Interpreting Social Bias in LVLMs via Information Flow Analysis and Multi-Round Dialogue Evaluation
作者: Zhengyang Ji, Yifan Jia, Shang Gao, Yutao Yue
分类: cs.AI
发布日期: 2025-05-27
💡 一句话要点
提出信息流分析与多轮对话评估框架，用于解释LVLMs中的社会偏见。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 社会偏见 信息流分析 多轮对话评估 可解释性 公平性 多模态学习
📋 核心要点
- 现有方法在检测和量化LVLMs中的社会偏见方面存在局限，缺乏对模型内部偏见产生机制的深入理解。
- 该论文提出结合信息流分析和多轮对话评估的框架，从内部信息利用角度解释LVLMs中的社会偏见。
- 实验表明LVLMs在处理不同人口群体图像时存在信息使用差异，且文本模态的语义表示也存在偏见模式。
📝 摘要（中文）
大型视觉语言模型(LVLMs)在多模态任务中取得了显著进展，但也表现出明显的社会偏见。这些偏见通常表现为中性概念和敏感人类属性之间无意的关联，导致模型在不同人口群体中产生不同的行为。现有研究主要集中在检测和量化这些偏见，但对模型内部的潜在机制提供的见解有限。为了弥补这一差距，我们提出了一个解释性框架，该框架结合了信息流分析和多轮对话评估，旨在从不平衡的内部信息利用的角度理解社会偏见的起源。具体来说，我们首先通过信息流分析识别模型推理过程中涉及的高贡献图像tokens。然后，我们设计了一种多轮对话机制来评估这些关键tokens编码敏感信息的程度。大量实验表明，LVLMs在处理不同人口群体的图像时，在信息使用方面表现出系统性差异，表明社会偏见深深植根于模型的内部推理动态中。此外，我们从文本模态的角度补充了我们的发现，表明模型的语义表示已经显示出有偏见的接近模式，从而提供了偏见形成的跨模态解释。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）中社会偏见的成因问题。现有方法主要集中于检测和量化偏见，但缺乏对模型内部机制的深入理解，无法解释偏见是如何产生的。现有方法的痛点在于无法定位偏见产生的根源，难以进行有效的干预和缓解。
核心思路：论文的核心思路是通过分析模型内部的信息流动，追踪偏见信息的传递路径，从而理解偏见的产生机制。具体来说，通过信息流分析识别对模型推理过程贡献最大的图像tokens，然后通过多轮对话评估这些tokens是否编码了敏感信息。这种方法将偏见分析从外部观察转向内部机制探索。
技术框架：该框架包含两个主要阶段：1) 信息流分析：使用信息流分析技术，例如梯度积分（Integrated Gradients）或类似方法，识别对模型输出贡献最大的图像tokens。这些tokens被认为是模型推理的关键信息来源。2) 多轮对话评估：设计一个多轮对话机制，通过提问和回答的方式，评估这些关键tokens是否编码了与敏感属性相关的信息。例如，可以询问模型关于图像中人物的种族、性别等信息，并分析模型的回答是否表现出偏见。
关键创新：该论文的关键创新在于将信息流分析和多轮对话评估相结合，用于解释LVLMs中的社会偏见。与以往侧重于偏见检测和量化的方法不同，该方法旨在揭示偏见的内在机制，为后续的偏见缓解工作提供理论基础。通过分析关键tokens的信息编码，可以更精确地定位偏见产生的源头。
关键设计：信息流分析的具体实现可能采用梯度积分或其他类似方法，用于计算每个图像token对模型输出的贡献度。多轮对话评估的设计需要仔细考虑提问的方式和内容，以避免引入新的偏见。对话轮数、问题类型、评估指标等都需要进行精细设计。此外，论文还从文本模态的角度进行补充分析，考察模型的语义表示是否存在偏见模式。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LVLMs在处理不同人口群体的图像时，在信息使用方面存在系统性差异。关键图像tokens在编码敏感信息方面表现出明显的偏见。此外，文本模态的分析也表明，模型的语义表示已经存在有偏见的接近模式，为偏见的跨模态解释提供了证据。这些发现为理解和缓解LVLMs中的社会偏见提供了重要依据。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型视觉语言模型的公平性和可靠性。通过理解偏见的内在机制，可以设计更有效的偏见缓解策略，例如数据增强、模型微调等。这有助于构建更值得信赖的AI系统，避免在实际应用中产生歧视性行为，例如在招聘、信贷评估等领域。
📄 摘要（原文）
Large Vision Language Models (LVLMs) have achieved remarkable progress in multimodal tasks, yet they also exhibit notable social biases. These biases often manifest as unintended associations between neutral concepts and sensitive human attributes, leading to disparate model behaviors across demographic groups. While existing studies primarily focus on detecting and quantifying such biases, they offer limited insight into the underlying mechanisms within the models. To address this gap, we propose an explanatory framework that combines information flow analysis with multi-round dialogue evaluation, aiming to understand the origin of social bias from the perspective of imbalanced internal information utilization. Specifically, we first identify high-contribution image tokens involved in the model's reasoning process for neutral questions via information flow analysis. Then, we design a multi-turn dialogue mechanism to evaluate the extent to which these key tokens encode sensitive information. Extensive experiments reveal that LVLMs exhibit systematic disparities in information usage when processing images of different demographic groups, suggesting that social bias is deeply rooted in the model's internal reasoning dynamics. Furthermore, we complement our findings from a textual modality perspective, showing that the model's semantic representations already display biased proximity patterns, thereby offering a cross-modal explanation of bias formation.