部署扩散模型（通过迭代细化噪声来生成图像或视频等内容）涉及多个伦理考量。主要关注点包括滥用生成有害内容、训练数据中的偏见以及环境影响。开发者必须在创新与责任之间取得平衡，以避免产生意想不到的后果。
首先，扩散模型可能被滥用于创建欺骗性或有害内容。例如，生成逼真的深度伪造可能会传播虚假信息或通过冒充进行欺诈。即使是良性用途，例如创建库存图像，如果该模型是在未经许可的数据上训练的，也可能无意中侵犯受版权保护的材料。一个典型的例子是围绕 Stable Diffusion 训练数据集的争议，该数据集包括未经明确同意而抓取的受版权保护的艺术作品。开发者必须实施保障措施，例如内容过滤器或水印 AI 生成的输出，并确保训练数据符合法律和道德标准。主动限制模型复制特定受版权保护的风格或身份的能力可以降低风险。
其次，训练数据中的偏见可能导致有害的输出。如果扩散模型在缺乏多样性的数据集上训练，它可能会生成带有刻板印象或排斥性的内容。例如，主要在浅色皮肤面孔图像上训练的模型可能难以生成深色皮肤的准确表示，从而强化社会偏见。解决这个问题需要整理多样化的数据集并审核输出的公平性。像 OpenAI 的 DALL-E 2 这样的工具使用后处理过滤器来阻止有偏见或不安全的内容，但这些解决方案并不完美，需要不断改进。开发者应该透明地记录数据来源和偏见，以便用户了解局限性。
最后，训练和运行大型扩散模型的环境成本引发了可持续性方面的担忧。训练像 Stable Diffusion 这样的模型需要大量的计算资源，从而导致碳排放。即使是推理（生成内容）也需要很高的 GPU 使用率，这会随着用户需求的增加而增加。开发者可以通过蒸馏或量化等技术来优化模型效率，并优先考虑使用可再生能源的数据中心。从伦理上讲，团队应该权衡模型规模的收益与其生态影响，并在可能的情况下考虑使用较小的、特定于任务的模型等替代方案。一些研究小组对能源消耗的透明报告有助于用户做出明智的决定。