FAIR_XAI

FAIR_XAI框架揭示了多模态模型在福祉评估中的偏见

研究人员开发了FAIR_XAI框架，以提高用于福祉评估的多模态基础模型的公平性。该研究在E-DAIC和AFAR-BSFT等数据集上评估了Phi3.5-Vision和Qwen2-VL，发现了性能差异和人口统计学偏见，其中Qwen2-VL显示出性别差异，而Phi-3.5-Vision则表现出种族偏见。尽管可解释性干预措施效果不一，有时能提高程序一致性但不能保证公平的结果，但这项工作强调了联合优化准确性、人口统计学均等性和泛化能力的需求。