연구진이 얼굴 표정 감정 설명의 사실성을 높이는 FACR(Faithful Action-unit Causal Reasoning) 방법을 제안했어요.
FACR은 독립적으로 유도된 인과 그래프를 활용해 모델이 예측에 실제로 영향을 미치는 얼굴 근육(AU)을 정확히 지목하도록 훈련해요.
PSPI 통증-AU 구성과 같은 알려진 인과 구조에 대한 실험에서, FACR은 AU와 감정 간의 연관성을 0.08에서 0.57로 향상시켰어요.
AU의 발현을 제어하여 언어적 설명을 감사하는 방식으로 확장하여, 모델이 생성한 설명의 사실성을 검증할 수 있어요.