Genres多模态性别偏见基准提出

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出研究，作者 Yue Xu、Wenjie Wang 提出并发布基准 Genres，用于从社会关系视角评测多模态大语言模型（MLLMs）在叙事生成中的性别偏见。该基准以 Fiske 关系模型理论为基础，包含 1,440 组多模态叙事诱导配对，覆盖四种基本关系类型、多样社会场景和三个年龄组。对六款近期 MLLMs 的实验显示，性别差异持续存在，且高度依赖关系类型与模型，部分模式在人际情境中更明显。研究还评估了两种生成阶段的缓解策略。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道，也未出现数字、时间或说法上的前后矛盾。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。