論文の概要: Is your chatbot GDPR compliant? Open issues in agent design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12644v1
- Date: Tue, 26 May 2020 11:54:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-29 00:40:17.264211
- Title: Is your chatbot GDPR compliant? Open issues in agent design
- Title(参考訳): あなたのチャットボットGDPRは準拠していますか?
エージェント設計におけるオープン問題
- Authors: Rahime Belen Saglam and Jason R. C. Nurse
- Abstract要約: 本稿では,対話型エージェント設計に関連性のあるオープンな課題を定義することを目的として,いくつかの課題について考察する。
この研究が、ユーザーインタラクションに効果があるだけでなく、規制やユーザープライバシに配慮したエージェント構築のさらなる研究を促すことを願っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.66512000865131
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conversational agents open the world to new opportunities for human
interaction and ubiquitous engagement. As their conversational abilities and
knowledge has improved, these agents have begun to have access to an increasing
variety of personally identifiable information and intimate details on their
user base. This access raises crucial questions in light of regulations as
robust as the General Data Protection Regulation (GDPR). This paper explores
some of these questions, with the aim of defining relevant open issues in
conversational agent design. We hope that this work can provoke further
research into building agents that are effective at user interaction, but also
respectful of regulations and user privacy.
- Abstract(参考訳): 会話エージェントは、人間の対話とユビキタスなエンゲージメントの新しい機会に世界を開く。
会話能力や知識が向上するにつれて、これらのエージェントは、個人識別可能な情報やユーザベースに関する詳細な情報にアクセスし始めています。
このアクセスは、GDPR(General Data Protection Regulation)のような堅牢な規制を考慮して、重要な疑問を提起する。
本稿では,対話型エージェント設計において,関連するオープンイシューを定義することを目的として,これらの質問のいくつかを考察する。
この研究が、ユーザーインタラクションに効果があるだけでなく、規制やユーザープライバシに敬意を払っているエージェント構築のさらなる研究を促すことを願っている。
関連論文リスト
- FhGenie: A Custom, Confidentiality-preserving Chat AI for Corporate and
Scientific Use [2.927166196773183]
我々は、FhGenieと呼ばれるカスタマイズされたチャットAIを設計、開発しました。
リリース後数日で、何千人ものFraunhofer社員がこのサービスを使い始めた。
我々は、その生産的利用から学んだ課題、観察、および中核的な教訓について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T09:43:50Z) - CloChat: Understanding How People Customize, Interact, and Experience
Personas in Large Language Models [15.915071948354466]
CloChatは、大規模言語モデルにおけるエージェントペルソナの簡単かつ正確なカスタマイズをサポートするインターフェースである。
その結果、参加者はカスタマイズされたエージェントと感情結合を形成し、よりダイナミックな対話を行い、相互作用を持続することに興味を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T11:25:17Z) - Experts-in-the-Loop: Establishing an Effective Workflow in Crafting
Privacy Q&A [0.0]
プライバシポリシをプライバシ質問応答(Q&A)ペアに変換する動的ワークフローを提案する。
そこで我々は,法の専門家と会話デザイナーの学際的なコラボレーションを促進する。
提案するワークフローは,プライバシQ&Aの構築を通じて継続的改善と監視の基盤となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-18T20:32:59Z) - Social Commonsense-Guided Search Query Generation for Open-Domain
Knowledge-Powered Conversations [66.16863141262506]
本稿では,ソーシャルコモンセンスによってガイドされたインターネット検索クエリ生成に焦点を当てた新しいアプローチを提案する。
提案フレームワークは,トピックトラッキング,コモンセンス応答生成,命令駆動クエリ生成を統合することで,受動的ユーザインタラクションに対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-22T16:14:56Z) - CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language
Model Society [58.04479313658851]
本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。
本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。
コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-31T01:09:00Z) - INSCIT: Information-Seeking Conversations with Mixed-Initiative
Interactions [47.90088587508672]
InSCItは、混合開始型インタラクションによる情報探索会話のためのデータセットである。
ユーザーエージェントは805対人会話から4.7Kである。
対話型知識認識とオープンドメイン質問応答の最先端モデルに基づく2つのシステムの結果を報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-02T06:18:12Z) - Asking for Knowledge: Training RL Agents to Query External Knowledge
Using Language [121.56329458876655]
グリッドワールドベースのQ-BabyAIとテキストベースのQ-TextWorldの2つの新しい環境を紹介した。
本稿では,意味のある知識を問うための言語コマンドを生成する「知識の探索(AFK)」エージェントを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-12T14:20:31Z) - Can You be More Social? Injecting Politeness and Positivity into
Task-Oriented Conversational Agents [60.27066549589362]
人間エージェントが使用する社会言語は、ユーザーの応答性の向上とタスク完了に関連しています。
このモデルは、ソーシャル言語理解要素で拡張されたシーケンスからシーケンスまでのディープラーニングアーキテクチャを使用する。
人的判断と自動言語尺度の両方を用いたコンテンツ保存と社会言語レベルの評価は,エージェントがより社会的に適切な方法でユーザの問題に対処できる応答を生成できることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T08:22:48Z) - Conversational Document Prediction to Assist Customer Care Agents [24.759188825018665]
本研究では,顧客ケア担当者がユーザニーズに役立てる文書の予測作業について検討する。
本研究では,その課題に対する技術深層学習(DL)と情報検索(IR)モデルについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-05T19:53:41Z) - SPA: Verbal Interactions between Agents and Avatars in Shared Virtual
Environments using Propositional Planning [61.335252950832256]
SPA(Sense-Plan-Ask)は、仮想的な仮想環境において、仮想的な人間のようなエージェントとユーザアバターの間の言語的対話を生成する。
提案アルゴリズムは実行時コストを小さくし,自然言語通信を利用せずにエージェントよりも効率的に目標を達成できることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-08T23:15:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。