論文の概要: Empowering Users in Digital Privacy Management through Interactive LLM-Based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11906v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 02:16:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:42:58.687644
• Title: Empowering Users in Digital Privacy Management through Interactive LLM-Based Agents
• Title（参考訳）: 対話型LCMエージェントによるディジタルプライバシ管理のユーザ向上
• Authors: Bolun Sun, Yifan Zhou, Haiyun Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,対話型対話エージェントによるユーザプライバシポリシの理解を高めるために,大規模言語モデル(LLM)の新たな応用を提案する。 LLMは、データプラクティス識別、選択識別、ポリシー要約、プライバシ質問回答といったタスクにおいて、従来のモデルよりも大幅に優れています。 我々は,Webサイトプライバシポリシを処理するエキスパートシステムとして機能し,複雑な法的言語を通じてユーザを誘導する,革新的なLCMベースのエージェントを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.064730964328264
• License:
• Abstract: This paper presents a novel application of large language models (LLMs) to enhance user comprehension of privacy policies through an interactive dialogue agent. We demonstrate that LLMs significantly outperform traditional models in tasks like Data Practice Identification, Choice Identification, Policy Summarization, and Privacy Question Answering, setting new benchmarks in privacy policy analysis. Building on these findings, we introduce an innovative LLM-based agent that functions as an expert system for processing website privacy policies, guiding users through complex legal language without requiring them to pose specific questions. A user study with 100 participants showed that users assisted by the agent had higher comprehension levels (mean score of 2.6 out of 3 vs. 1.8 in the control group), reduced cognitive load (task difficulty ratings of 3.2 out of 10 vs. 7.8), increased confidence in managing privacy, and completed tasks in less time (5.5 minutes vs. 15.8 minutes). This work highlights the potential of LLM-based agents to transform user interaction with privacy policies, leading to more informed consent and empowering users in the digital services landscape.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,対話型対話エージェントによるユーザプライバシポリシの理解を高めるために,大規模言語モデル(LLM)の新たな応用を提案する。 LLMは、データプラクティス識別、選択識別、ポリシー要約、プライバシ質問回答といったタスクにおいて従来のモデルよりも大幅に優れており、プライバシポリシー分析の新たなベンチマークを設定しています。 これらの知見に基づいて,Webサイトプライバシポリシを処理するエキスパートシステムとして機能し,特定の質問に答えることなく,複雑な法的言語を通じてユーザを誘導する,革新的なLCMエージェントを導入する。 100名の被験者によるユーザスタディでは、エージェントによって支援されたユーザはより理解度が高く(コントロールグループでは3対1.8で2.6点)、認知負荷が減少し(10対7.8で3.2点)、プライバシー管理への自信が増し、作業が完了した(5.5分対15.8分)。 この研究は、LLMベースのエージェントが、プライバシーポリシーとのユーザインタラクションを変革する可能性を強調し、より情報的な同意と、デジタルサービスの世界におけるユーザへの権限を与えます。

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