論文の概要: From Legal Text to Tech Specs: Generative AI's Interpretation of Consent in Privacy Law
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04185v1
- Date: Sat, 05 Jul 2025 23:36:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.057195
- Title: From Legal Text to Tech Specs: Generative AI's Interpretation of Consent in Privacy Law
- Title（参考訳）: 法文から技術仕様へ - プライバシ法におけるAIの解釈
- Authors: Aniket Kesari, Travis Breaux, Tom Norton, Sarah Santos, Anmol Singhal,
- Abstract要約: この研究では、LLMを使用してコンプライアンスのためのソフトウェアユースケースを分類する3段階のパイプラインを採用している。
実世界のユースケースに対してLLMをベンチマークすることにより、この研究は、AI駆動のソリューションを活用してソフトウェアの法的コンプライアンスを強化するための洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Privacy law and regulation have turned to "consent" as the legitimate basis for collecting and processing individuals' data. As governments have rushed to enshrine consent requirements in their privacy laws, such as the California Consumer Privacy Act (CCPA), significant challenges remain in understanding how these legal mandates are operationalized in software. The opaque nature of software development processes further complicates this translation. To address this, we explore the use of Large Language Models (LLMs) in requirements engineering to bridge the gap between legal requirements and technical implementation. This study employs a three-step pipeline that involves using an LLM to classify software use cases for compliance, generating LLM modifications for non-compliant cases, and manually validating these changes against legal standards. Our preliminary findings highlight the potential of LLMs in automating compliance tasks, while also revealing limitations in their reasoning capabilities. By benchmarking LLMs against real-world use cases, this research provides insights into leveraging AI-driven solutions to enhance legal compliance of software.
- Abstract（参考訳）: プライバシー法と規制は、個人のデータの収集と処理の合法的な基盤として「同意」に変わった。
政府はカリフォルニア州消費者プライバシ法(CCPA)のようなプライバシー法における同意要件を急いで定めているため、これらの法的義務がソフトウェアでどのように運用されているかを理解する上で大きな課題が残っている。
ソフトウェア開発プロセスの不透明な性質は、この翻訳をさらに複雑にする。
これを解決するために、法的な要件と技術的実装のギャップを埋めるために、要求工学におけるLLM(Large Language Models)の使用について検討する。
この研究は、LLMを使用してコンプライアンスのソフトウェアユースケースを分類し、非コンプライアンスのケースに対してLSM修正を生成し、これらの変更を法的基準に対して手動で検証する3段階のパイプラインを用いている。
予備的な知見は、コンプライアンスタスクの自動化におけるLCMの可能性を浮き彫りにしつつ、それらの推論能力の限界を明らかにした。
実世界のユースケースに対してLLMをベンチマークすることにより、この研究は、AI駆動のソリューションを活用してソフトウェアの法的コンプライアンスを強化するための洞察を提供する。
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