そこで、より具体的な指示を入力してみたが、それでも黒人の医師と白人の患者を１枚の画像におさめた画像は得られなかったという。
　しかし「アフリカの黒人医師」と、病気や貧しさで「苦しんでいる白人の子供たち」をわけて指示すると、ＡＩが適切な画像を提供できるコトが分かった。
　つまり「この２つのリクエストを組み合わせた場合」に問題が生じるという。

　他にも既存のバイアスを示す結果として「ＨＩＶ患者」という指示に対しては、ほぼ全てが黒人で、白人はたった２枚だったと報告されている。
　また「アフリカの黒人医師」という指示に対し、黒人医師の隣にキリンやゾウなどの野生動物が描かれていた画像もあったようダ。

　文章による指示に従って画像を作成するＡＩは、既存の写真や画像などの膨大なデータベースから画像を生成する。
　そのことから「ＡＩ画像生成とは既存のコンテンツのリミックスだ」といえるが、それゆえに「既存のバイアスが強化されてしまう」と、専門家らは指摘している。
　ＡＩ画像ジェネレーターもまた、この根深い固定概念にとらわれるコトが明らかになった。
　結局ＡＩも、特定の固定観念に固められたフェイク製造機に成り果てるコトだろうか？
　まぁ、どうせＡＩ画像ジェネレーターも包丁のように、使う者次第で善悪が替わるのだから、真偽を見極めるレベルを身に付けないと取り残されてしまうナ。（￣ー￣　）