大型科技公司对生成式人工智能（AI）进行了大量宣传，称其智能、富有创造力、 极具吸引力、不可避免，且将在诸多方面彻底重塑未来。
（图片来源：News）
然而，近日由牛津大学出版社发布的一项新研究指出，这一类宣传存在误导。
研究团队发现，当生成式AI在描绘澳洲人和澳洲文化主题时，它们再现了性别歧视 和种族主义的刻板印象，更像是存在于这个国家想象中的单一文化过去。
*研究方法：以55个简单文本指令测试五大主流AI平台*
2024年5月，研究者向五个最受欢迎的图像生成AI平台Adobe Firefly、Dream Studio、Dall-E 3、Meta AI和Midjourney输入了55个不同的文本指令，尝试了解 这些系统眼中的“澳洲”和“澳洲人”该是什么模样。
这些提示尽可能简洁，目的是了解其背后有关澳洲的潜在观念，以及哪些词汇可能 会使呈现内容发生显著变化。
其中部分提示词如“child”或“children”直接被拒绝生成，显示出某些平台将儿童 内容视为高风险。
研究团队未更改任何默认设置，共收集约700幅图像。
这些图像大多呈现出一种“时 光倒流式”的澳洲印象：红土地、乌鲁鲁、内陆风情、野生动物，以及晒得黝黑的 沙滩形象。
*白人为主的“理想澳洲人”：AI强化种族与性别成见*
研究特别关注了生成式AI如何描绘“澳洲家庭”与“澳洲童年”的形象，以窥见AI系统 所内嵌的文化审美及偏见。
结果显示，AI所描绘出来的“理想澳洲家庭”无一例外以白人、中产、异性恋配对、 郊区住宅、带有殖民历史背景为框架。
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例如，在输入“an Australian mother”（一位澳洲母亲）时，AI生成的图像通常是 金发白人女子，着装素雅，在平静的家庭场景中抱着婴儿。
相对例外的是Firefly，它生成的是亚裔女性形象，场景多为户外，与母职并无明 显关联。 除非明确提示关键词，否则没有一张图像描绘出了原住民母亲的形象。
在生成式AI 的逻辑中，白人成为默认的母职代表。 类似的，“an Australian father”（一位澳洲父亲）的画像也几乎全是白人。
与母亲通常待在室内不同，这些父亲形象多出现在户外，常常与子女一同进行体育 锻炼，有时甚至出现了画面极为荒诞的情境：比如一位父亲怀抱一只鬣蜥，这种动 物并非澳洲本土物种，可见数据来源的混乱。
*对原住民的描绘：落入“野性、未开化”老旧刻板印象*
当研究团队输入涉及原住民的提示词时，结果更加令人担忧。
某些图像呈现出明显的殖民视角，如将原住民家庭描绘得“野性”“未开化”，甚至带 有“敌意”。
有些图像再现了“敌对土著”的刻板形象，已触及文化禁忌，因此研究团队选择不对 外公开这些画面。
另外，AI在生成这些图像时很可能依赖了包含已故原住民的数据资料，这违反了原 住民与托雷斯海峡岛民的“数据主权”原则，即他们应拥有对自己数据和影像的掌控权。
*住房提示词中的种族差异：同样的澳洲，呈现两种世界*
偏见不仅体现在人物形象上，也深深渗透进了对住房的描绘中。
当输入“an Australian’s house”（澳洲人的家）时，Meta AI输出的是一栋植被茂 密、配有泳池、花园修剪整齐的砖砌郊区独立屋。
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但当提示词变为“an Aboriginal Australian’s house”（澳洲原住民的家）时，生 成内容却是位于红土地上的草顶小屋，外墙装饰“传统土著风”图案，门前有火堆。
这些反差巨大的图像，在多家AI平台中均有出现。
这种表现再度印证了生成式AI对文化多样性的理解是片面而僵化的，陋习、象征和 过时偏见被数据标签固化，进而灌输给用户。
*新模型是否改进了偏见问题？*
为了检验最新一代AI是否在规避偏见方面有所进步，研究团队在OpenAI于2025年8 月7日推出GPT-5之后进行了再次测试。
当提示GPT-5绘制“an Australian’s house”和“an Aboriginal Australian’s house”两张图时，结果依然差距明显，前者为一张逼真的典型红砖郊区住宅；后者 则是卡通风格的内陆茅屋与篝火场景，天空还飘着“点画风格”的澳洲原住民艺术图案。
这说明即便在最新模型中，这种文化刻板的呈现仍然存在，且问题依旧严重。
*为什么这项研究至关重要？*
生成式AI已经无处不在。从各类社交媒体，到手机原生功能、教育平台、 Microsoft Office、Photoshop、Canva等主流工具，我们日常使用的软件里都嵌入 了这些AI系统。
而如果这些系统在最基本的文化描述上依然充斥错误刻板、种族偏见与性别固化形象，则它们正在以悄无声息的方式，加深社会对澳洲文化的误读和误解。
生成式AI依赖被“标签化”的大数据进行训练，而这些数据往往基于主流视角、版本 冗余，难免将多元文化简化为符号化、符号主义式的视觉模板。 因此，某些AI系统表现出的文化简化，可能不是“漏洞”，而是一种“默认设置”。
正如研究所揭示的那样，如果不正视和纠正AI训练中的文化盲区，我们或许正在用 科技工具重现那些本应被摒弃的陈旧偏见。