論文の概要: Right to be Forgotten in the Era of Large Language Models: Implications,
Challenges, and Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03941v3
- Date: Fri, 22 Sep 2023 01:43:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 18:23:48.885336
- Title: Right to be Forgotten in the Era of Large Language Models: Implications,
Challenges, and Solutions
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルの時代に忘れられる権利:含意、課題、解決策
- Authors: Dawen Zhang, Pamela Finckenberg-Broman, Thong Hoang, Shidong Pan,
Zhenchang Xing, Mark Staples, Xiwei Xu
- Abstract要約: Forgotten(RTBF)となる権利は、技術の進化の結果として最初に確立された。
近年のLarge Language Models (LLMs) は RTBF への準拠に新たな課題を提起している。
これらの課題を探求し、RTBFの技術的ソリューションをどのように実装するかについての洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.514762860825346
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Right to be Forgotten (RTBF) was first established as the result of the
ruling of Google Spain SL, Google Inc. v AEPD, Mario Costeja Gonz\'alez, and
was later included as the Right to Erasure under the General Data Protection
Regulation (GDPR) of European Union to allow individuals the right to request
personal data be deleted by organizations. Specifically for search engines,
individuals can send requests to organizations to exclude their information
from the query results. It was a significant emergent right as the result of
the evolution of technology. With the recent development of Large Language
Models (LLMs) and their use in chatbots, LLM-enabled software systems have
become popular. But they are not excluded from the RTBF. Compared with the
indexing approach used by search engines, LLMs store, and process information
in a completely different way. This poses new challenges for compliance with
the RTBF. In this paper, we explore these challenges and provide our insights
on how to implement technical solutions for the RTBF, including the use of
differential privacy, machine unlearning, model editing, and prompt
engineering. With the rapid advancement of AI and the increasing need of
regulating this powerful technology, learning from the case of RTBF can provide
valuable lessons for technical practitioners, legal experts, organizations, and
authorities.
- Abstract（参考訳）: 忘れられる権利(rtbf)は、google spain sl、google inc. v aepd、mario costeja gonz\'alezの裁定によって最初に確立され、後に欧州連合の一般データ保護規則(gdpr)の下で消去する権利として含まれ、個人が個人に個人データを削除する権利が組織によって削除された。
特に検索エンジンに関しては,個人がクエリ結果から情報を除外するための要求を組織に送信することができる。
それは技術の進化の結果、重要な創発的な権利であった。
近年,Large Language Models (LLM) が開発され,チャットボットでの利用により,LLM対応ソフトウェアシステムが普及している。
しかし、RTBFから除外されることはない。
検索エンジンが使用するインデックス化手法と比較して、LLMは情報を全く異なる方法で保存し処理する。
これはRTBFへの準拠に新たな課題をもたらす。
本稿では,これらの課題を考察し,差分プライバシー,機械学習,モデル編集,プロンプトエンジニアリングなど,rtbfの技術的ソリューションの実装方法について考察する。
aiの急速な進歩と、この強力な技術を制御する必要性の増加により、rtbfの事例から学ぶことは、技術実務家、法律専門家、組織、当局にとって貴重な教訓となる。
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