Aigency en Moederannecasting doorbreken de AI-beeldbias met DigiAnne

Naar schatting wordt 90% van alle online gedeelde beelden in 2025 deels of volledig door kunstmatige intelligentie (AI) gegenereerd. AI-modellen zijn vaak getraind op verouderde en eenzijdige data. Dat is niet goed voor de diversiteit in de digitale beeldvorming, vinden Liesbeth Bakels van Moederannecasting en Carina Snippe van Aigency Amsterdam.

Samen willen ze met DigiAnne deze trend doorbreken door digitale representaties van echte mensen met diverse en unieke kenmerken te creëren. Inclusiviteit moet als gevolg geen uitzondering meer zijn, maar een vast onderdeel worden van AI-gegenereerde content.

AI gegenereerde beelden creëren scheve beeldvorming

Want hoe werkt het? AI-modellen worden getraind met decennia aan visuele data. Zo is er -traditioneel- een oververtegenwoordiging van witte mannen en een gebrek aan diversiteit. Mensen van verschillende etnische achtergronden, vrouwen in leidinggevende posities en mensen met een beperking komen er in de brondata bekaaid vanaf. Dat leidt tot een vertekend beeld van de werkelijkheid.

"De meeste AI-modellen werken met diffusiemodellen, die geen nieuwe gezichten creëren, maar een gemiddelde berekenen van de data waarop ze getraind zijn. Dit maakt het lastig om unieke, ondergerepresenteerde kenmerken in AI-beelden te verwerken," aldus Bakels.

Vicieuze cirkel

Deze eenzijdige training van AI creëert een vicieuze cirkel. Van een vertekend schoonheidsideaal tot onderrepresentatie van verschillende groepen: de gevolgen zijn volgens Bakels en Snippe niet te overzien. Zeker als de bias-gedreven beeldgeneratie steeds meer de overhand neemt.

“We staan op een kritiek punt: nemen we de controle over de beeldvorming in eigen handen, of laten we AI beslissen wie er wel en niet zichtbaar is?” stelt Snippe die samen met Aigency Amsterdam partner is van het DigiAnne-initiatief.

DigiAnne gebruikt echte mensen met unieke kenmerken als basis

DigiAnne biedt een oplossing door het creëren van 'digital twins' van echte mensen met diverse en unieke kenmerken. Hierdoor kunnen merken en bureaus AI-gegenereerde beelden creëren die echt divers zijn, zonder afhankelijk te zijn van gebrekkige AI-datasets.

“Met DigiAnne zorgen we ervoor dat echte mensen, met unieke kenmerken, een actieve rol blijven spelen in de toekomst van digitale beeldvorming,” zegt Bakels.

Toekomstvisie voor inclusieve AI

Snippe voegt toe: "Wij geloven in de kracht van unieke schoonheid in een tijd waarin gestandaardiseerde schoonheidsidealen de norm dreigen te worden."

Bakels: “DigiAnne moet een nieuwe standaard worden voor de digitale representatie van mensen, door een inclusieve en realistische toekomst te creëren voor AI-gegenereerde beelden.”

Neem hier een kijkje hoe de originele modellen en hun AI-twin op elkaar lijken.