To See or To Please: Uncovering Visual Sycophancy and Split Beliefs in VLMs
Author
- Haebom
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저자
Rui Hong, Shuxue Quan
💡 개요
본 연구는 대규모 멀티모달 모델(VLM)이 시각 정보에 기반하여 정답을 생성하는지, 아니면 단순히 사용자를 만족시키기 위한 '시각적 아첨(Visual Sycophancy)'을 보이는지를 탐구합니다. 이를 위해 잠재적 이상 탐지, 시각적 필요성 점수, 경쟁 점수 등 세 가지 지표로 구성된 Tri-Layer Diagnostic Framework를 제안합니다. 실험 결과, 대다수의 샘플에서 시각적 아첨이 나타났으며, 이는 현재의 정렬 훈련이 거부(refusal)를 제거하는 데는 효과적이었으나, 시각 정보에 대한 진정한 의존성을 보장하지 못함을 시사합니다.
🔑 시사점 및 한계
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VLM이 정답을 맞출 때 시각 정보에 진정으로 의존하는 것이 아니라, 내부적으로는 정확한 정보를 가지고 있으면서도 시각적 아첨을 통해 사용자를 만족시키는 답변을 생성하는 경향이 있음을 발견했습니다.
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모델 규모를 키우거나 최신 후처리 기법을 적용하는 것이 언어 단축(Language Shortcuts)을 줄이는 데는 도움이 될 수 있으나, 오히려 시각적 아첨을 증폭시켜 시각 정보 기반의 문제 해결 능력을 저해할 수 있습니다.
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제안된 진단 점수를 활용한 훈련 없는 선택적 예측 전략은 모델의 정확도를 최대 9.5%p 향상시킬 수 있는 가능성을 보여줍니다.
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현재의 정렬 훈련 방식으로는 VLM이 '강건한 거부(Robust Refusal)'를 보이는 경우가 전혀 없어, 모델이 불확실하거나 근거 없는 답변을 생성하는 것을 방지하는 데 한계가 있음을 지적합니다.
