論文の概要: Building Trustworthy Multimodal AI: A Review of Fairness, Transparency, and Ethics in Vision-Language Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13199v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 21:10:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 21:08:59.071581
• Title: Building Trustworthy Multimodal AI: A Review of Fairness, Transparency, and Ethics in Vision-Language Tasks
• Title（参考訳）: 信頼できるマルチモーダルAIの構築:ビジョンランゲージタスクにおける公正さ、透明性、倫理
• Authors: Mohammad Saleha, Azadeh Tabatabaeib,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル人工知能(AI)システムの信頼性について概説する。 これらのシステムにおける公平性、透明性、倫理的影響に関連する課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Objective: This review explores the trustworthiness of multimodal artificial intelligence (AI) systems, specifically focusing on vision-language tasks. It addresses critical challenges related to fairness, transparency, and ethical implications in these systems, providing a comparative analysis of key tasks such as Visual Question Answering (VQA), image captioning, and visual dialogue. Background: Multimodal models, particularly vision-language models, enhance artificial intelligence (AI) capabilities by integrating visual and textual data, mimicking human learning processes. Despite significant advancements, the trustworthiness of these models remains a crucial concern, particularly as AI systems increasingly confront issues regarding fairness, transparency, and ethics. Methods: This review examines research conducted from 2017 to 2024 focusing on forenamed core vision-language tasks. It employs a comparative approach to analyze these tasks through the lens of trustworthiness, underlining fairness, explainability, and ethics. This study synthesizes findings from recent literature to identify trends, challenges, and state-of-the-art solutions. Results: Several key findings were highlighted. Transparency: Explainability of vision language tasks is important for user trust. Techniques, such as attention maps and gradient-based methods, have successfully addressed this issue. Fairness: Bias mitigation in VQA and visual dialogue systems is essential for ensuring unbiased outcomes across diverse demographic groups. Ethical Implications: Addressing biases in multilingual models and ensuring ethical data handling is critical for the responsible deployment of vision-language systems. Conclusion: This study underscores the importance of integrating fairness, transparency, and ethical considerations in developing vision-language models within a unified framework.
• Abstract（参考訳）: 目的: このレビューでは、多モード人工知能(AI)システムの信頼性について検討し、特に視覚言語タスクに焦点を当てている。 これらのシステムにおける公平性、透明性、倫理的意味に関連する重要な課題に対処し、視覚質問回答(VQA)、画像キャプション、視覚対話などの重要なタスクの比較分析を提供する。 背景: マルチモーダルモデル、特に視覚言語モデルは、視覚データとテキストデータを統合し、人間の学習プロセスを模倣することによって、人工知能(AI)能力を向上する。 特にAIシステムは、公正性、透明性、倫理に関する問題にますます直面している。 方法: このレビューでは、2017年から2024年にかけて行われたコアビジョン言語タスクについて検討する。 信頼感のレンズを通してこれらのタスクを分析し、公正さ、説明可能性、倫理性を説明するために、比較的なアプローチを採用する。 本研究は,最近の文献から得られた知見を合成し,トレンド,課題,最先端のソリューションを同定する。 結果:いくつかの重要な発見が浮かび上がった。 透明性: 視覚言語タスクの説明可能性は、ユーザの信頼にとって重要です。 注意マップや勾配に基づく手法などの手法がこの問題に対処している。 公平性: VQAと視覚対話システムにおけるバイアス軽減は、多様な人口集団の偏見のない結果を保証するために不可欠である。 倫理的含意(Ethical Implications):多言語モデルにおけるバイアスに対処し、倫理的データ処理を保証することは、視覚言語システムのデプロイに責任を負う上で重要である。 結論:本研究は,統一された枠組み内での視覚言語モデルの開発において,公平性,透明性,倫理的考察を統合することの重要性を強調した。

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