論文の概要: Judging by Appearances? Auditing and Intervening Vision-Language Models for Bail Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00088v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 12:11:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.174832
• Title: Judging by Appearances? Auditing and Intervening Vision-Language Models for Bail Prediction
• Title（参考訳）: 外観による判断 : ベイル予測のための視覚言語モデルの検討と介入
• Authors: Sagnik Basu, Shubham Prakash, Ashish Maruti Barge, Siddharth D Jaiswal, Abhisek Dash, Saptarshi Ghosh, Animesh Mukherjee,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、事例報告と犯罪履歴に基づく法的判断予測タスクに広く用いられている。 大規模視覚言語モデル(VLM)が利用可能になったことにより、犯罪者のイメージを活用するための法的判断予測システムが実現できるようになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7214586091981205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been extensively used for legal judgment prediction tasks based on case reports and crime history. However, with a surge in the availability of large vision language models (VLMs), legal judgment prediction systems can now be made to leverage the images of the criminals in addition to the textual case reports/crime history. Applications built in this way could lead to inadvertent consequences and be used with malicious intent. In this work, we run an audit to investigate the efficiency of standalone VLMs in the bail decision prediction task. We observe that the performance is poor across multiple intersectional groups and models \textit{wrongly deny bail to deserving individuals with very high confidence}. We design different intervention algorithms by first including legal precedents through a RAG pipeline and then fine-tuning the VLMs using innovative schemes. We demonstrate that these interventions substantially improve the performance of bail prediction. Our work paves the way for the design of smarter interventions on VLMs in the future, before they can be deployed for real-world legal judgment prediction.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、事例報告と犯罪履歴に基づく法的判断予測タスクに広く用いられている。 しかし,大規模視覚言語モデル (VLM) の普及に伴い,刑法上の判例報告・犯罪歴に加えて,犯罪者のイメージを活用できる法的な判断予測システムが誕生した。 この方法で構築されたアプリケーションは、不注意な結果をもたらし、悪意のある意図で使用される可能性がある。 本研究では,保釈決定予測タスクにおけるスタンドアローンVLMの効率性を検討するための監査を行う。 我々は,複数の交差するグループやモデルにおいて,パフォーマンスが劣っていることを観察する。 我々はまず、RAGパイプラインを通じて法的な前例を含む異なる介入アルゴリズムを設計し、次に革新的なスキームを用いてVLMを微調整する。 これらの介入が保釈予測の性能を大幅に向上させることを示す。 我々の研究は、現実の法的判断予測に展開する前に、将来VLMに対するよりスマートな介入の設計の道を開く。

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