論文の概要: Visual moral inference and communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11473v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 00:46:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 01:50:45.10149
• Title: Visual moral inference and communication
• Title（参考訳）: 視覚的道徳的推論とコミュニケーション
• Authors: Warren Zhu, Aida Ramezani, Yang Xu,
• Abstract要約: 本稿では,自然画像からの道徳的推論を支援する計算フレームワークを提案する。 テキストのみに基づくモデルでは、視覚刺激に対する人間の道徳的判断のきめ細やかな把握ができないことがわかった。 我々の研究は、視覚的道徳的推論を自動化し、公共メディアにおける視覚的道徳的コミュニケーションのパターンを発見するための道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5013963602617455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Humans can make moral inferences from multiple sources of input. In contrast, automated moral inference in artificial intelligence typically relies on language models with textual input. However, morality is conveyed through modalities beyond language. We present a computational framework that supports moral inference from natural images, demonstrated in two related tasks: 1) inferring human moral judgment toward visual images and 2) analyzing patterns in moral content communicated via images from public news. We find that models based on text alone cannot capture the fine-grained human moral judgment toward visual stimuli, but language-vision fusion models offer better precision in visual moral inference. Furthermore, applications of our framework to news data reveal implicit biases in news categories and geopolitical discussions. Our work creates avenues for automating visual moral inference and discovering patterns of visual moral communication in public media.
• Abstract（参考訳）: 人間は複数の入力源から道徳的推論を行うことができる。 対照的に、人工知能における自動道徳推論は、典型的にはテキスト入力を持つ言語モデルに依存している。 しかし、道徳は言語以外のモダリティを通じて伝えられる。 本稿では,自然画像からの道徳的推論を支援する計算フレームワークについて述べる。 1【視覚的イメージに対する人間の道徳的判断の推測】 2) 道徳的内容のパターンを公開ニュースの画像から分析する。 テキストのみに基づくモデルでは視覚刺激に対する微粒な人間の道徳的判断を捉えることはできないが、言語-視覚融合モデルは視覚的道徳的推論においてより正確な精度を提供する。 さらに、我々のフレームワークのニュースデータへの適用により、ニュースカテゴリや地政学的議論における暗黙の偏見が明らかになる。 我々の研究は、視覚的道徳的推論を自動化し、公共メディアにおける視覚的道徳的コミュニケーションのパターンを発見するための道を開いた。

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