論文の概要: More is Less? A Simulation-Based Approach to Dynamic Interactions between Biases in Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17505v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 12:04:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:43.171963
• Title: More is Less? A Simulation-Based Approach to Dynamic Interactions between Biases in Multimodal Models
• Title（参考訳）: より少ないか? マルチモーダルモデルにおけるビアーゼ間の動的相互作用のシミュレーションに基づくアプローチ
• Authors: Mounia Drissi,
• Abstract要約: 本研究では,動的マルチモーダルバイアス相互作用を解析するためのシステム的枠組みを提案する。 MMBiasデータセットを用いて、テキストのみ、画像のみ、マルチモーダル埋め込みのバイアススコアを計算するシミュレーションベースのアプローチを採用する。 フレームワークは、バイアス相互作用を増幅、緩和、中立として分類するために開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Multimodal machine learning models, such as those that combine text and image modalities, are increasingly used in critical domains including public safety, security, and healthcare. However, these systems inherit biases from their single modalities. This study proposes a systemic framework for analyzing dynamic multimodal bias interactions. Using the MMBias dataset, which encompasses categories prone to bias such as religion, nationality, and sexual orientation, this study adopts a simulation-based heuristic approach to compute bias scores for text-only, image-only, and multimodal embeddings. A framework is developed to classify bias interactions as amplification (multimodal bias exceeds both unimodal biases), mitigation (multimodal bias is lower than both), and neutrality (multimodal bias lies between unimodal biases), with proportional analyzes conducted to identify the dominant mode and dynamics in these interactions. The findings highlight that amplification (22\%) occurs when text and image biases are comparable, while mitigation (11\%) arises under the dominance of text bias, highlighting the stabilizing role of image bias. Neutral interactions (67\%) are related to a higher text bias without divergence. Conditional probabilities highlight the text's dominance in mitigation and mixed contributions in neutral and amplification cases, underscoring complex modality interplay. In doing so, the study encourages the use of this heuristic, systemic, and interpretable framework to analyze multimodal bias interactions, providing insight into how intermodal biases dynamically interact, with practical applications for multimodal modeling and transferability to context-based datasets, all essential for developing fair and equitable AI models.
• Abstract（参考訳）: テキストと画像のモダリティを組み合わせたマルチモーダル機械学習モデルは、公共の安全、セキュリティ、医療といった重要な領域での利用が増えている。 しかし、これらのシステムは単一のモダリティからバイアスを継承する。 本研究では,動的マルチモーダルバイアス相互作用を解析するためのシステム的枠組みを提案する。 MMBiasデータセットは、宗教、国籍、性的指向などの偏見がちなカテゴリーを包含しており、本研究では、テキストのみ、画像のみ、マルチモーダル埋め込みの偏見スコアを計算するためのシミュレーションベースのヒューリスティックアプローチを採用する。 フレームワークは、バイアス相互作用を増幅(マルチモーダルバイアスは、両方のユニモーダルバイアスを上回る)、緩和(マルチモーダルバイアスは、両方よりも低い)、中立性(マルチモーダルバイアスは、ユニモーダルバイアスの間にある)として分類するために開発され、これらの相互作用において支配的なモードとダイナミクスを特定するために比例分析が行われる。 その結果、テキストバイアスと画像バイアスが同等である場合に増幅(22\%)が発生するのに対し、テキストバイアスの支配下で緩和(11\%)が生じ、画像バイアスの安定化の役割が強調された。 ニュートラル相互作用 (67\%) は、発散することなく高いテキストバイアスに関係している。 条件付き確率は、緩和におけるテキストの優位性と、中性および増幅のケースにおける複合的なコントリビューションを強調し、複雑なモダリティの相互作用を暗示する。 この研究は、このヒューリスティックで体系的で解釈可能なフレームワークを使用して、マルチモーダルバイアスの相互作用を解析し、モーダルバイアスがどのように動的に相互作用するかについての洞察を提供する。

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