arXiv cs.CY· Amalia Foka·· 11 小时前AI 评分22
用认知游戏解读文生图模型偏见：Playing Bias 框架
Playing Bias: Epistemic Games for Interpreting Text-to-Image Models
AI 导读
研究者提出一套三阶段认知游戏框架，用于解读文生图（T2I）模型如何通过姿态、镜头、服装、道具和场景设定固化“X 长什么样”的默认印象。框架包含 Interpret（艺术史式细看 AI 输出）、Interrogate（反意图提示词）和 Expose（固定主题、仅改变偏见线索的 BiasSlot 配对提示词）三个环节。在本科美术生的试点中，这些游戏让讨论从印象式反应转向基于视觉证据的简明可证假设。
正文 · AI 翻译
摘要：文本到图像（T2I）系统并非只是渲染提示词；它们传播着“X 长什么样”的默认设定，通过姿态、镜头、服装、道具和场景塑造认知。技术审计虽能量化差异，却很少培养人们论证图像如何拼装刻板印象并赋予权威性所需的能力。本文将一套三阶段、融合人文学科的方法框架转化为一组认识论游戏，使这种文化工作变得可见且可讨论：解读（结合 AI 输出进行艺术史式的细读）、质询（将反意图提示作为艺术探索）、揭露（通过配对提示进行创造性误用，保持恒定母题并采用 BiasSlot 规则，其中只有偏见线索发生变化）。在与本科美术专业学生的试点中，这些游戏将讨论从印象式反应转向基于视觉证据的简洁、有依据的假设，并辅以轻量级课堂工具，实现可复现性与结构化协作。我们认为，此类基于游戏的方法能够在各类教育情境中培养批判性素养，使学习者能够识别、讨论并质疑 T2I 模型如何编码偏见。
| 评论： | 11 页。已被 iLRN 2026（第 12 届沉浸式学习研究网络国际会议）接收，2026 年 6 月于希腊雅典举行。视频演示：此 https URL |
| 主题： | 计算机与社会（cs.CY）；计算机视觉与模式识别（cs.CV）；人机交互（cs.HC） |
| ACM 分类： | K.3.1；K.4.2；J.5 |
| 引用为： | arXiv:2610.32159 [cs.CY] |
| （或本版本的 arXiv:2610.32159v1 [cs.CY]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.32159 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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2026 年 10 月 23 日星期五 04:50:16 UTC（650 KB）
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