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English(EN) Multimodal Large Language Models Predict Urban Safety Perception but Encode Non-Neutral Demographic Priors

多模态大语言模型预测城市安全但显示人口统计学偏见

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的研究论文探讨了多模态大语言模型（MLLMs）从街景图像评估城市安全感知的能力。虽然这些模型在不同城市表现出合理的零样本安全预测准确性，但它们倾向于偏好“安全”分类，并低估不安全因素。此外，研究表明，MLLMs编码了非中性的人口统计学先验，在提示特定性别、年龄或种族/民族角色时，安全感知会发生显著变化。 AI

影响 揭示了MLLMs可用于评估城市安全，但存在人口统计学偏见，影响了它们在规划应用中的中立性。

排序理由 一篇在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了关于MLLMs的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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多模态大语言模型预测城市安全但显示人口统计学偏见

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一篇在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了关于MLLMs的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Ciro Beneduce, Bruno Lepri, Massimiliano Luca ·

    多模态大语言模型可预测城市安全感知但编码非中性人口统计学先验

    arXiv:2503.00610v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Understanding how people perceive urban environments is essential for inclusive planning, yet conventional surveys are costly and difficult to scale. We investigate whether Multimodal Large Language Models (MLLMs) can asse…

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