大都会博物馆档案中视觉语言模型偏见审计
原文标题：Disentangling Algorithmic Bias from Archival Artifacts: A Controlled Audit of Vision-Language Model Valuation in Metropolitan Museum Archives
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研究以纽约大都会艺术博物馆开放馆藏 1500 件艺术品元数据为样本，审计 CLIP 与 OpenCLIP 的零样本估值差异。未调整评估显示性别主效应不显著，TOST 检验确认在 Cohen's d≥0.25 边界上统计等价，但嵌入残差方差极高，说明全局零样本指标接近噪声下限。作者强调需控制混杂变量、做等价性检验并审计档案来源偏差。
- 问题
- 视觉语言模型的社会偏见审计易被档案元数据混杂因素干扰。
- 方法
- 用大都会博物馆1500件藏品元数据审计CLIP与OpenCLIP的零样本估值差异，并做等价性检验。
- 结果
- 性别主效应不显著（p=0.1829/0.1224），嵌入残差方差R²<2%
- 影响
- 提醒做VLM公平性评估的团队：全局零样本指标接近噪声下限，不能当作模型公平的证据。
机构：Metropolitan Museum of Art
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