論文の概要: Position: Robot Privacy as Embodied Boundary Work. Connecting Capabilities, Contexts, and Design Responses in Everyday Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21410v1
• Date: Tue, 11 Aug 2026 10:03:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-31 05:49:59.23645
• Title: Position: Robot Privacy as Embodied Boundary Work. Connecting Capabilities, Contexts, and Design Responses in Everyday Robotics
• Title（参考訳）: 位置: 身体境界作業としてのロボットプライバシ : 日常ロボットにおける能力・コンテキスト・デザイン応答の接続
• Abstract要約: 本研究では、ロボットが位置する相互作用において、プライバシー境界をどう形作るかを調べるための、コンテキスト・フレーミングとして、境界プライバシーを具体化することを提案する。 このフレーミングは、7つのロボット機能と5つのデプロイメントコンテキストにまたがるプライバシーリスクを整理する。 我々はこの視点を用いて、プライバシーの具体化メカニズムの設計と研究の意義を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.43602376034119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Robots are increasingly entering everyday environments where privacy is shaped not only by data practices, but also by spatial, bodily, social, and relational boundaries. Their embodied capabilities allow them to reshape these boundaries through situated action, challenging privacy framings centered on data flows, interface settings, or one-time consent. Prior work has examined robot privacy through sensing, data collection, telepresence, transparency, consent, bystander awareness, and multi-stakeholder governance. Building on this work, we propose embodied boundary privacy as a capability-by-context framing for examining how physically present robots may reshape privacy boundaries in situated interaction. Specifically, this framing organizes privacy risks across seven robot capabilities and five deployment contexts, asking how embodied capabilities enable boundary crossings and how situated contexts shape who is affected, how these crossings are interpreted, and when they become contested. We use this perspective to outline design and research implications for embodied privacy mechanisms, including boundary checkpoints, viewpoint-aware sensing control, remote-presence disclosure, object- and body-level access rules, constraints on socially persuasive privacy influence, and local interruption rights. We encourage HRI research, design, and governance to treat robot movement, orientation, proximity, object access, remote presence, and social expression as privacy-relevant actions whose meaning depends on context.
• Abstract（参考訳）: ロボットは、データプラクティスだけでなく、空間的、身体的、社会的、リレーショナルな境界によって、プライバシーが形成される日々の環境に入りつつある。 データフローやインターフェース設定,あるいはワンタイムの同意などを中心としたプライバシ・フレーミングに挑戦する。 これまでの研究は、センサー、データ収集、テレプレゼンス、透明性、同意、傍観者認識、マルチステークホルダーガバナンスを通じてロボットプライバシを調査してきた。 本研究は, 物理的に現在あるロボットが位置する相互作用において, プライバシー境界をいかに形作るかを調べるための, コンテキスト・フレーミング機能として, 境界プライバシーの具体化を提案する。 具体的には、このフレーミングは7つのロボット機能と5つのデプロイメントコンテキストにまたがるプライバシーリスクを整理し、具体的能力が境界交差をどのように可能にし、誰が影響を受けているか、どのように解釈され、いつ競合するかを問う。 この視点は、境界チェックポイント、視点認識制御、リモートプレゼンス開示、オブジェクトおよびボディレベルのアクセスルール、社会的に説得力のあるプライバシの影響に対する制約、およびローカル割り込み権利を含む、具体的プライバシメカニズムの設計と研究の意味を概説するために用いられる。 我々は、ロボットの動き、方向、近接性、オブジェクトアクセス、リモートプレゼンス、社会的表現を文脈に依存したプライバシー関連行動として扱うために、HRIの研究、設計、ガバナンスを奨励する。

関連論文リスト

• Single-Pixel Vision-Language Model for Intrinsic Privacy-Preserving Behavioral Intelligence [55.512671026669516]
  安全な環境モニタリングを再現する新しいフレームワークSP-VLM(Single-Pixel Vision-Language Model)を提案する。 それは本質的に低次元の1ピクセルのモダリティを通して人間のダイナミクスを捉えることによって、固有のプライバシ・バイ・デザインを実現する。 いずれにせよ,SP-VLMは意味ある行動意味を抽出し,ロバストな異常検出,数え方,行動理解を可能にしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-21T09:11:26Z)
• Chatting with Confidants or Corporations? Privacy Management with AI Companions [2.1485350418225244]
  Replika や Character.AI など,共用AIプラットフォームのユーザ15名を対象に,詳細なインタビューを行った。 その結果,利用者は対人的習慣と機関的意識を混在していることが判明した。 多くの人はプラットフォームレベルのデータ制御について不確実さや無力さを感じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-13T15:15:37Z)
• From Chat Control to Robot Control: The Backdoors Left Open for the Sake of Safety [0.0]
  我々は、デジタル監視法を具体化するシステムに拡張することは、継続的な監視を必要とすると論じている。 この規制は、保護とコントロールの境界を曖昧にし、仲間を潜在的な情報提供者に変える。 この研究は、未来を予測することではなく、認識を高め、ある未来が実現されるのを防ぐことを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-05T15:27:07Z)
• Adversary-Aware Private Inference over Wireless Channels [51.93574339176914]
  ワイヤレスエッジデバイスにおけるAIベースのセンシングは、人工知能(AI)アプリケーションを大幅に強化する可能性がある。 機密性の高い個人情報は敵によって再構築できるため、プライバシー侵害のリスクを軽減するために特徴の変換が必要である。 本稿では,デバイスがモデルサーバに送信する前に抽出した特徴の変換を適用する,プライバシ保護型AIベースセンシングのための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-23T13:02:14Z)
• Benchmarking LLM Privacy Recognition for Social Robot Decision Making [21.331666364341448]
  本稿では、コンテキスト整合性(CI)フレームワークを用いて、プライバシ関連シナリオのセットを提案する。 ヒトとLSMの合意は概して低かった。 評価されたモデルの性能と、人間とロボットの相互作用におけるAIプライバシ認識の意義と可能性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-22T00:36:59Z)
• "Is it always watching? Is it always listening?" Exploring Contextual Privacy and Security Concerns Toward Domestic Social Robots [4.191809055412282]
  社会ロボットは米国の消費者の間で関心を集めている。 リスクの増加には、データリンク、不正なデータ共有、ユーザとその家の物理的安全性などがある。 私たちは、透明性、ユーザビリティ、堅牢なプライバシコントロールの必要性を強調しながら、重要なセキュリティとプライバシに関する懸念を特定しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-14T20:27:40Z)
• Collaborative Inference over Wireless Channels with Feature Differential Privacy [57.68286389879283]
  複数の無線エッジデバイス間の協調推論は、人工知能(AI)アプリケーションを大幅に強化する可能性がある。 抽出された特徴を抽出することは、プロセス中に機密性の高い個人情報が暴露されるため、重大なプライバシーリスクをもたらす。 本稿では,ネットワーク内の各エッジデバイスが抽出された機能のプライバシを保護し,それらを中央サーバに送信して推論を行う,新たなプライバシ保存協調推論機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T18:11:02Z)
• Activity Recognition on Avatar-Anonymized Datasets with Masked Differential Privacy [64.32494202656801]
  プライバシを保存するコンピュータビジョンは、機械学習と人工知能において重要な問題である。 本稿では,ビデオデータセット中の感性のある被験者を文脈内の合成アバターに置き換える匿名化パイプラインを提案する。 また、匿名化されていないがプライバシーに敏感な背景情報を保護するため、MaskDPを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T15:22:53Z)
• A Unified View of Differentially Private Deep Generative Modeling [60.72161965018005]
  プライバシー上の懸念のあるデータには、データアクセスとデータ共有を頻繁に禁止する厳格な規制が伴う。 これらの障害を克服することは、プライバシーに敏感なデータを含む多くの現実世界のアプリケーションシナリオにおいて、技術的進歩の鍵となる。 差分的プライベート(DP)データパブリッシングは、データの衛生化された形式のみを公開する、魅力的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T14:38:16Z)
• Privacy Preservation in Artificial Intelligence and Extended Reality (AI-XR) Metaverses: A Survey [3.0151762748441624]
  メタバースは、個人が対話し、創造し、幅広い活動に参加することができる仮想宇宙を構想している。 メタバースにおけるプライバシーは、概念が進化し、没入的な仮想体験がより普及するにつれて、重要な関心事である。 ユーザを追跡するためのAIに依存していることから、将来のメタバースが直面するであろうさまざまなプライバシー上の課題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T11:56:12Z)
• Learning Vision-based Pursuit-Evasion Robot Policies [54.52536214251999]
  我々は、部分的に観察可能なロボットの監督を生成する完全観測可能なロボットポリシーを開発する。 我々は、RGB-Dカメラを搭載した4足歩行ロボットに、野生での追従回避のインタラクションにポリシーを展開させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T17:59:05Z)
• Proceeding of the 1st Workshop on Social Robots Personalisation At the crossroads between engineering and humanities (CONCATENATE) [37.838596863193565]
  本ワークショップは,ロボット工学におけるパーソナライゼーションに関する学際的な議論を提起することを目的としている。 異なる分野の研究者を集結させ、パーソナライズのためのガイドラインを提案することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T11:11:24Z)
• The Need for Inherently Privacy-Preserving Vision in Trustworthy Autonomous Systems [7.207027899499879]
  本論文は,ロボットビジョンの文脈において,プライバシを考慮すべき行動である。 本稿では,リモートアクセスが完全である場合でも,画像がキャプチャされず,あるいは攻撃者が再構築できる,特定の形態のプライバシ保護を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T02:36:32Z)

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。