M$^3$oralBench: A MultiModal Moral Benchmark for LVLMs

📄 arXiv: 2412.20718v1 📥 PDF

作者: Bei Yan, Jie Zhang, Zhiyuan Chen, Shiguang Shan, Xilin Chen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-12-30

💡 一句话要点

提出M$^3$oralBench，用于评估LVLM在多模态道德理解和推理方面的能力。

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

关键词: 多模态学习 道德推理 视觉-语言模型 基准测试 道德评估

📋 核心要点

  1. 现有道德评估主要集中于文本模态的LLMs，缺乏针对LVLMs的多模态道德评估方法。
  2. M$^3$oralBench通过扩展道德场景并生成对应图像，构建多模态道德评估基准。
  3. 实验表明，现有LVLMs在M$^3$oralBench上表现出明显的道德局限性，证明了该基准的挑战性。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）和大型视觉-语言模型（LVLMs）已成为法律、金融和医疗保健等关键领域的重要工具。随着这些模型日益融入我们的日常生活，有必要进行道德评估，以确保它们的输出符合人类价值观并保持在道德范围内。以往的研究主要集中在LLMs上，提出的道德数据集和基准测试仅限于文本模态。然而，鉴于LVLMs的快速发展，仍然缺乏多模态道德评估方法。为了弥补这一差距，我们推出了M$^3$oralBench，这是第一个用于LVLMs的多模态道德基准。M$^3$oralBench扩展了道德基础理论（MFT）中的日常道德场景，并采用文本到图像扩散模型SD3.0来创建相应的场景图像。它在MFT的六个道德基础之上进行道德判断、道德分类和道德回应任务的道德评估，从而全面评估模型在多模态道德理解和推理方面的性能。对10个流行的开源和闭源LVLMs进行的大量实验表明，M$^3$oralBench是一个具有挑战性的基准，暴露了当前模型中显著的道德局限性。我们的基准是公开可用的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型视觉-语言模型（LVLMs）在多模态场景下的道德评估问题。现有方法主要集中于文本模态的道德评估，忽略了LVLMs处理视觉信息时可能出现的道德偏差。因此，缺乏一个能够全面评估LVLMs在多模态道德理解和推理能力的基准。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多模态的道德评估基准，该基准不仅包含文本描述的道德场景，还包含相应的图像。通过要求LVLMs对这些多模态场景进行道德判断、分类和回应，从而全面评估其道德理解和推理能力。这种设计能够更真实地反映LVLMs在实际应用中可能遇到的道德挑战。

技术框架：M$^3$oralBench的构建主要包含以下几个阶段：首先，基于道德基础理论（MFT）扩展日常道德场景。然后，利用文本到图像扩散模型SD3.0为每个道德场景生成对应的图像。最后，设计了道德判断、道德分类和道德回应三个任务，用于评估LVLMs的道德能力。整个框架旨在提供一个全面、具有挑战性的多模态道德评估平台。

关键创新：该论文的关键创新在于首次提出了针对LVLMs的多模态道德评估基准。与以往仅关注文本模态的道德评估方法不同，M$^3$oralBench通过引入图像信息，能够更全面地评估LVLMs在处理复杂、真实的道德场景时的表现。此外，利用SD3.0生成图像也保证了图像的多样性和质量。

关键设计：在基准构建过程中，关键的设计包括：1) 道德场景的选取，需要覆盖MFT的六个道德基础，并具有一定的代表性；2) SD3.0的参数设置，需要保证生成的图像与文本描述一致，并且具有一定的视觉质量；3) 三个任务的设计，需要能够全面评估LVLMs的道德判断、分类和回应能力。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

在对10个流行的LVLMs进行评估后，M$^3$oralBench揭示了现有模型在多模态道德理解和推理方面的显著局限性。实验结果表明，即使是性能领先的LVLMs，在面对复杂的道德场景时，也难以做出正确的判断和回应，突显了多模态道德评估的重要性。

🎯 应用场景

M$^3$oralBench可用于评估和改进LVLMs的道德推理能力，确保其在法律、金融、医疗等敏感领域的应用符合伦理规范。该基准有助于开发更安全、更可靠的AI系统，并促进人与AI之间的信任。

📄 摘要（原文）

Recently, large foundation models, including large language models (LLMs) and large vision-language models (LVLMs), have become essential tools in critical fields such as law, finance, and healthcare. As these models increasingly integrate into our daily life, it is necessary to conduct moral evaluation to ensure that their outputs align with human values and remain within moral boundaries. Previous works primarily focus on LLMs, proposing moral datasets and benchmarks limited to text modality. However, given the rapid development of LVLMs, there is still a lack of multimodal moral evaluation methods. To bridge this gap, we introduce M$^3$oralBench, the first MultiModal Moral Benchmark for LVLMs. M$^3$oralBench expands the everyday moral scenarios in Moral Foundations Vignettes (MFVs) and employs the text-to-image diffusion model, SD3.0, to create corresponding scenario images. It conducts moral evaluation across six moral foundations of Moral Foundations Theory (MFT) and encompasses tasks in moral judgement, moral classification, and moral response, providing a comprehensive assessment of model performance in multimodal moral understanding and reasoning. Extensive experiments on 10 popular open-source and closed-source LVLMs demonstrate that M$^3$oralBench is a challenging benchmark, exposing notable moral limitations in current models. Our benchmark is publicly available.