論文の概要: "We are not Future-ready": Understanding AI Privacy Risks and Existing Mitigation Strategies from the Perspective of AI Developers in Europe

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00909v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 13:51:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.593871
• Title: "We are not Future-ready": Understanding AI Privacy Risks and Existing Mitigation Strategies from the Perspective of AI Developers in Europe
• Title（参考訳）: AIプライバシリスクの理解と欧州におけるAI開発者の視点からの既存の緩和戦略
• Authors: Alexandra Klymenko, Stephen Meisenbacher, Patrick Gage Kelley, Sai Teja Peddinti, Kurt Thomas, Florian Matthes,
• Abstract要約: ヨーロッパを拠点とする25人のAI開発者を対象にインタビューを行い、ユーザ、開発者、ビジネスに最もリスクをもたらすと彼らが信じているプライバシの脅威を理解しました。 プライバシリスクの相対的なランク付けに関して、AI開発者の間ではほとんど合意が得られていないことが分かっています。 AI開発者はこれらのリスクに対処するために提案された緩和戦略を認識しているが、彼らは最小限の現実的採用を報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.1653658714305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of AI has sparked privacy concerns related to training data, model interfaces, downstream applications, and more. We interviewed 25 AI developers based in Europe to understand which privacy threats they believe pose the greatest risk to users, developers, and businesses and what protective strategies, if any, would help to mitigate them. We find that there is little consensus among AI developers on the relative ranking of privacy risks. These differences stem from salient reasoning patterns that often relate to human rather than purely technical factors. Furthermore, while AI developers are aware of proposed mitigation strategies for addressing these risks, they reported minimal real-world adoption. Our findings highlight both gaps and opportunities for empowering AI developers to better address privacy risks in AI.
• Abstract（参考訳）: AIの普及は、トレーニングデータ、モデルインターフェース、ダウンストリームアプリケーションなどに関するプライバシー上の懸念を引き起こしている。 ヨーロッパを拠点とする25人のAI開発者を対象にインタビューを行い、ユーザ、開発者、ビジネスに最もリスクをもたらすと彼らが信じているプライバシの脅威と、それを緩和するための保護戦略について聞いた。 プライバシリスクの相対的なランク付けに関して、AI開発者の間ではほとんど合意が得られていないことが分かっています。 これらの違いは、純粋に技術的な要因ではなく、人間によく関係する健全な推論パターンに起因している。 さらに、AI開発者はこれらのリスクに対処するために提案された緩和戦略を認識している一方で、彼らは、最小限の現実的採用を報告した。 われわれの調査結果は、AI開発者がAIのプライバシーリスクに対処するためのギャップと機会の両方を浮き彫りにした。

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