺脫的刻板印像是有幫助的。
我的想法：確實，如果資料都是從一些語言強大的國家來的話，針對 AI 所產生畫作的風格起源，確實會有很大的影響。且如同非洲國家，要相比於歐美國家產生大量內容於網路上，確實會需要蠻多努力，進而對於 ＡＩ算圖產生影響力，勢必需要持續觀察！
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如果你也是那種AI仔，聽好囉？
畫圖這回事
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