論文の概要: What Do LLMs Associate with Your Name? A Human-Centered Black-Box Audit of Personal Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17483v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 15:53:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:29.191942
• Title: What Do LLMs Associate with Your Name? A Human-Centered Black-Box Audit of Personal Data
• Title（参考訳）: LLMはあなたの名前にどんな関連があるのか? 個人データの人間中心のブラックボックス監査
• Authors: Dimitri Staufer, Kirsten Morehouse,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とそれらに基づく会話エージェントは、事前学習とユーザインタラクションの間、個人データ(PD)に露呈する。 LMP2(Language Model Privacy Probe)を導入し、EUの居住者と2つの研究を行った。 GPT-4oは、日常のユーザにとって、60%以上の精度(性別、髪の色、言語など)で11の機能を生成する。最後に、72%の参加者がモデル生成関連を自分の名前でコントロールし、何に数えられるかという疑問を提起している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7161783472741748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), and conversational agents based on them, are exposed to personal data (PD) during pre-training and during user interactions. Prior work shows that PD can resurface, yet users lack insight into how strongly models associate specific information to their identity. We audit PD across eight LLMs (3 open-source; 5 API-based, including GPT-4o), introduce LMP2 (Language Model Privacy Probe), a human-centered, privacy-preserving audit tool refined through two formative studies (N=20), and run two studies with EU residents to capture (i) intuitions about LLM-generated PD (N1=155) and (ii) reactions to tool output (N2=303). We show empirically that models confidently generate multiple PD categories for well-known individuals. For everyday users, GPT-4o generates 11 features with 60% or more accuracy (e.g., gender, hair color, languages). Finally, 72% of participants sought control over model-generated associations with their name, raising questions about what counts as PD and whether data privacy rights should extend to LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とそれらに基づく会話エージェントは、事前トレーニングとユーザインタラクションの間、個人データ(PD)に露呈する。 以前の研究は、PDが再浮上できることを示しているが、ユーザーは特定の情報と自身のアイデンティティをいかに強く関連づけるかについての洞察を欠いている。 LMP2(Language Model Privacy Probe)は,2つの形式研究(N=20)を通じて洗練された人間中心のプライバシ保護型監査ツールである。 (i)LPM生成PDに関する直観(N1=155) (II)工具出力に対する反応(N2=303)。 モデルがよく知られた個人に対して,複数のPDカテゴリを確実に生成することを示す。 GPT-4oは毎日、60%以上の精度(性別、髪の色、言語など)で11の機能を生成する。 最後に、参加者の72%がモデル生成関連団体を自分の名前で管理し、PDに数えられるか、データプライバシの権利がLLMに拡張されるべきかどうかという疑問を提起した。

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