ToViLaG: Your Visual-Language Generative Model is Also An Evildoer
研究背景
视觉-语言生成模型（Visual-Language Generative Models, VLGMs）在多模态图像/文本生成方面取得了前所未有的进步，但同时也可能生成有害内容，例如冒犯性文本和色情图像，引发重大的伦理风险。尽管对语言模型的有害退化进行了大量研究，但在视觉-语言生成的背景下，这个问题仍然未被充分探索。
过去方案和缺点
在自然语言生成（NLG）领域，已经进行了多种努力进行毒性评估和语言模型的净化，但这些为NLG设计的方案和指标不能直接应用于视觉-语言生成（VLG）。现有的毒性评估指标，如预期最大毒性（Expected Maximum Toxicity, EMT）和毒性概率（Toxicity Probability, TP），存在忽视输入毒性、对采样超参数敏感等问题。
本文方案和步骤
数据集构建：作者构建了ToViLaG数据集，包含32K的共毒性/单毒性文本-图像对和1K可能引发毒性的无害但煽动性的文本。
新指标提出：提出了WInToRe（Wasserstein-based Hyperparameter Insensitive Toxicity Reflection），一个新的针对视觉-语言生成的毒性度量指标。
模型评估：基于ToViLaG数据集和WInToRe指标，评估了一系列VLGMs的毒性。
净化方法开发：开发了一种基于信息瓶颈的净化方法，通过在VLGMs中微调一个小的净化层来降低毒性信息，同时最大化生成目标的概率。
本文创新点与贡献
首次在视觉-语言生成领域系统地研究了毒性问题，并建立了一个框架。
提出了ToViLaG数据集和WInToRe指标，为VLGMs的毒性评估提供了新的工具。
通过实验揭示了现有VLGMs的毒性问题，并提出了有效的净化策略。
提出的净化方法在减少毒性的同时保持了可接受的生成质量。
本文实验
实验包括：
对多种VLGMs的毒性进行基准测试。
研究模型规模和数据清洁度对毒性水平的影响。
通过在训练数据中注入不同比例的毒性来模拟未来模型规模增大和网络数据不洁情况下的安全性发展。
实验结论
实验发现，即使是使用相对清洁数据训练的VLGMs也会产生比预期更多的有毒内容，简单的内容过滤可能会失败，并且在未来可能会进一步恶化。这些发现强调了对VLGMs进行净化的必要性。
全文结论
本文深入探讨了VLGMs的有害退化问题，并提出了ToViLaG数据集和WInToRe指标，为评估和减少VLGMs的毒性提供了新的工具和方法。通过实验，作者证明了现有模型比预期的更有毒，并且开发了一种有效的净化方法，为这一研究方向提供了一个有希望的初步解决方案。
阅读总结报告
这篇论文《ToViLaG: Your Visual-Language Generative Model is Also An Evildoer》由Xinpeng Wang等人撰写，深入探讨了视觉-语言生成模型（VLGMs）在生成有害内容方面的倾向和脆弱性，并提出了相应的解决方案。研究的主要贡献包括：
数据集和指标创新：创建了ToViLaG数据集，包含多种类型的毒性文本-图像对，以及提出了WInToRe这一新的毒性度量指标。
毒性评估：对多种VLGMs进行了综合性的毒性评估，揭示了这些模型在不同设置下的毒性表现。
净化方法：开发了基于信息瓶颈的净化方法SMIB，有效降低了模型生成有害内容的风险，同时保持了生成质量。
论文的实验部分详细展示了不同模型在不同条件下的毒性表现，并验证了所提净化方法的有效性。最终，作者强调了VLGMs在未来发展中面临的毒性风险，并呼吁采取预防策略以确保这些模型的伦理和安全。
这项研究不仅对理解VLGMs的潜在风险具有重要意义，而且为开发更安全的AI系统提供了有价值的见解和工具。随着AI技术的不断发展，确保其伦理性和安全性将是研究者和开发者的重要任务。
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