モダリティバイアスへの介入は非常に有効であると考えられます。モデルが特定の視覚モダリティ（例：サーマル）に偏った判断を下す傾向がある場合でも、言語ドリブン・マルチモーダル・フュージョン（LMF）戦略を使用して補正処理を施すことでバイアスを減少させることが可能です。これにより、異なる情報源から得られたデータセット間で均等な重要度付けや推論プロセスを確立し、「人間ライク」な意思決定プロセスへ近づけることが期待されます。