正文
结合眼动追踪、心率监测、EEG脑电与视觉语言模型的以人为本多模态性别歧视检测研究
章节 01
结合眼动追踪、心率监测、EEG脑电信号与视觉语言模型（VLM），构建多模态系统，通过人类生理认知反应辅助性别歧视内容检测，突破传统文本/图像分析局限。
适用于TikTok等社交媒体平台的内容审核，探索AI安全领域“以人为本”的新范式。
章节 02
传统性别歧视检测依赖文本分析或图像识别，忽略人类感知歧视内容时的真实生理和认知反应。
EXIST（Sexism Identification in Social Networks）是IberLEF系列评测任务，2026年方向聚焦“以人为本的多模态检测”，核心假设：人类观看歧视内容会产生可测量的生理反应，可作为检测信号。
如何整合生理信号与AI模型，实现更精准、贴合人类感受的性别歧视检测？
章节 03
整合CLIP/BLIP等模型，实现视频帧理解、跨模态对齐、上下文建模，提取视觉-语义特征。
将生理信号与VLM特征结合，构建多模态检测系统，弥补单一模态不足。
章节 04
设计提示模板，明确任务定义、细粒度标签（如直接歧视、微歧视）、上下文信息利用。
提供超参数设置、训练策略、适用于性别歧视检测的评估指标。
章节 05
首次大规模将生理信号应用于社交媒体内容审核，开创“以人为本”的AI安全研究新范式，可推广至其他有害内容识别。
探索人类感知性别歧视的神经生理机制、人群差异、主观报告与客观指标的一致性。
章节 06
不同模态采样率差异大（视频30fps/心率1Hz/EEG 1000Hz），解决方案：滑动窗口+插值技术统一时间网格。
生理反应因人而异，解决方案：个体归一化+迁移学习，平衡泛化与个体差异。
标注生理数据稀缺，解决方案：半监督学习+数据增强，充分利用有限数据。
章节 07
受试者需充分了解实验目的（含可能接触不适内容）并自愿参与。
生理数据（尤其是EEG）具有高识别性，需严格保护措施。
平衡研究价值与参与者心理影响，设置心理支持机制。
警惕技术滥用（如操纵情绪、不当审查），明确正当使用边界。
章节 08
该研究突破传统内容审核范式，通过生理信号与AI融合，让系统更理解人类感受。为AI安全、内容平台审核提供新方向，技术可扩展至心理健康、教育等领域，前景广阔。
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