論文の概要: Smoke Screens and Scapegoats: The Reality of General Data Protection Regulation Compliance -- Privacy and Ethics in the Case of Replika AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04490v1
- Date: Thu, 07 Nov 2024 07:36:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:39:30.930575
- Title: Smoke Screens and Scapegoats: The Reality of General Data Protection Regulation Compliance -- Privacy and Ethics in the Case of Replika AI
- Title（参考訳）: Smoke Screens and Scapegoats: The Reality of General Data Protection Regulation Compliance -- Replika AIにおけるプライバシと倫理
- Authors: Joni-Roy Piispanen, Tinja Myllyviita, Ville Vakkuri, Rebekah Rousi,
- Abstract要約: 本稿では,AIコンパニオンサービスにおけるこれらの課題の複雑さを検討するために,批判的なアプローチをとる。
当社は、企業とその実践に関するメディアの記事を分析し、ポリシーで提供された情報の信頼性に関する洞察を得る。
その結果、プライバシーの通知にもかかわらず、データ収集のプラクティスはユーザーの完全な認識なしに個人データを収集する可能性があることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.325665193924634
- License:
- Abstract: Currently artificial intelligence (AI)-enabled chatbots are capturing the hearts and imaginations of the public at large. Chatbots that users can build and personalize, as well as pre-designed avatars ready for users' selection, all of these are on offer in applications to provide social companionship, friends and even love. These systems, however, have demonstrated challenges on the privacy and ethics front. This paper takes a critical approach towards examining the intricacies of these issues within AI companion services. We chose Replika as a case and employed close reading to examine the service's privacy policy. We additionally analyze articles from public media about the company and its practices to gain insight into the trustworthiness and integrity of the information provided in the policy. The aim is to ascertain whether seeming General Data Protection Regulation (GDPR) compliance equals reliability of required information, or whether the area of GDPR compliance in itself is one riddled with ethical challenges. The paper contributes to a growing body of scholarship on ethics and privacy related matters in the sphere of social chatbots. The results reveal that despite privacy notices, data collection practices might harvest personal data without users' full awareness. Cross-textual comparison reveals that privacy notice information does not fully correspond with other information sources.
- Abstract（参考訳）: 現在人工知能(AI)対応のチャットボットは、一般大衆の心と想像力を捉えている。
チャットボットは、ユーザーが構築、パーソナライズできるだけでなく、ユーザーが選択できるように設計されたアバターも用意されている。
しかし、これらのシステムはプライバシーと倫理面での課題を実証している。
本稿では,AIコンパニオンサービスにおけるこれらの課題の複雑さを検討するために,批判的なアプローチをとる。
私たちはReplikaをケースとして選び、サービスのプライバシーポリシーを精査するために身近な読書をしました。
さらに、当社は、企業とその実践に関するメディアの記事を分析し、ポリシーで提供された情報の信頼性と整合性についての洞察を得る。
一般データ保護規則(GDPR)の遵守が要求される情報の信頼性と同等であるかどうか、あるいはGDPRの遵守そのものが倫理的課題に満ちたものであるかどうかを確認することを目的とする。
この論文は、社会チャットボットの分野における倫理とプライバシー関連事項に関する奨学金の団体に貢献する。
その結果、プライバシ通知にもかかわらず、データ収集のプラクティスはユーザーの完全な認識なしに個人データを収集する可能性があることが判明した。
テキスト間の比較により、プライバシ通知情報は他の情報ソースと完全に一致していないことが明らかになった。
関連論文リスト
- Ethical Challenges in Computer Vision: Ensuring Privacy and Mitigating Bias in Publicly Available Datasets [0.0]
本稿では,コンピュータビジョン技術の創造と展開に関する倫理的問題に光を当てることを目的とする。
コンピュータビジョンは医療、セキュリティシステム、貿易など多くの産業において重要なツールとなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-31T00:59:29Z) - 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) - Privacy Checklist: Privacy Violation Detection Grounding on Contextual Integrity Theory [43.12744258781724]
単純なパターンマッチングではなく、推論問題としてプライバシー問題を定式化します。
我々は、社会的アイデンティティ、プライベート属性、および既存のプライバシー規則を網羅する、最初の包括的なチェックリストを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T14:48:04Z) - Embedding Privacy in Computational Social Science and Artificial Intelligence Research [2.048226951354646]
プライバシーの保護は研究の重要な要素として浮上している。
高度な計算モデルの利用の増加は、プライバシーの懸念を悪化させる。
この記事では、プライバシの役割と、CSS、AI、データサイエンス、および関連するドメインで働く研究者が直面する問題について議論することによって、この分野に貢献する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T16:07:53Z) - A Survey of Privacy-Preserving Model Explanations: Privacy Risks, Attacks, and Countermeasures [50.987594546912725]
AIのプライバシと説明可能性に関する研究が増えているにもかかわらず、プライバシを保存するモデル説明にはほとんど注意が払われていない。
本稿では,モデル説明に対するプライバシ攻撃とその対策に関する,最初の徹底的な調査を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-31T12:44:48Z) - Security and Privacy on Generative Data in AIGC: A Survey [17.456578314457612]
我々はAIGCにおける生成データのセキュリティとプライバシについてレビューする。
プライバシ、制御性、信頼性、コンプライアンスの基本的な性質の観点から、最先端の対策が成功した経験を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T02:35:24Z) - A Critical Take on Privacy in a Datafied Society [0.0]
私は、プライバシー擁護者が提示するオンラインのプライバシーと慣用性の欠如について、いくつかの側面を分析します。
データフィケーションが人間の行動に与える影響、オンラインプライバシの基盤における市場志向の前提、そして新たな適応戦略について論じる。
潜在的な問題となる未来を垣間見るために、EU、英国、および中国のジェネレーティブAIポリシーに関するプライバシー関連の側面に関する議論が提供されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-03T11:45:18Z) - 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) - Privacy Explanations - A Means to End-User Trust [64.7066037969487]
この問題に対処するために、説明可能性がどのように役立つかを検討しました。
私たちはプライバシーの説明を作成し、エンドユーザの理由と特定のデータが必要な理由を明らかにするのに役立ちました。
我々の発見は、プライバシーの説明がソフトウェアシステムの信頼性を高めるための重要なステップであることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-18T09:30:37Z) - A vision for global privacy bridges: Technical and legal measures for
international data markets [77.34726150561087]
データ保護法とプライバシーの権利が認められているにもかかわらず、個人情報の取引は「トレーディング・オイル」と同等のビジネスになっている。
オープンな対立は、データに対するビジネスの要求とプライバシーへの欲求の間に生じている。
プライバシを備えたパーソナル情報市場のビジョンを提案し,テストする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-13T13:55:50Z)
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。