The Multimodal Paradox: How Added and Missing Modalities Shape Bias and Performance in Multimodal AI

📄 arXiv: 2505.03020v1 📥 PDF

作者: Kishore Sampath, Pratheesh, Ayaazuddin Mohammad, Resmi Ramachandranpillai

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-05

备注: CVPR 2025 Second Workshop on Responsible Generative AI

💡 一句话要点

多模态悖论：模态增减如何影响多模态AI的偏差与性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 公平性 偏差 鲁棒性 模态缺失 医疗保健 性能评估

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估多模态系统时，过度关注性能提升，忽略了偏差和鲁棒性问题，这限制了其在高风险场景中的可靠应用。
  2. 该研究通过分析模态增减对多模态模型性能和公平性的影响，揭示了多模态学习中存在的“多模态悖论”。
  3. 实验结果表明，增加模态通常能提升性能，但公平性表现不稳定；模态缺失则会同时降低性能和公平性。

📝 摘要（中文）

多模态学习通过整合图像、文本和结构化数据等多种数据源，在需要高风险决策的场景中表现出优于单模态方法的性能。然而，在评估多模态系统时，性能提升通常被视为金标准，而对偏差和鲁棒性的关注却经常被忽视。本文探讨了两个关键研究问题：（i）RQ1考察增加模态是否始终能提高性能，并研究其在塑造公平性指标中的作用，评估其是否能减轻或放大多模态模型中的偏差；（ii）RQ2研究了推理时模态缺失的影响，分析了多模态模型在性能和公平性方面的泛化能力。分析表明，在训练过程中加入新的模态能够持续提高多模态模型的性能，而公平性趋势在不同的评估指标和数据集上表现出差异。此外，推理时模态的缺失会降低性能和公平性，引发了对模型在实际部署中鲁棒性的担忧。我们使用包含图像、时间序列和结构化信息的多模态医疗保健数据集进行了大量实验，以验证我们的发现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在研究多模态学习中，模态的增加和缺失对模型性能和公平性的影响。现有方法往往只关注多模态融合带来的性能提升，而忽略了潜在的偏差放大以及在实际应用中模态缺失带来的鲁棒性问题。因此，本文试图揭示多模态学习中存在的“多模态悖论”，即性能提升并不一定意味着公平性和鲁棒性的提升。

核心思路：本文的核心思路是通过系统性的实验，分析不同模态组合对模型性能和公平性指标的影响。具体来说，研究了增加模态对性能和公平性的影响，以及在推理阶段缺失模态对模型泛化能力的影响。通过对比不同模态组合下的模型表现，揭示了多模态学习中存在的潜在问题。

技术框架：本文采用多模态医疗保健数据集，包含图像、时间序列和结构化信息。研究框架主要包括以下几个步骤：1）构建多模态模型，用于融合不同模态的信息；2）通过增加或减少模态，构建不同的模态组合；3）在不同的模态组合下训练模型；4）评估模型的性能和公平性指标；5）分析实验结果，揭示模态增减对模型性能和公平性的影响。

关键创新：本文最重要的技术创新在于，它首次系统性地研究了模态增减对多模态模型性能和公平性的影响，揭示了多模态学习中存在的“多模态悖论”。以往的研究主要关注多模态融合带来的性能提升，而忽略了潜在的偏差放大和鲁棒性问题。本文的研究结果为多模态系统的设计和评估提供了新的视角。

关键设计：论文中使用了多种公平性指标，例如统计均等、机会均等和预测均等，以全面评估模型的公平性。同时，论文还考虑了在推理阶段缺失模态的情况，通过模拟实际应用场景，评估模型的鲁棒性。具体的模型结构和参数设置在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，增加模态通常能提升多模态模型的性能，但对公平性的影响并不一致，在不同数据集和评估指标下表现出差异。更重要的是，当推理时出现模态缺失时，模型的性能和公平性都会显著下降，这突显了多模态模型在实际部署中面临的鲁棒性挑战。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗诊断、金融风控等需要高可靠性和公平性的领域。通过深入理解模态增减对模型偏差和性能的影响，可以设计出更鲁棒、更公平的多模态AI系统，从而避免因模型偏差导致的不良后果，提升AI应用的可信度。

📄 摘要（原文）

Multimodal learning, which integrates diverse data sources such as images, text, and structured data, has proven superior to unimodal counterparts in high-stakes decision-making. However, while performance gains remain the gold standard for evaluating multimodal systems, concerns around bias and robustness are frequently overlooked. In this context, this paper explores two key research questions (RQs): (i) RQ1 examines whether adding a modality con-sistently enhances performance and investigates its role in shaping fairness measures, assessing whether it mitigates or amplifies bias in multimodal models; (ii) RQ2 investigates the impact of missing modalities at inference time, analyzing how multimodal models generalize in terms of both performance and fairness. Our analysis reveals that incorporating new modalities during training consistently enhances the performance of multimodal models, while fairness trends exhibit variability across different evaluation measures and datasets. Additionally, the absence of modalities at inference degrades performance and fairness, raising concerns about its robustness in real-world deployment. We conduct extensive experiments using multimodal healthcare datasets containing images, time series, and structured information to validate our findings.