从欺骗到感知：深度伪造在检测、衡量与消除偏见中的意想不到好处
计算机视觉与模式识别
2025-02-18 v1 人工智能
摘要
尽管深度伪造技术主要因潜在滥用受到批评，但我们的研究表明其在作为检测、衡量和消除关键社会领域偏见的工具方面具有重要潜力。通过采用深度伪造技术生成受控面部图像，我们扩展了传统信件研究的范围，不仅限于文本操作。这一增强在痛苦评估等场景中尤为关键，因为主观偏见会由面部图像中的敏感特征所诱发，从而显著影响结果。我们的结果表明，深度伪造不仅保持了信件研究的有效性，还在偏见测量和纠正技术方面引入了突破性的进展。该研究强调了深度伪造技术作为推动社会公平性和公正性进步的重要工具的建设性作用。
引用
@article{arxiv.2502.11195,
title = {From Deception to Perception: The Surprising Benefits of Deepfakes for Detecting, Measuring, and Mitigating Bias},
author = {Yizhi Liu and Balaji Padmanabhan and Siva Viswanathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.11195},
year = {2025}
}