Building Trustworthy Multimodal AI: A Review of Fairness, Transparency, and Ethics in Vision-Language Tasks

要約

目的：このレビューでは、マルチモーダル人工知能（AI）システムの信頼性を調査し、特にビジョン言語タスクに焦点を当てています。
これらのシステムにおける公平性、透明性、および倫理的意味に関連する重要な課題に対処し、視覚的な質問応答（VQA）、画像キャプション、視覚対話などの重要なタスクの比較分析を提供します。
背景：マルチモーダルモデル、特にビジョン言語モデルは、視覚データとテキストデータを統合し、人間の学習プロセスを模倣することにより、人工知能（AI）機能を強化します。
重要な進歩にもかかわらず、これらのモデルの信頼性は、特にAIシステムが公平性、透明性、倫理に関する問題にますます直面しているため、重要な懸念のままです。
方法：このレビューでは、2017年から2024年までに実施された研究を検討して、前提条件のコアビジョン言語タスクに焦点を当てています。
比較アプローチを採用して、信頼性のレンズを介してこれらのタスクを分析し、公平性、説明、倫理を強調しています。
この研究では、最近の文献からの調査結果を統合して、傾向、課題、および最先端のソリューションを特定しています。
結果：いくつかの重要な調査結果が強調されました。
透明性：ビジョン言語タスクの説明可能性は、ユーザーの信頼にとって重要です。
注意マップやグラデーションベースの方法などの手法は、この問題に成功裏に対処しました。
公平性：VQAおよび視覚対話システムのバイアス緩和は、多様な人口統計グループ全体で公平な結果を確保するために不可欠です。
倫理的意味：多言語モデルのバイアスに対処し、視覚言語システムの責任ある展開にとって倫理的データ処理を確保することが重要です。
結論：この研究では、統一されたフレームワーク内で視覚言語モデルの開発において、公平性、透明性、倫理的考慮事項を統合することの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Objective: This review explores the trustworthiness of multimodal artificial intelligence (AI) systems, specifically focusing on vision-language tasks. It addresses critical challenges related to fairness, transparency, and ethical implications in these systems, providing a comparative analysis of key tasks such as Visual Question Answering (VQA), image captioning, and visual dialogue. Background: Multimodal models, particularly vision-language models, enhance artificial intelligence (AI) capabilities by integrating visual and textual data, mimicking human learning processes. Despite significant advancements, the trustworthiness of these models remains a crucial concern, particularly as AI systems increasingly confront issues regarding fairness, transparency, and ethics. Methods: This review examines research conducted from 2017 to 2024 focusing on forenamed core vision-language tasks. It employs a comparative approach to analyze these tasks through the lens of trustworthiness, underlining fairness, explainability, and ethics. This study synthesizes findings from recent literature to identify trends, challenges, and state-of-the-art solutions. Results: Several key findings were highlighted. Transparency: Explainability of vision language tasks is important for user trust. Techniques, such as attention maps and gradient-based methods, have successfully addressed this issue. Fairness: Bias mitigation in VQA and visual dialogue systems is essential for ensuring unbiased outcomes across diverse demographic groups. Ethical Implications: Addressing biases in multilingual models and ensuring ethical data handling is critical for the responsible deployment of vision-language systems. Conclusion: This study underscores the importance of integrating fairness, transparency, and ethical considerations in developing vision-language models within a unified framework.

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