論文の概要: Privacy Leakage Overshadowed by Views of AI: A Study on Human Oversight of Privacy in Language Model Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01344v2
• Date: Thu, 30 Jan 2025 20:31:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:59:19.711716
• Title: Privacy Leakage Overshadowed by Views of AI: A Study on Human Oversight of Privacy in Language Model Agent
• Title（参考訳）: AIから見たプライバシ漏洩:言語モデルエージェントにおけるプライバシの人間的監視に関する研究
• Authors: Zhiping Zhang, Bingcan Guo, Tianshi Li,
• Abstract要約: 個人のタスクを代行する言語モデル(LM)エージェントは生産性を向上するが、意図しないプライバシー漏洩のリスクも受けやすい。 本研究は、LMエージェントのプライバシ含意を監督する人々の能力に関する最初の研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5020330976600738
• License:
• Abstract: Language model (LM) agents that act on users' behalf for personal tasks (e.g., replying emails) can boost productivity, but are also susceptible to unintended privacy leakage risks. We present the first study on people's capacity to oversee the privacy implications of the LM agents. By conducting a task-based survey (N=300), we investigate how people react to and assess the response generated by LM agents for asynchronous interpersonal communication tasks, compared with a response they wrote. We found that people may favor the agent response with more privacy leakage over the response they drafted or consider both good, leading to an increased harmful disclosure from 15.7% to 55.0%. We further identified six privacy profiles to characterize distinct patterns of concerns, trust, and privacy preferences in LM agents. Our findings shed light on designing agentic systems that enable privacy-preserving interactions and achieve bidirectional alignment on privacy preferences to help users calibrate trust.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)エージェントは、個人のタスク(例えば、返信メール)のために行動し、生産性を向上するが、意図しないプライバシー漏洩のリスクにも影響する。 本研究は、LMエージェントのプライバシ含意を監督する人々の能力に関する最初の研究である。 タスクベース調査(N=300)を行うことで,非同期な対人コミュニケーションタスクにおいて,LMエージェントが生み出す応答に対して,人々がどのように反応するかを調査し,評価する。 我々は、彼らが作成した回答に対して、よりプライバシーの漏洩を伴うエージェントの反応を好んだり、両方が良いとみなす場合があり、有害な開示が15.7%から55.0%に増加した。 さらに、6つのプライバシプロファイルを特定し、LMエージェントの関心、信頼、プライバシの好みの異なるパターンを特徴付ける。 本研究は,プライバシ保護インタラクションを実現するエージェントシステムを設計し,プライバシ優先の双方向アライメントを実現し,信頼性の調整を支援することを目的とした。

関連論文リスト

• Multi-P$^2$A: A Multi-perspective Benchmark on Privacy Assessment for Large Vision-Language Models [65.2761254581209]
  LVLM(Large Vision-Language Models)21個のオープンソースと2個のクローズドソースのプライバシ保護機能の評価を行った。 Multi-P$2$Aに基づいて、21のオープンソースと2つのクローズドソースLVLMのプライバシ保護機能を評価する。 以上の結果から,現在のLVLMは一般にプライバシー侵害のリスクが高いことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-27T07:33:39Z)
• On Active Privacy Auditing in Supervised Fine-tuning for White-Box Language Models [7.275432177367344]
  パーシングは、言語モデル(LM)の教師付き微調整中にプライバシー漏洩リスクを特定し定量化するように設計されている。 我々は,GPT-2,Llama2などの大規模LMに対するMIA(White-box Membering Inference attack)の有効性を改善した。 本研究の目的は,LMのSFTコミュニティに対して,信頼性と使用可能なプライバシ監査ツールの提供と,微調整プロセス中のプライバシ保護に関する貴重な洞察を提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T15:46:07Z)
• PrivacyLens: Evaluating Privacy Norm Awareness of Language Models in Action [54.11479432110771]
  PrivacyLensは、プライバシに敏感な種子を表現的なヴィグネットに拡張し、さらにエージェントの軌跡に拡張するために設計された新しいフレームワークである。 プライバシの文献とクラウドソーシングされたシードに基づいて、プライバシの規範のコレクションをインスタンス化する。 GPT-4やLlama-3-70Bのような最先端のLMは、プライバシー強化の指示が出されたとしても、機密情報を25.68%、38.69%のケースでリークしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T17:58:38Z)
• Mind the Privacy Unit! User-Level Differential Privacy for Language Model Fine-Tuning [62.224804688233]
  差分プライバシ(DP)は、モデルが特定のプライバシユニットで「ほとんど区別できない」ことを保証することで、有望なソリューションを提供する。 ユーザ間でのプライバシー保護の確保に必要なアプリケーションによって動機づけられたユーザレベルのDPについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:54:32Z)
• Air Gap: Protecting Privacy-Conscious Conversational Agents [44.04662124191715]
  敵のサードパーティアプリがインタラクションのコンテキストを操作して,LDMベースのエージェントを騙して,そのタスクに関係のない個人情報を明らかにする,新たな脅威モデルを導入する。 本研究では,特定のタスクに必要なデータのみへのアクセスを制限することで,意図しないデータ漏洩を防止するために設計されたプライバシ意識エージェントであるAirGapAgentを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T16:12:45Z)
• Human-Centered Privacy Research in the Age of Large Language Models [31.379232599019915]
  このSIGは、使用可能なセキュリティとプライバシ、人間とAIのコラボレーション、NLP、その他の関連するドメインの背景を持つ研究者を集めて、この問題に対する見解と経験を共有することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T02:32:45Z)
• Relying on the Unreliable: The Impact of Language Models' Reluctance to Express Uncertainty [53.336235704123915]
  提案手法は, 自然言語による応答の信頼度と, LMによる不確実性に応答して下流ユーザーがどのように振る舞うかを考察する。 誤応答を生じた場合でも,LMは疑問に答える際の不確実性を表現することに消極的であることがわかった。 我々は、人間の実験によって、LM過信のリスクを検証し、ユーザがLM世代に大きく依存していることを示します。 最後に、トレーニング後のアライメントに使用する嗜好アノテートデータセットを調査し、不確実性のあるテキストに対して人間がバイアスを受けていることを確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T18:03:30Z)
• Can LLMs Keep a Secret? Testing Privacy Implications of Language Models via Contextual Integrity Theory [82.7042006247124]
  私たちは、最も有能なAIモデルでさえ、人間がそれぞれ39%と57%の確率で、プライベートな情報を公開していることを示しています。 我々の研究は、推論と心の理論に基づいて、新しい推論時プライバシー保護アプローチを即時に探求する必要性を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T04:15:30Z)
• How Do Input Attributes Impact the Privacy Loss in Differential Privacy? [55.492422758737575]
  DPニューラルネットワークにおけるオブジェクトごとの規範と個人のプライバシ損失との関係について検討する。 プライバシ・ロス・インプット・サセプティビリティ(PLIS)と呼ばれる新しい指標を導入し、被験者のプライバシ・ロスを入力属性に適応させることを可能にした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T11:39:03Z)

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。