Revealing and Reducing Gender Biases in Vision and Language Assistants (VLAs)

📄 arXiv: 2410.19314v2 📥 PDF

作者: Leander Girrbach, Stephan Alaniz, Yiran Huang, Trevor Darrell, Zeynep Akata

分类: cs.CY, cs.CL

发布日期: 2024-10-25 (更新: 2025-03-12)

备注: Accepted at ICLR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

揭示并减少视觉语言助手(VLA)中的性别偏见

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

关键词: 视觉语言助手 性别偏见 公平性 多模态学习 指令微调

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言助手(VLA)在多模态任务中表现出色，但可能无意中复制并放大了训练数据中存在的性别偏见。
  2. 该研究通过构建评估框架，深入分析了22个开源VLA模型在人格、技能和职业等方面的性别偏见。
  3. 实验表明，基于微调的去偏见方法能够在有效减少性别偏见的同时，保持VLA在下游任务中的性能。

📝 摘要（中文）

预训练的大型语言模型(LLM)已被可靠地集成到视觉输入中，用于多模态任务。像LLaVA和InternVL这样经过指令微调的图像到文本视觉语言助手(VLA)的广泛采用，使得评估性别偏见变得必要。我们研究了22个流行的开源VLA在人格特质、技能和职业方面的性别偏见。结果表明，VLA复制了数据中可能存在的人类偏见，例如现实世界中的职业失衡。类似地，它们倾向于将更多的技能和积极的人格特质归因于女性，并且我们看到一种将消极人格特质与男性联系起来的一致趋势。为了消除这些模型中的性别偏见，我们发现基于微调的去偏见方法在去偏见和保持下游任务性能之间实现了最佳的权衡。我们主张在VLA中预先部署性别偏见评估，并推动去偏见策略的进一步发展，以确保公平的社会结果。代码可在https://github.com/ExplainableML/vla-gender-bias获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言助手(VLA)中存在的性别偏见问题。现有的VLA模型，如LLaVA和InternVL，虽然在图像到文本的生成任务中表现出色，但它们可能会无意中学习并放大训练数据中固有的性别偏见，导致模型在人格特质、技能和职业等方面对不同性别产生不公平的刻板印象。这种偏见会影响模型的公平性和可靠性，并可能在实际应用中产生负面影响。

核心思路：论文的核心思路是首先通过构建一套全面的评估框架来揭示VLA模型中的性别偏见，然后探索有效的去偏见方法来减轻这些偏见。评估框架旨在量化模型在人格特质、技能和职业等方面对不同性别的偏见程度。去偏见方法则侧重于通过微调的方式，调整模型的参数，使其在生成文本时更加公平和客观。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集与准备：收集包含图像和文本描述的数据集，并对数据进行预处理，例如去除噪声和标准化文本。2) VLA模型选择：选择22个流行的开源VLA模型，如LLaVA和InternVL，作为研究对象。3) 性别偏见评估：构建评估框架，包括设计提示语和评估指标，用于量化模型在人格特质、技能和职业等方面对不同性别的偏见程度。4) 去偏见方法：探索基于微调的去偏见方法，调整模型的参数，使其在生成文本时更加公平和客观。5) 性能评估：评估去偏见后的模型在下游任务中的性能，以确保去偏见不会显著降低模型的性能。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 全面的性别偏见评估框架：该框架能够系统地评估VLA模型在多个维度上的性别偏见，为后续的去偏见工作提供了基础。2) 基于微调的去偏见方法：该方法能够在有效减少性别偏见的同时，保持VLA模型在下游任务中的性能，实现了去偏见和性能保持之间的平衡。

关键设计：在性别偏见评估方面，论文设计了一系列提示语，例如“一张[性别]的图片，这个人很[职业]”，然后分析模型生成的文本中与性别相关的词汇的频率和分布，从而量化模型对不同性别的偏见程度。在去偏见方面，论文采用了基于微调的方法，通过调整模型的参数，使其在生成文本时更加公平和客观。具体的微调策略和损失函数等技术细节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

该研究对22个开源VLA模型进行了全面的性别偏见评估，揭示了这些模型在人格特质、技能和职业等方面存在的偏见。实验结果表明，基于微调的去偏见方法能够在有效减少性别偏见的同时，保持VLA模型在下游任务中的性能。具体的性能数据和提升幅度在论文中没有明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升视觉语言助手的公平性和可靠性，减少其在实际应用中可能产生的歧视性行为。例如，在招聘、教育和医疗等领域，使用去偏见的VLA模型可以提供更客观和公正的信息，避免对特定性别群体产生偏见。此外，该研究也为其他多模态模型的偏见评估和消除提供了借鉴。

📄 摘要（原文）

Pre-trained large language models (LLMs) have been reliably integrated with visual input for multimodal tasks. The widespread adoption of instruction-tuned image-to-text vision-language assistants (VLAs) like LLaVA and InternVL necessitates evaluating gender biases. We study gender bias in 22 popular open-source VLAs with respect to personality traits, skills, and occupations. Our results show that VLAs replicate human biases likely present in the data, such as real-world occupational imbalances. Similarly, they tend to attribute more skills and positive personality traits to women than to men, and we see a consistent tendency to associate negative personality traits with men. To eliminate the gender bias in these models, we find that fine-tuning-based debiasing methods achieve the best trade-off between debiasing and retaining performance on downstream tasks. We argue for pre-deploying gender bias assessment in VLAs and motivate further development of debiasing strategies to ensure equitable societal outcomes. Code is available at https://github.com/ExplainableML/vla-gender-bias.