論文の概要: PrismAgent: Illuminating Harm in Memes via a Zero-Shot Interpretable Multi-Agent Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02940v1
• Date: Fri, 01 May 2026 08:31:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.521123
• Title: PrismAgent: Illuminating Harm in Memes via a Zero-Shot Interpretable Multi-Agent Framework
• Title（参考訳）: PrismAgent: Zero-Shot Interpretable Multi-Agent Frameworkによるミーム中のハームのイルミネーション
• Authors: Zihan Ding, Ziyuan Yang, Yi Zhang,
• Abstract要約: PrismAgentは、有害なコンテンツ検出のためのゼロショット、マルチエージェント、解釈可能なフレームワークである。 4人の特別捜査官が刑事事件捜査としてこのタスクを概念化している。 3つの公開データセットの実験は、PrismAgentが既存のゼロショット検出方法よりも大幅に優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.75893945500019
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid spread of memes makes harmful content detection increasingly crucial, as effective identification can curb the circulation of misinformation. However, existing methods rely heavily on high-volume annotated data, which leads to substantial training costs and limited generalization. To address these challenges, we propose PrismAgent, a zero-shot, multi-agent, interpretable framework. PrismAgent conceptualizes this task as a criminal case investigation, employing four specialized agents responsible for the analysis, investigation, prosecution, and judgment stages within a structured collaborative workflow. In the first stage, the analyst agent paraphrases each meme under benevolent and malicious assumptions to probe its underlying intent. The investigator agent then retrieves supporting evidence from an unannotated dataset and constructs contextual interpretations for the meme and its variants. Next, the prosecutor agent performs three independent preliminary judgments by pairing the original meme with each of the three interpretations. Finally, the judge agent deliberates across all evidence to render a final verdict. Moreover, PrismAgent's explicit multi-stage reasoning chain makes the model inherently interpretable, as every intermediate step is explicitly explained rather than only producing a final detection result. Extensive experiments on three public datasets show that PrismAgent significantly outperforms existing zero-shot detection methods.
• Abstract（参考訳）: ミームの急速な拡散は、偽情報の循環を抑制するため、有害な内容の検出をますます重要にしている。 しかし、既存の手法は大量の注釈付きデータに大きく依存しており、かなりのトレーニングコストと限定的な一般化につながっている。 これらの課題に対処するため、ゼロショット、マルチエージェント、解釈可能なフレームワークであるPrismAgentを提案する。 PrismAgentは、このタスクを刑事事件調査として概念化し、構造化された協調ワークフロー内での分析、調査、起訴、および判断の段階を担当する4つの特殊エージェントを雇用した。 第1段階では、アナリストエージェントは各ミームを、その根底にある意図を調査するために、好意的で悪意のある仮定の下で言い換える。 その後、調査員は、注釈のないデータセットから証拠を回収し、ミームとその変種に関する文脈解釈を構築する。 次に、検察官は、元のミームとこれら3つの解釈をそれぞれ組み合わせて、3つの独立した予備判断を行う。 最後に、裁判官はすべての証拠を慎重に調査し、最終判決を下す。 さらに、PrismAgentの明示的な多段階推論連鎖は、最終検出結果のみを生成するのではなく、すべての中間ステップが明示的に説明されるため、モデルを本質的に解釈可能である。 3つの公開データセットに対する大規模な実験は、PrismAgentが既存のゼロショット検出方法よりも大幅に優れていることを示している。

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