一项发表在arXiv上的新研究挑战了当前计算机视觉显著性模型的有效性，这些模型预测人们在图像中的注视点。研究发现，尽管这些模型接受了海量数据集的训练，但其表现不如一个简单的未训练中心标记。此外，这些模型还存在偏见，偏爱年轻、白人、意识形态温和的观众，而忽视年长、黑人、意识形态极端的人群。该研究提出了一种评估模型是否能学习特定群体行为的方法，并建议控制视觉内容的系统应能感知所有受众。 AI
影响 挑战了用于预测人类注意力的AI模型的可靠性和公平性，可能影响媒体、广告和内容策展等领域的应用。
排序理由 发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了计算机视觉模型的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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