VL-CBMの信頼性と解釈可能性を高める方法はいくつかあります。まず、VL-CBMの概念アラインメントを改善するために、Contrastive Semi-Supervised（CSS）学習アプローチを使用することが考えられます。この方法では、少数の人間が注釈付けした概念ラベルを使用して、VL-CBMの概念アラインメントを向上させることができます。さらに、概念スコアの信頼性を高めるために、新しい概念セットを導入することも有効です。また、クラスレベルの介入手法を導入することで、モデルの誤りを修正し、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。