이 논문은 NeurIPS 2025에서 열린 Learning from Evaluating the Evolving LLM Lifecycle 워크샵에서 받아들여졌다. 다중 모달 기반 모델의 안전 평가는 종종 비전과 언어 입력을 따로 처리하여, 함께 조합했을 때의 위험을 간과하는 경우가 많다. 기존 접근 방식은 명백하게 안전하지 않은 콘텐츠를 명확히 구분하지 못하고, 경계 케이스와 혼동되어 문제가 발생할 수 있다. VLSU는 비전 언어 안전 이해를 체계적으로 평가하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제시한다. 이를 통해 다중 모달 이해의 한계를 매핑하고 AI 안전을 강화할 수 있다.

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