NeurIPS 2025 Spotlight! 当内部地图发生扭曲时： 为什么可识别的表征对负责任的人工智能至关重要？

文章主旨：

探讨如何通过可辨识表征学习解决人工智能模型表征不稳定与不可解释性的问题，以提升模型的鲁棒性与公平性。

关键要点：

• 当前AI模型的表征存在幻觉现象和伪关联问题，影响了模型的可解释性、公平性与鲁棒性。
• 可辨识表征学习旨在构建与现实世界因素唯一稳定对应的特征，减少语义混淆与噪声影响。
• 语言可以作为数据归纳线索，但存在描述噪声的挑战（遗漏与错误表述），需建模并优化这些噪声模式。
• 对比式多模态学习只能识别跨模态共享的无偏差语义子集，强调语义描述的忠实性对模型质量至关重要。
• 通过可控错位训练模型忽略伪相关干扰，可增强鲁棒性并减少幻觉风险。

内容结构：

1. 引言与问题背景

人工智能模型虽然在基准测试中表现优异，但实际应用中常出现表征不稳定的问题，如视觉标注模型的错误识别与分类器的伪关联现象。这些问题源于模型表征的内在认知图谱无法真实反映客观世界，影响了模型的可解释性、公平性与鲁棒性。

2. 可辨识表征学习的内涵与意义

介绍可辨识性定义：特征能够还原真实潜变量，并仅存在可接受的细微模糊性。强调其重要性体现在提升模型的可解释性、公平性、鲁棒性以及减少资源浪费。

3. 数据为核心：语言作为归纳线索的优势与挑战

分析语言在表征学习中的优势（如提供文化与概念框架）及基于CLIP特征的缺陷（幻觉与伪相关）。提出研究动机：建模描述噪声（选择偏差与扰动偏差），以优化多模态学习。

4. 核心理论与实践启示

详细介绍理论主张：对比式多模态学习的局限性与噪声模式的影响，以及实践启示，包括确保描述忠实性与利用可控错位增强鲁棒性。

5. 实验与证据

通过仿真实验与案例研究验证理论主张，发现描述文本中的选择偏差显著影响表征质量，同时轻度错位可能导致认知图畸变。

6. 结论与未来呼吁

总结可辨识表征学习的重要性，建议研究者关注数据偏差、探索语言引导策略及可控表征错位，并期待推动AI系统内在认知结构更贴近真实世界与人类价值导向。

文章总结：

这篇文章以理论与实践结合的方式分析了可辨识表征学习的意义与挑战，为构建更可靠、可解释的AI系统提供了重要参考，建议关注数据忠实性与噪声优化策略。

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