Uncovering Bias in Large Vision-Language Models with Counterfactuals

📄 arXiv: 2404.00166v2 📥 PDF

作者: Phillip Howard, Anahita Bhiwandiwalla, Kathleen C. Fraser, Svetlana Kiritchenko

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-03-29 (更新: 2024-06-07)

备注: Accepted to the CVPR 2024 Responsible Generative AI (ReGenAI) Workshop

💡 一句话要点

通过反事实分析揭示大型视觉语言模型中的偏见

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

关键词: 视觉语言模型 社会偏见 反事实分析 多模态学习 文本生成

📋 核心要点

  1. 现有研究主要集中在大型语言模型的文本偏见上，而对大型视觉语言模型中的偏见探讨较少，导致这一领域的研究空白。
  2. 本文通过反事实方法，使用相同的文本提示和不同的图像集，分析社会属性对生成文本的影响，提供了一种新的研究视角。
  3. 实验结果表明，输入图像中的社会属性显著影响生成文本的毒性和能力相关词汇，揭示了LVLMs中的潜在偏见问题。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）能力的不断提升，许多大型视觉语言模型（LVLMs）被提出，以视觉输入增强LLMs。这些模型在生成文本时同时考虑输入图像和文本提示，支持视觉问答和多模态聊天等多种应用。尽管已有研究探讨了LLMs生成文本中的社会偏见，但在LVLMs中的相关研究相对较少。由于文本和视觉模态中信息的交互影响，分析LVLMs中的社会偏见尤为复杂。为了解决这一问题，本文通过对不同LVLMs生成的文本进行大规模研究，采用反事实图像集进行实验，发现输入图像中的种族、性别等社会属性显著影响生成文本的毒性和能力相关词汇的使用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在揭示大型视觉语言模型（LVLMs）中存在的社会偏见，现有方法未能充分探讨视觉模态与文本模态之间的偏见交互影响。

核心思路：通过反事实分析，使用相同的文本提示和不同的图像集，研究社会属性（如种族和性别）对生成文本的影响，从而识别和量化偏见。

技术框架：研究流程包括数据准备、反事实图像集构建、模型生成文本、文本分析与评估等主要模块，确保系统性地分析生成结果。

关键创新：本文的创新在于引入反事实图像集的概念，通过控制变量的方式，系统性地评估社会属性对文本生成的影响，填补了LVLMs偏见研究的空白。

关键设计：在实验中，使用了多个反事实图像集，每个集中的图像在描绘相同主题的情况下，仅在社会属性上有所不同，确保了实验的有效性和可靠性。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考完整论文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，输入图像中的社会属性（如种族和性别）对生成文本的毒性和能力相关词汇的使用有显著影响，揭示了LVLMs中潜在的偏见问题。这一发现为未来的模型设计和偏见消减策略提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容审核、自动化客服系统以及教育领域的智能辅导工具。通过识别和减轻模型中的偏见，可以提升多模态系统的公平性和可靠性，促进更广泛的社会接受度和应用价值。

📄 摘要（原文）

With the advent of Large Language Models (LLMs) possessing increasingly impressive capabilities, a number of Large Vision-Language Models (LVLMs) have been proposed to augment LLMs with visual inputs. Such models condition generated text on both an input image and a text prompt, enabling a variety of use cases such as visual question answering and multimodal chat. While prior studies have examined the social biases contained in text generated by LLMs, this topic has been relatively unexplored in LVLMs. Examining social biases in LVLMs is particularly challenging due to the confounding contributions of bias induced by information contained across the text and visual modalities. To address this challenging problem, we conduct a large-scale study of text generated by different LVLMs under counterfactual changes to input images. Specifically, we present LVLMs with identical open-ended text prompts while conditioning on images from different counterfactual sets, where each set contains images which are largely identical in their depiction of a common subject (e.g., a doctor), but vary only in terms of intersectional social attributes (e.g., race and gender). We comprehensively evaluate the text produced by different LVLMs under this counterfactual generation setting and find that social attributes such as race, gender, and physical characteristics depicted in input images can significantly influence toxicity and the generation of competency-associated words.