Seeing Symbols, Missing Cultures: Probing Vision-Language Models' Reasoning on Fire Imagery and Cultural Meaning
作者: Haorui Yu, Yang Zhao, Yijia Chu, Qiufeng Yi
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-09-27 (更新: 2025-10-27)
备注: 8 pages, 5 figures, 4 tables. Submitted to WiNLP 2025 Workshop at COLING 2025
💡 一句话要点
提出火主题文化图像诊断框架，揭示视觉-语言模型在文化理解上的偏差
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言模型 文化理解 偏差分析 多模态学习 图像分类
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型在文化理解方面存在不足，容易依赖表面模式匹配，缺乏深层文化认知。
- 论文提出诊断框架，通过火主题文化图像的分类和解释分析，探究模型在文化推理上的偏差。
- 实验表明，模型在识别不同文化背景下的火主题图像时存在显著偏差，尤其是在非西方文化场景下。
📝 摘要（中文）
视觉-语言模型(VLMs)常常表现出一定的文化理解能力，但实际上可能依赖于表面的模式匹配，而非真正的文化认知。本文提出了一个诊断框架，通过分类和解释分析来探究VLMs在火主题文化图像上的推理能力。通过在西方节日、非西方传统和紧急场景等数据集上测试多个模型，揭示了系统性偏差：模型能够正确识别显著的西方节日，但在识别代表性不足的文化活动时表现不佳，经常给出模糊的标签，或者危险地将紧急情况错误分类为庆祝活动。这些失败暴露了符号捷径的风险，并强调了文化评估的重要性，超越了准确性指标，以确保可解释和公平的多模态系统。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉-语言模型在处理文化相关的视觉信息时，容易出现偏差和误解。它们往往依赖于对常见视觉模式的识别，而缺乏对图像背后文化内涵的理解。这导致模型在识别不同文化背景下的事件和场景时，表现出不一致性和不准确性，尤其是在处理代表性不足的文化内容时。
核心思路：本文的核心思路是通过构建一个专门针对火主题文化图像的诊断框架，来系统性地探究视觉-语言模型在文化理解方面的局限性。该框架通过分类和解释分析，评估模型在识别不同文化背景下的火相关事件和场景时的表现，从而揭示模型存在的文化偏差。
技术框架：该诊断框架主要包含以下几个阶段：1) 数据收集与标注：收集包含西方节日、非西方传统和紧急场景等多种文化背景下的火主题图像，并进行详细的文化属性标注。2) 模型测试：选取多个具有代表性的视觉-语言模型，在构建的数据集上进行测试，评估其分类准确性和解释能力。3) 偏差分析：分析模型在不同文化背景下的表现差异，识别模型存在的系统性偏差。4) 解释分析：通过可视化模型关注的图像区域，分析模型做出错误判断的原因，揭示其对文化符号的误解。
关键创新：该研究的关键创新在于提出了一个专门用于评估视觉-语言模型文化理解能力的诊断框架。该框架不仅关注模型的分类准确性，还注重分析模型的解释能力，从而更全面地评估模型在文化理解方面的表现。此外，该研究还构建了一个包含多种文化背景下的火主题图像数据集，为后续研究提供了宝贵资源。
关键设计：在数据标注方面，论文对图像的文化属性进行了详细标注，包括事件类型、文化背景、相关符号等。在模型测试方面，论文选取了多个具有代表性的视觉-语言模型，包括CLIP、ALIGN等。在偏差分析方面，论文采用了多种统计方法，例如混淆矩阵、准确率等。在解释分析方面，论文使用了Grad-CAM等可视化技术，以了解模型关注的图像区域。
📊 实验亮点
实验结果表明，视觉-语言模型在识别西方节日时表现较好，但在识别非西方传统和紧急场景时表现较差。例如，模型能够准确识别圣诞节和万圣节等西方节日，但在识别印度排灯节和中国春节等非西方传统节日时，准确率显著下降。此外，模型还容易将火灾等紧急场景错误分类为庆祝活动，这表明模型缺乏对文化背景的深入理解。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升视觉-语言模型在文化理解方面的能力，减少模型在跨文化场景下的误判和偏差。这对于开发更可靠、更公平的多模态人工智能系统至关重要，尤其是在涉及文化遗产保护、跨文化交流和危机事件响应等领域。未来的研究可以进一步探索如何将文化知识融入模型训练中，从而提高模型的文化敏感性和适应性。
📄 摘要（原文）
Vision-Language Models (VLMs) often appear culturally competent but rely on superficial pattern matching rather than genuine cultural understanding. We introduce a diagnostic framework to probe VLM reasoning on fire-themed cultural imagery through both classification and explanation analysis. Testing multiple models on Western festivals, non-Western traditions, and emergency scenes reveals systematic biases: models correctly identify prominent Western festivals but struggle with underrepresented cultural events, frequently offering vague labels or dangerously misclassifying emergencies as celebrations. These failures expose the risks of symbolic shortcuts and highlight the need for cultural evaluation beyond accuracy metrics to ensure interpretable and fair multimodal systems.