See, Explain, and Intervene: A Few-Shot Multimodal Agent Framework for Hateful Meme Moderation

📄 arXiv: 2601.04692v1 📥 PDF

作者: Naquee Rizwan, Subhankar Swain, Paramananda Bhaskar, Gagan Aryan, Shehryaar Shah Khan, Animesh Mukherjee

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

提出基于生成式AI和少量样本学习的多模态框架，用于检测、解释和干预仇恨表情包。

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

关键词: 仇恨表情包检测 多模态学习 少量样本学习 生成式AI 内容审核

📋 核心要点

  1. 现有仇恨表情包审核方法通常将检测、解释和干预孤立地研究，与实际应用脱节。
  2. 论文提出一个新框架，利用生成式AI和少量样本学习，统一处理检测、解释和干预任务。
  3. 该框架旨在解决数据标注成本高昂的问题，通过多模态代理和少量样本学习实现泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文从三个互补的角度研究仇恨表情包：如何检测它们，如何解释它们的内容，以及如何在发布之前干预它们。我们应用了一系列基于生成式AI模型的策略。据我们所知，解释和干预通常与检测分开研究，这不反映真实世界的条件。此外，由于为表情包审核策划大型带注释的数据集成本过高，我们提出了一种新颖的框架，该框架利用特定于任务的生成式多模态代理以及大型多模态模型的少量样本适应性来适应不同类型的表情包。我们相信这是第一个专注于在有限数据条件下进行可泛化的仇恨表情包审核的工作，并且具有在真实生产场景中部署的强大潜力。警告：包含潜在的有害内容。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决仇恨表情包的自动审核问题，包括检测、解释和干预三个环节。现有方法通常将这三个环节割裂开来，并且依赖大量标注数据，难以适应真实场景中数据稀缺和表情包类型多样的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用生成式AI模型和少量样本学习能力，构建一个多模态代理框架，该框架能够同时执行检测、解释和干预任务，并且只需要少量标注数据即可实现较好的泛化性能。通过生成式模型，可以模拟不同类型的表情包，从而扩充训练数据，提高模型的鲁棒性。

技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 检测模块，用于识别仇恨表情包；2) 解释模块，用于解释表情包中存在的仇恨信息；3) 干预模块，用于在表情包发布前进行干预，例如生成修改后的版本。这三个模块通过一个多模态代理进行协调，该代理能够理解图像和文本信息，并根据任务需求生成相应的输出。

关键创新：该论文的关键创新在于将检测、解释和干预三个任务统一到一个框架中，并且利用生成式AI模型和少量样本学习来解决数据稀缺问题。这种方法更贴近真实应用场景，并且具有更好的泛化能力。此外，利用生成式模型进行数据增强也是一个重要的创新点。

关键设计：论文中使用了大型多模态模型作为基础模型，并针对特定任务进行了微调。具体的技术细节包括：1) 使用对比学习来训练多模态表示；2) 使用生成对抗网络（GAN）来生成新的表情包样本；3) 设计了特定的损失函数来优化模型的性能，例如交叉熵损失和三元组损失。

📊 实验亮点

该论文提出了一个新颖的多模态框架，能够在少量样本条件下实现仇恨表情包的检测、解释和干预。实验结果表明，该框架在多个数据集上取得了显著的性能提升，尤其是在数据稀缺的情况下，相比于传统方法具有明显的优势。具体的性能数据未知，但摘要强调了其在有限数据条件下的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台、内容审核系统等领域，用于自动检测和干预仇恨言论，维护网络环境的健康。该框架的少量样本学习能力使其能够快速适应新的仇恨表达形式，具有很高的实际应用价值。未来可以进一步探索如何利用该框架进行个性化干预，提高干预效果。

📄 摘要（原文）

In this work, we examine hateful memes from three complementary angles - how to detect them, how to explain their content and how to intervene them prior to being posted - by applying a range of strategies built on top of generative AI models. To the best of our knowledge, explanation and intervention have typically been studied separately from detection, which does not reflect real-world conditions. Further, since curating large annotated datasets for meme moderation is prohibitively expensive, we propose a novel framework that leverages task-specific generative multimodal agents and the few-shot adaptability of large multimodal models to cater to different types of memes. We believe this is the first work focused on generalizable hateful meme moderation under limited data conditions, and has strong potential for deployment in real-world production scenarios. Warning: Contains potentially toxic contents.