基於大型多模態模型代理的低資源有害迷因圖偵測

核心概念

本文提出了一種基於代理的框架 LOREHM，利用大型多模態模型 (LMM) 來解決低資源環境下有害迷因圖偵測的挑戰，通過結合外部相關樣本增強和內部迷因洞察增強策略，在僅有少量標註樣本的情況下，實現了優於現有方法的性能。

摘要

論文資訊
Jianzhao Huang, Hongzhan Lin, Ziyan Liu, Ziyang Luo, Guang Chen, & Jing Ma. (2024). Towards Low-Resource Harmful Meme Detection with LMM Agents. arXiv preprint arXiv:2411.05383v1.
研究目標
本研究旨在探討如何利用大型多模態模型 (LMM) 來有效地在低資源環境下進行有害迷因圖偵測。
方法

代理驅動框架 (LOREHM): 將 LMM 視為代理，並通過兩種策略增強其能力：

外部相關樣本增強: 檢索與目標迷因圖相似的已標註迷因圖，並利用其標籤信息作為先驗知識，輔助 LMM 代理進行決策。
內部迷因洞察增強: 模仿人類學習過程，讓 LMM 代理從其在有限標註樣本上的失敗嘗試中汲取經驗，提取出關於迷因圖有害性的通用洞察，從而更好地理解隱含在迷因圖中的有害信息。

投票機制: 根據檢索到的相關迷因圖的標籤，採用投票機制對目標迷因圖進行初步預測。
經驗收集: 利用零樣本學習方法評估參考集中每個迷因圖的有害性，並將錯誤的推理軌跡收集到經驗池中。
洞察提取: 迭代地將經驗池中的錯誤軌跡輸入 LMM，促使其反思失敗原因，並結合當前的洞察集，決定對其進行的操作 (添加、反對、贊成、編輯)，最終得到一個包含關於迷因圖有害性通用洞察的集合。
推理: 結合外部相關樣本增強和內部迷因洞察增強的結果，讓 LMM 代理對目標迷因圖的有害性進行最終判斷。
主要發現

實驗結果表明，LOREHM 在三個迷因圖數據集 (HarM、FHM、MAMI) 上的低資源有害迷因圖偵測任務中均取得了優於現有方法的性能。
與僅使用少樣本學習或僅使用外部知識增強的方法相比，LOREHM 所提出的兩種策略 (外部相關樣本增強和內部迷因洞察增強) 能夠相互補充，共同提高模型的性能。
LOREHM 的性能在很大程度上取決於所使用的 LMM 的能力，未來可以通過使用更強大的 LMM 來進一步提高其性能。
意義

本研究為低資源環境下的有害迷因圖偵測提供了一種新的思路和方法，有助於更有效地應對網絡有害信息傳播的挑戰。
LOREHM 所提出的代理驅動框架具有較強的通用性和可擴展性，未來可以應用於其他低資源的自然語言處理任務中。
局限性

本研究主要關注於英文迷因圖數據集，未來需要進一步探索其他語言和文化背景下的有害迷因圖偵測問題。
LOREHM 的性能在很大程度上取決於所使用的 LMM 的能力，而現有的 LMM 仍然存在著一些局限性，例如容易產生幻覺、存在偏見等，這些問題都需要在未來的工作中進一步解決。

統計資料

LOREHM 在 HarM 數據集上，相較於 GPT-4o 的基準模型，macro-F1 提升了 2.75%。
LOREHM 在 FHM 數據集上，相較於 GPT-4o 的基準模型，macro-F1 提升了 4.40%。
LOREHM 在 MAMI 數據集上，相較於 GPT-4o 的基準模型，macro-F1 提升了 2.46%。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Towards Low-Resource Harmful Meme Detection with LMM Agents

by Jianzhao Hua... 於 arxiv.org 11-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.05383.pdf

深入探究

除了技術手段，還可以採取哪些措施來應對網絡有害迷因圖的傳播？

除了 LOREHM 這類技術手段，還可以採取以下措施來應對網絡有害迷因圖的傳播：
1. 提升媒體素養：

教育公眾辨識有害迷因圖： 培養批判性思維，教導人們如何辨別迷因圖中可能存在的偏見、歧視、仇恨言論等有害信息。可以通過學校教育、社區活動、網絡宣傳等方式進行。
增強對信息來源的意識： 鼓勵人們關注信息來源，警惕未經證實的消息，避免被惡意傳播者利用。
了解迷因圖的文化語境： 有些迷因圖可能在特定文化背景下才具有冒犯性，了解這些文化差異有助於人們更準確地判斷迷因圖的意圖。
2. 平台責任與自律：

制定社區規範： 社交媒體平台應制定明確的社區規範，禁止傳播包含仇恨言論、歧視、暴力等內容的迷因圖。
加強審核機制： 平台應投入更多資源，優化審核機制，及時發現和刪除有害迷因圖。可以結合人工審核和人工智能技術，提高審核效率和準確性。
建立用戶舉報機制： 鼓勵用戶積極舉報有害迷因圖，並對舉報信息及時處理。
3. 立法與執法：

完善相關法律法規： 針對網絡有害迷因圖的傳播，制定更具體、可操作性强的法律法規，明確相關責任和處罰措施。
加強執法力度： 加大對傳播有害迷因圖行為的打擊力度，追究傳播者的法律責任。
4. 國際合作：

加強信息共享： 各國政府、國際組織、社交媒體平台應加強信息共享，共同應對跨國傳播的有害迷因圖。
制定國際準則： 共同制定應對網絡有害迷因圖的國際準則，促進各方合作。
總之，應對網絡有害迷因圖的傳播需要多方共同努力，技術手段只是其中一環。通過提升媒體素養、加強平台責任、完善法律法規、促進國際合作，才能構建更加健康、安全的網絡環境。

如果 LMM 代理在判斷迷因圖有害性時出現錯誤，應該如何追責？

LMM 代理在判斷迷因圖有害性時出現錯誤，追責問題相當複雜，目前尚無明確答案，需要綜合考慮以下因素：
1. 錯誤的性質和嚴重程度：

誤判為有害： 如果 LMM 將原本無害的迷因圖誤判為有害，可能會限制言論自由，侵犯創作者的權益。
誤判為無害： 如果 LMM 將有害迷因圖誤判為無害，可能會導致有害信息的傳播，造成更大的社會危害。
2. LMM 代理的開發者和運營者的責任：

開發者的責任： 開發者有責任確保 LMM 代理的設計和訓練數據的合理性，盡可能減少誤判的可能性。
運營者的責任： 運營者有責任監控 LMM 代理的運行狀況，及時發現和糾正錯誤，並對由此造成的損害承擔相應責任。
3. 現有法律法規的適用性：

現有法律法規可能難以適用： 現有法律法規大多是針對人類行為制定的，對於人工智能代理的行為，可能存在適用上的困難。
需要制定新的法律法規： 需要探索制定新的法律法規，明確人工智能代理的法律地位和責任，以及相關的追責機制。
4. 倫理和社會影響：

算法偏見： LMM 代理的訓練數據可能存在偏見，導致其在判斷迷因圖有害性時產生不公平的結果。
責任分配： 如何公平合理地分配 LMM 代理出現錯誤時的責任，是一個需要深入探討的倫理問題。
可能的追責方式：

民事訴訟： 受損害方可以通過民事訴訟，要求 LMM 代理的開發者或運營者承擔侵權責任。
行政處罰： 政府監管部門可以對 LMM 代理的開發者或運營者進行行政處罰，例如罰款、警告等。
行業自律： 人工智能行業可以制定相關的倫理準則和行業規範，對 LMM 代理的開發和應用進行約束。
總之，LMM 代理誤判迷因圖有害性的追責問題是一個複雜的系統性問題，需要法律、技術、倫理等多方面的共同努力，才能找到有效的解決方案。

在人工智能時代，人類的幽默感是否會受到影響？

人工智能時代，人類的幽默感既可能受到影響，也可能得到發展，關鍵在於人類如何應對和利用人工智能技術。
1. 人工智能可能影響人類幽默感的方面：

算法生成的幽默可能趨同： 如果人們過度依赖算法生成的幽默内容，可能會導致人類的幽默感趨同，缺乏個性。
對人工智能的過度依賴可能削弱人類的創造力： 如果人們過於依賴人工智能創作和理解幽默，可能會削弱自身對幽默的敏感度和創造力。
人工智能可能難以理解某些文化背景下的幽默： 人工智能對不同文化背景下的幽默理解可能存在偏差，這可能會影響人類對多元文化的理解和欣賞。
2. 人工智能也可能促進人類幽默感的發展：

人工智能可以幫助人類更好地理解幽默的機制： 通過分析大量的幽默數據，人工智能可以幫助人類更好地理解幽默的構成要素、表現形式和文化差異。
人工智能可以提供更多元的幽默素材： 人工智能可以生成各種形式的幽默内容，為人類提供更多元的幽默素材，激發人類的創作靈感。
人工智能可以促進跨文化幽默的交流： 人工智能可以幫助人們克服語言和文化障礙，更好地理解和欣賞不同文化背景下的幽默。
3. 人類應積極應對人工智能帶來的挑戰：

保持批判性思維： 不應盲目接受人工智能生成的幽默内容，要保持批判性思維，培養自身的幽默判斷力。
持續提升自身的幽默創造力： 要積極參與幽默創作，不斷提升自身的幽默感知力和表達能力。
利用人工智能拓展幽默的边界： 可以將人工智能作為一種工具，幫助人類更好地理解、創造和傳播幽默。
總之，人工智能時代，人類的幽默感處於一個變革和發展的時期。我們應該積極應對人工智能帶來的挑戰，利用人工智能技術促進人類幽默感的發展，讓幽默在人工智能時代煥發出新的活力。