评估多模态搜索系统中的公平性和偏见，需要分析系统如何处理不同用户群体或跨文本、图像、音频及其他数据类型的内容。目标是确保系统不会不成比例地偏袒或损害特定人群、文化或观点。这需要结合数据审计、算法测试和实际影响分析。开发者需要检查训练数据、模型行为和输出结果中的偏见，以识别并缓解意想不到的模式。
首先，审计用于训练或微调系统的数据。多模态系统依赖的数据集可能包含不平衡，例如，过度代表某些语言、肤色或文化背景。例如，一个图像-文本数据集可能包含更多来自某个地理区域的人的图像，导致系统在处理与代表性不足群体相关的查询时表现不佳。公平性指标（例如，人口统计学均等、机会均等）等工具可以量化这些不平衡。开发者还应检查数据标注过程：如果人工标注员引入主观偏见（例如，将某些职业与特定性别关联起来），系统可能会复制这些模式。预处理步骤，例如重新平衡数据集或应用合成数据增强，有助于在训练前减少这些问题。
接下来，评估模型在推理阶段的行为。测试系统如何响应明确或隐式引用受保护属性（如种族、性别或年龄）的查询。例如，如果模型学到了有偏见的关联，搜索“有能力的专业人士”可能会返回偏向特定性别的图像。对抗性测试（故意输入边缘情况查询）可以发现这些缺陷。开发者还可以使用反事实分析等技术：修改输入（例如，在文本查询中将“护士”改为“医生”）并检查结果是否发生不公平的变化。对于多模态系统，这可能涉及测试跨模态一致性——确保对“庆祝节日的人”的文本描述不会只优先显示某种文化的图像。像 Fairlearn 或 IBM 的 AI Fairness 360 这样的库提供了基于代码的工具来衡量排名或推荐输出中的差异。
最后，监测实际结果。即使系统在受控测试中表现良好，在实践中仍可能出现问题。例如，一个对名字非西方的候选人简历排名较低的招聘搜索工具会不公平地损害用户。收集用户反馈和进行 A/B 测试（比较不同人口群体的结果）可以揭示这些问题。记录输入和输出进行分析有助于跟踪随时间变化的模式——例如，“CEO”的图像搜索结果在更新后是否变得更加多样化。开发者还应建立迭代改进流程，例如使用纠正后的数据重新训练模型，或在优化期间添加公平性约束。与领域专家（例如，伦理学家、社会学家）合作可确保评估考虑到纯技术方法可能遗漏的细微文化背景。