大衛‧密茲芬（David Mesfin）在製作一齣有關黑人滑浪文化的紀錄片時，嘗試用ChatGPT和其他GenAI工具為影片生成非洲滑浪者的影像，可是得出的成品一律是白人。在埃塞俄比亞出生、少年時代移居美國的他對此大惑不解：「這些系統顯然沒有將我們（黑人）放在眼內。那一刻，我深深感受到遭科技忽視。」
提起滑浪，主流說法這是源於夏威夷和美國加州東岸的水上活動。本身是滑浪愛好者的密茲芬早在十多年於洛杉磯參加了一項向少數族裔人士推廣黑人滑浪文化的活動，得知早於1640年，非洲沿海地區已有人滑浪，原來非洲人才是世界上最早的滑浪者！這項發現令他激動不已，驅使他不惜用四年時間，攝製成講述非洲人滑浪的歷史文化紀錄片《Wade in the Water: A Journey into Black Surfing and Aquatic Culture》。密茲芬說：「它表面上是講述滑浪的影片，實際上要說的是平等和公義，有關美國多種族之間的關係。」
他長年居於加州，一直以為滑浪是白人的玩意：「原來滑浪如同跆拳道和空手道，早於千多年前就存在於非洲。製作這紀錄片，除了訴說前人的歷史和掌故，講述非洲人與海洋在靈性層面的連結，我還希望藉電影激勵更多年輕黑人參與滑浪。」
在開始製作紀錄片之時，AI圖像生成開始流行，任職廣告公司創作的密茲勳嘗試用AI創作黑人滑浪的影像，可是每次生成的圖片都是白人，或是膚色較深的白人。在過程中，密茲芬又發現，人工智能圖片生成器對專業人士存有相當嚴重的族裔偏見。AI生成的牙醫照片只有2.3% 是亞洲人，而事實上22%牙醫是亞洲裔。全球有9.6%護士為拉丁美洲人，但由AI生成的護士相片完全沒有他們的身影。他有見創意行業採用AI生成內容的做法愈來愈普及，決心要做點事，在族裔方面建立能夠更全面和準確地反映現實的數據。
密茲芬與他的廣告公司同僚發起了Breaking Bias（打破偏見）行動，夥拍圖片庫公司Pocstock和22間廣告公司，編製人工智能倫理手冊，提供框架協助創作人和開發者訓練出更貼近現實世界多元共融的AI圖像生成器。行動又招募了16位攝影師以義工身份拍攝共融的相片，以豐富圖片庫的素材。
Breaking Bias的行動目標不止於回應圖片供應不足，還主張內容製作公司、廣告公司和人工智能技術開發者在生成和使用圖像時將多元共融視為重要一部分。密茲芬表示：「長遠而言，我們旨在促進AI生態系統裡的思維模式和行為轉變。我們提供實務指引和圖片實例，協助業界共同創造出能夠反映整全人文圖譜的技術。」
行動迄今為Poscstock圖片庫製作了9萬多幀新圖片，使用Adobe、Amazon、Canva、Google、Microsoft、OpenAI和Shutterstock的公司客戶都有權限使用圖片。密茲芬和團隊遇到最大的挑戰是甄選合作的攝影師，因為除了攝影技術，攝影師還需要理解他們要代表的社群和擅於與相關社群緊密連繫。
他說：「我們堅持不用模特兒，找真人上鏡。選角就是接觸真實世界的人口特徵圖譜。黑人滑浪者要有男有女，膚色要有不同的深淺。還有，攝影師多元也非常重要，因為男女攝影師可帶來不同的視角。」
Pocstock的創辦人之一布朗（DeSean Brown）提出，如果大家的目標是用AI製作更共融和更貼地的圖片，那麼面對巨量的圖片和數據，我們需要更精心和有策略地選取特定社群和活動的圖像。他說，許多內容製作者和收集者沒有相關經驗和資源來評估有定型和偏見的圖像，也沒有能力為圖片加上準確的標籤。
Breaking Bias呼籲科技公司、內容創作者、圖片庫和數據收集公司加入，協力讓大眾聽見更多元的聲音，推動人工智能技術成為更強大和更準確的工具。
