AI塑造運動員身形迷思　忽略多元真實美

人工智能助長不切實際身形標準、物化及缺乏多元化——尤其影響運動員形象

近日多倫多大學的研究團隊分析了由人工智能（AI）生成的男女運動員及非運動員形象，結果發現這些AI影像所呈現的身體特徵極度誇張，甚至幾乎不可能達到。

運動員一直面對著外界對身形的嚴苛要求——要纖瘦、有肌肉又吸引人。這種壓力來自教練、對手、觀眾以及媒體，塑造了運動員對自身身體的認知。然而，這種身形標準與運動表現關係不大，反而涉及身體的物化問題。這種現象會引發負面身體形象、心理健康問題，甚至影響運動表現。

隨著社交媒體上AI應用日增，了解AI如何描繪運動員及非運動員的身體變得尤為重要。AI所展示的「正常」形象被大量觀看，並可能逐漸成為社會標準。

纖瘦、年輕、有肌肉——而且多為男性

研究團隊基於物化理論及社交媒體理論，透過多個AI平台生成了300幅男女運動員與非運動員的圖像，分析其人口學特徵、體脂率、肌肉量、服裝款式與貼身程度、面部吸引力（如整齊亮麗的髮型、對稱五官、清晰膚質）、身體暴露程度，以及是否有明顯殘障設備。

結果顯示，AI生成的男性形象多為年輕（93.3%）、纖瘦（68.4%）且肌肉發達（54.2%）；女性形象則完全年輕（100%）、纖瘦（87.5%）且穿著暴露（87.5%）。運動員形象大多纖瘦（98.4%）、肌肉發達（93.4%），且穿著緊身（92.5%）且暴露（100%）的運動服。

非運動員形象則穿著較寬鬆，身形多元化。即使只要求生成「運動員」形象，90%仍為男性。更令人注意的是，無一圖像展示明顯殘障、較胖身形、皺紋或禿頭。

這反映出AI助長了刻板印象，將運動員塑造成只有特定狹窄特質的形象——無殘障、吸引人、纖瘦、肌肉發達且暴露。

此研究同時顯示三大主流生成AI平台（DALL-E、MidJourney與Stable Diffusion）均強化了問題重重的外貌理想，無論男女、運動員或非運動員皆然。

扭曲身形標準的真實代價

為何這會成問題？

全球超過46億人使用社交媒體，且約71%的社交媒體圖片由AI生成。大量用戶不斷接觸這些促使自我物化及內化不切實際身體標準的圖像。

這可能導致他們因不滿足於自身與AI製造的理想身形差距，而強迫節食或過度運動；或者反而減少體育活動甚至退出運動。

負面身體形象不僅影響青少年的學業表現，也會削弱運動表現。雖然保持活躍有助提升身體形象，但負面身體觀則相反，會加劇運動退出及迴避行為。

值得注意的是，加拿大約27%15歲以上人士有至少一種殘障，然而AI生成的圖像中卻完全沒有殘障者出現。此外，AI甚至被發現會抹除真實人物照片中的殘障特徵。

同樣地，帶有體脂、皺紋或禿頭的人物也幾乎消失無蹤。

下一代AI如何消除偏見？

上述現象顯示，AI並非真實或具創意地呈現人像，而是從網絡龐大的媒體資料庫中提取資訊，而這些資料庫本身充斥著有害的外貌標準。AI只是將我們社會的偏見與歧視回饋給我們。

AI學習的身體標準來自長期助長身體形象壓力的偏見社會，導致多元化缺失與永遠無法達到的標準漩渦。AI生成的誇大理想身形限制了人體的多樣性，隨之而來的身體形象不滿足感與孤獨感增加有關。

因此，作為提供AI系統訓練視覺內容的原創者，社會有責任確保這些技術不助長能力歧視、種族歧視、體型歧視及年齡歧視。AI用戶必須有意識地撰寫圖像描述，並用批判眼光解讀生成結果。

我們必須限制通過AI內化的不合理身體標準。隨著AI生成圖像愈來愈多地佔據媒體版面，我們必須警惕自己的暴露程度。最終，若想讓AI反映現實而非扭曲現實，我們必須堅持看到並重視每一種身體的價值。

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評論與啟示

這篇文章深刻指出AI在塑造身體形象上的潛在危機，尤其在運動員形象的生成上，AI再現了現有社會對美和強壯的偏狹標準。這不僅反映了技術的局限，更是社會文化偏見的鏡像。AI技術本應是創新與多元的推手，卻因訓練資料的偏頗，成為加劇身體物化和刻板印象的工具。

香港作為一個多元文化交匯的城市，亦面臨類似問題。社交媒體盛行，AI生成的內容將深刻影響年輕人對自我的認知和身體價值觀。政府、教育及媒體從業者需加強媒體識讀教育，提升公眾對AI生成內容的批判能力。

同時，AI開發者應承擔社會責任，積極引入多元且包容的數據，避免助長歧視和不健康的身體標準。這不只是技術問題，更是社會倫理和文化建設的挑戰。

未來的AI應成為展現人類多樣性和真實性的工具，而非單一理想的複製機。唯有如此，才能真正促進身心健康和社會包容。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。