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随着多模态大模型能力的急剧膨胀，一个至关重要但常被忽视的研究方向浮出水面：如何确保这些模型的发展是安全、公正且符合人类价值观的？ 作为一名博士生，我坚信技术的终,极目标是为人类福祉服务，因此，模型的对齐（Alignment）、评估（Evaluation）和负责任发展（Responsible Development）必须成为核心研究方向，而非事后的补充。
多模态的复杂性将伦理和安全挑战提升到了新的维度。偏见与公平问题在视觉领域尤为突出。模型可能从训练数据中学习到有害的社会刻板印象（例如，将护士与女性关联，将CEO与男性关联），并在图像生成或描述中强化这些偏见。相比纯文本，视觉偏见的传播更具冲击力和隐蔽性。
安全与滥用风险也急剧放大。生成高度逼真的虚假信息（Deepfake）、有害内容变得更加容易。同时，模型的世界知识可能不足，产生错误的医疗建议或危险的操作步骤，若配上看似权,威的图表，其误导性更强。
因此，我的博士研究将聚焦于多模态对齐。这远不止于让模型“说好话”（遵循文本指令），更要确保其“看对事”和“做对事”。这需要：
构建多模态的“红队”测试集：系统性地构建包含各种边缘案例、对抗性样本和敏感场景的图文数据，用于压力测试模型的安全边界。
研发多模态的价值观学习算法：如何将人类对于公平、安全的复杂评判标准，同时从图文反馈中教给模型？现有的RLHF（人类反馈强化学习）主要基于文本，亟需扩展到多模态领域，形成MRLHF（多模态人类反馈强化学习）。
设计可解释性工具：当模型犯错时，我们需要知道是视觉编码器、融合模块还是语言模型的责任。开发针对多模态模型的可解释性工具，对于追溯错误根源、针对性修复至关重要。
这项研究或许不如让模型生成一段炫酷视频那样吸引眼球，但它决定了这项技术发展的底线和上限。我致力于在博士期间，为构建更安全、更公平、更负责任的多模态人工智能贡献一份力量，确保这项强大技术能够真正地造福于全人类社会。
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