BiasIG：多维度社会偏见基准发布

Hanjun Luo 等作者提出并公开了 BiasIG，一个面向文生图模型的社会偏见评测基准，包含 47,040 条提示词，从 4 个维度拆解偏见，并配套基于微调多模态大模型的自动化评测流程，作者称其对齐准确率接近人类专家。 在 8 个文生图模型和 3 种去偏方法上的实验显示：针对受保护属性的干预常对无关人群产生意外混淆效应；去偏方法则持续表现出歧视倾向，而非单纯无知。基准已公开，论文被 IJCNN 2026 接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。