論文の概要: SocialGenPod: Privacy-Friendly Generative AI Social Web Applications with Decentralised Personal Data Stores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10408v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 15:43:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 16:32:11.652223
• Title: SocialGenPod: Privacy-Friendly Generative AI Social Web Applications with Decentralised Personal Data Stores
• Title（参考訳）: SocialGenPod: 分散パーソナルデータストアを備えたプライバシフレンドリーに生成するAIソーシャルWebアプリケーション
• Authors: Vidminas Vizgirda, Rui Zhao, Naman Goel,
• Abstract要約: SocialGenPodは、生成型AI Webアプリケーションをデプロイする、分散型でプライバシフレンドリな方法である。 私たちは、ユーザが生成するAIアプリケーションからユーザデータを分離するために、Solid(分散Web仕様)をどのように使用できるかを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.402277698849362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present SocialGenPod, a decentralised and privacy-friendly way of deploying generative AI Web applications. Unlike centralised Web and data architectures that keep user data tied to application and service providers, we show how one can use Solid -- a decentralised Web specification -- to decouple user data from generative AI applications. We demonstrate SocialGenPod using a prototype that allows users to converse with different Large Language Models, optionally leveraging Retrieval Augmented Generation to generate answers grounded in private documents stored in any Solid Pod that the user is allowed to access, directly or indirectly. SocialGenPod makes use of Solid access control mechanisms to give users full control of determining who has access to data stored in their Pods. SocialGenPod keeps all user data (chat history, app configuration, personal documents, etc) securely in the user's personal Pod; separate from specific model or application providers. Besides better privacy controls, this approach also enables portability across different services and applications. Finally, we discuss challenges, posed by the large compute requirements of state-of-the-art models, that future research in this area should address. Our prototype is open-source and available at: https://github.com/Vidminas/socialgenpod/.
• Abstract（参考訳）: 我々は、生成型AI Webアプリケーションをデプロイする分散型でプライバシフレンドリな方法であるSocialGenPodを紹介します。 アプリケーションやサービスプロバイダにユーザデータを結び付ける集中型Webやデータアーキテクチャとは違って、Solid – 分散化されたWeb仕様 – を使用して、生成AIアプリケーションからユーザデータを分離する方法を示します。 ユーザが直接あるいは間接的にアクセスできるSolid Podに格納されている任意のプライベートドキュメントに格納された回答を生成するために、検索拡張生成を利用して、ユーザーが異なる大規模言語モデルと対話できるプロトタイプを使用して、SocialGenPodを実証する。 SocialGenPodはSolidアクセス制御機構を使用して、Podに格納されたデータに誰がアクセスできるかをユーザが完全に制御する。 SocialGenPodは、すべてのユーザデータ(チャット履歴、アプリ構成、個人文書など)をユーザの個人的なPodに安全に保存します。 より優れたプライバシコントロールに加えて、このアプローチはさまざまなサービスやアプリケーション間のポータビリティも可能にします。 最後に,最先端モデルの大規模計算要求によって引き起こされる課題について論じる。 私たちのプロトタイプはオープンソースで、https://github.com/Vidminas/socialgenpod/.comで公開しています。

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