論文の概要: Cross-Cultural Value Awareness in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09945v1
• Date: Fri, 10 Apr 2026 22:53:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.759109
• Title: Cross-Cultural Value Awareness in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視覚言語モデルにおける文化的価値認識
• Authors: Phillip Howard, Xin Su, Kathleen C. Fraser,
• Abstract要約: 画像に描かれた文化的文脈が、LVLMが人の道徳的、倫理的、政治的価値について行う判断にどのように影響するかを考察する。 評価枠組みは, モラル基礎理論, 語彙分析, 表現された文化的文脈に対する生成価値の感度を用いて, LVLMによる文化的価値の差異の認識を診断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.476728526770023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid adoption of large vision-language models (LVLMs) in recent years has been accompanied by growing fairness concerns due to their propensity to reinforce harmful societal stereotypes. While significant attention has been paid to such fairness concerns in the context of social biases, relatively little prior work has examined the presence of stereotypes in LVLMs related to cultural contexts such as religion, nationality, and socioeconomic status. In this work, we aim to narrow this gap by investigating how cultural contexts depicted in images influence the judgments LVLMs make about a person's moral, ethical, and political values. We conduct a multi-dimensional analysis of such value judgments in five popular LVLMs using counterfactual image sets, which depict the same person across different cultural contexts. Our evaluation framework diagnoses LVLM awareness of cultural value differences through the use of Moral Foundations Theory, lexical analyses, and the sensitivity of generated values to depicted cultural contexts.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模視覚言語モデル(LVLM)の急速な普及は、有害な社会的ステレオタイプを強化することによる公正性の懸念の高まりを伴っている。 社会的偏見の文脈において、このような公平さの懸念に顕著な注意が払われているが、宗教、国籍、社会経済的地位といった文化的文脈に関連するLVLMのステレオタイプの存在について、比較的以前の研究はほとんど研究されていない。 本研究は,LVLMが人の道徳的,倫理的,政治的価値について行う判断に,イメージに表される文化的文脈がどのような影響を及ぼすかを検討することによって,このギャップを狭めることを目的とする。 我々は,5つの人気のあるLVLMにおいて,その価値判断の多次元的解析を行う。 評価枠組みは, モラル基礎理論, 語彙分析, 表現された文化的文脈に対する生成価値の感度を用いて, LVLMによる文化的価値の差異の認識を診断する。

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