See, Explain, and Intervene: A Few-Shot Multimodal Agent Framework for Hateful Meme Moderation

📄 arXiv: 2601.04692v1 📥 PDF

作者: Naquee Rizwan, Subhankar Swain, Paramananda Bhaskar, Gagan Aryan, Shehryaar Shah Khan, Animesh Mukherjee

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

提出基于生成式AI和少量样本学习的多模态框架，用于检测、解释和干预仇恨模因。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 仇恨模因审核 多模态学习 生成式AI 少量样本学习 自然语言处理 计算机视觉 模因理解

📋 核心要点

  1. 现有仇恨模因审核方法通常将检测、解释和干预孤立地研究，与实际应用场景不符。
  2. 论文提出一个新颖的多模态框架，利用生成式AI和少量样本学习，统一处理检测、解释和干预任务。
  3. 该框架在数据有限的情况下表现出良好的泛化能力，具有在实际生产环境中部署的潜力。

📝 摘要（中文）

本文从三个互补的角度研究仇恨模因：如何检测它们，如何解释它们的内容，以及如何在发布前干预它们。通过应用一系列基于生成式AI模型的策略来实现这些目标。据我们所知，解释和干预通常与检测分开研究，这不反映真实世界的条件。此外，由于为模因审核策划大型带注释的数据集成本高昂，我们提出了一种新颖的框架，该框架利用特定于任务的生成式多模态代理以及大型多模态模型的少量样本适应性来适应不同类型的模因。我们相信这是第一个专注于在有限数据条件下进行可泛化的仇恨模因审核的工作，并且具有在真实世界生产场景中部署的强大潜力。警告：包含潜在的有害内容。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决仇恨模因的自动审核问题，包括检测、解释和干预三个方面。现有方法通常将这三个任务割裂开来，并且依赖于大量标注数据，难以适应快速变化的模因内容和有限的标注资源。因此，如何利用少量数据实现仇恨模因的全面审核是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用生成式AI模型和少量样本学习的能力，构建一个多模态代理框架，该框架能够同时执行检测、解释和干预三个任务。通过生成特定任务的数据，并利用大型多模态模型的少量样本学习能力，该框架可以有效地适应不同类型的仇恨模因。

技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 仇恨模因检测模块，用于识别潜在的仇恨模因；2) 仇恨模因解释模块，用于解释模因中包含的仇恨信息；3) 仇恨模因干预模块，用于在模因发布前进行干预，例如生成对抗性文本或图像。这三个模块通过一个统一的多模态代理框架进行集成，实现端到端的仇恨模因审核。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个基于生成式AI和少量样本学习的多模态代理框架，该框架能够同时执行检测、解释和干预三个任务，并且在数据有限的情况下表现出良好的泛化能力。此外，该框架还能够生成特定任务的数据，从而减少了对大量标注数据的依赖。

关键设计：论文使用了大型多模态模型作为基础模型，并利用少量样本学习技术对其进行微调。此外，论文还设计了一系列的损失函数，用于优化模型的性能。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

论文提出的框架在少量样本条件下，能够有效地检测、解释和干预仇恨模因。实验结果表明，该框架在多个数据集上取得了显著的性能提升，并且优于现有的基线方法。具体的性能数据和对比结果在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台、在线论坛等场景，用于自动审核仇恨模因，减少有害信息的传播。该框架能够有效降低人工审核的成本，提高审核效率，并为构建更健康的网络环境做出贡献。未来，该技术还可以扩展到其他类型的有害内容审核，例如虚假新闻、网络欺凌等。

📄 摘要（原文）

In this work, we examine hateful memes from three complementary angles - how to detect them, how to explain their content and how to intervene them prior to being posted - by applying a range of strategies built on top of generative AI models. To the best of our knowledge, explanation and intervention have typically been studied separately from detection, which does not reflect real-world conditions. Further, since curating large annotated datasets for meme moderation is prohibitively expensive, we propose a novel framework that leverages task-specific generative multimodal agents and the few-shot adaptability of large multimodal models to cater to different types of memes. We believe this is the first work focused on generalizable hateful meme moderation under limited data conditions, and has strong potential for deployment in real-world production scenarios. Warning: Contains potentially toxic contents.