論文の概要: Assessing Privacy Policies with AI: Ethical, Legal, and Technical Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08381v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 21:36:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 03:36:35.352757
• Title: Assessing Privacy Policies with AI: Ethical, Legal, and Technical Challenges
• Title（参考訳）: AIによるプライバシポリシの評価 - 倫理的,法的,技術的課題
• Authors: Irem Aydin, Hermann Diebel-Fischer, Vincent Freiberger, Julia Möller-Klapperich, Erik Buchmann, Michael Färber, Anne Lauber-Rönsberg, Birte Platow,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、ユーザのプライバシポリシを自動評価するために使用することができる。 このアプローチの課題を,技術的実現性,倫理的意味,法的適合性の3つの柱で検討する。 本研究は,今後の研究の可能性を特定し,LLM技術の利用に関する議論を促進することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.916147439085307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing use of Machine Learning and Artificial Intelligence (AI), particularly Large Language Models (LLMs) like OpenAI's GPT series, leads to disruptive changes across organizations. At the same time, there is a growing concern about how organizations handle personal data. Thus, privacy policies are essential for transparency in data processing practices, enabling users to assess privacy risks. However, these policies are often long and complex. This might lead to user confusion and consent fatigue, where users accept data practices against their interests, and abusive or unfair practices might go unnoticed. LLMss can be used to assess privacy policies for users automatically. In this interdisciplinary work, we explore the challenges of this approach in three pillars, namely technical feasibility, ethical implications, and legal compatibility of using LLMs to assess privacy policies. Our findings aim to identify potential for future research, and to foster a discussion on the use of LLM technologies for enabling users to fulfil their important role as decision-makers in a constantly developing AI-driven digital economy.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのGPTシリーズのような機械学習と人工知能(AI)の利用の増加、特にLarge Language Models(LLM)は、組織全体に破壊的な変化をもたらします。 同時に、組織が個人データをどう扱うかという懸念も高まっている。 したがって、プライバシーポリシーはデータ処理のプラクティスにおける透明性に不可欠であり、ユーザーはプライバシーリスクを評価することができる。 しかし、これらの政策はしばしば長く複雑である。 これはユーザーの混乱と同意の疲労につながる可能性があり、ユーザーは自分の利益に対してデータプラクティスを受け入れ、虐待的または不公平なプラクティスは気づかないかもしれない。 LLMは、ユーザのプライバシポリシを自動評価するために使用することができる。 本研究は,3つの柱,すなわち技術実現可能性,倫理的意味,およびプライバシーポリシーの評価にLLMを使用することの法的適合性について考察する。 本研究の目的は,AI駆動型デジタル経済における意思決定者としての重要な役割を,ユーザが果たす上でのLLM技術の利用に関する議論を促進することにある。

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