データバランシングは、CLIPモデルのバイアスを軽減するために有効ですが、公平なダウンストリーム動作を実現するためには他の介入方法と組み合わせることが重要です。例えば、データバランシングだけでは不十分である場合、ポストプロセッシングやインプットプロセッシングなどの手法を追加することが考えられます。ポストプロセッシングでは、モデルの出力を修正したりフィルター処理したりしてバイアスを補正します。一方、インプットプロセッシングでは、学習データそのものや特徴量エンジニアリングによってバイアスを排除します。
さらに、透明性や説明可能性を高めるためにAI倫理委員会や専門家からフィードバックを受けることも重要です。また、多様性と包括性への配慮も欠かせません。異なる人種・文化背景から得られた意見や視点を取り入れることで公平性が向上し、偏見や差別的な結果が軽減されます。