Analyse der Weitergabe persönlicher Informationen mit Chatbots

Zu messen, wie viele persönliche Informationen Leute während Gesprächen mit Chatbots teilen, kann uns helfen, mehr über das Wissen der Nutzer über KI und Datenschutzprobleme im Zusammenhang mit grossen Sprachmodellen (LLMs) zu lernen. Wir haben echte Gespräche zwischen Nutzern und kommerziellen Chatbot-Modellen genau analysiert und uns darauf konzentriert, wie sensible persönliche Informationen geteilt werden.

#Analyse persönlicher Offenbarungen

Wir mussten herausfinden, wann Nutzer ihre persönlichen Details mit Chatbots teilen. Dafür haben wir einen Leitfaden erstellt, der Aufgaben und sensible Themen basierend auf unserer Analyse tatsächlicher Gespräche kategorisiert. Wir haben zwei Hauptpunkte gefunden:

1. Leute haben in überraschenden Situationen persönliche Informationen geteilt, zum Beispiel beim Übersetzen von Texten oder beim Beheben von Codefehlern.
2. Allein die Erkennung persönlicher Informationen war nicht genug; Nutzer sprachen oft über sensible Themen wie sexuelle Vorlieben und Drogengewohnheiten.

Diese Ergebnisse zeigen die Risiken für die Nutzer und deuten darauf hin, dass wir bessere Möglichkeiten brauchen, um ihnen zu helfen, was sie mit Chatbots teilen.

#Nutzung von Chatbots

Chatbots, die von LLMs wie ChatGPT betrieben werden, bedienen Millionen von Nutzern für verschiedene Aufgaben, von professionellen wie das Verfassen von E-Mails und das Debuggen von Code bis hin zu persönlichen wie Geschichten schreiben oder Visa bearbeiten. Allerdings haben diese Modelle keine klaren Kontrollen, die zeigen, wie Nutzer Gespräche überwacht oder geteilt werden, was zu unbeabsichtigten Datenschutzrisiken führen kann.

Mit der zunehmenden Beliebtheit von Chatbots verlieren Nutzer die Kontrolle darüber, wie ihre Informationen verwendet werden, sobald sie mit diesen Systemen interagieren. Diese Modelle behalten oft grosse Mengen an Daten aus vorherigen Interaktionen, was die Wahrscheinlichkeit eines Leaks persönlicher Informationen erhöht. Ausserdem könnten Unternehmen diese Gespräche für Werbung oder andere Zwecke nutzen, was weitere Datenschutzbedenken aufwirft.

#Der WildChat-Datensatz

Um zu untersuchen, wie persönliche Informationen in diesen Interaktionen geteilt werden, haben wir den WildChat-Datensatz verwendet, der eine Million Nutzer-Gespräche mit GPT-Modellen enthält. Dieser Datensatz wurde mit Zustimmung der Nutzer gesammelt und umfasst verschiedene Gesprächsthemen.

Unser Ziel war es, folgende Fragen zu beantworten:

1. Welche Arten von sensiblen Informationen werden geteilt?
2. Wie oft passiert dieses Teilen, und wie zuverlässig sind unsere Erkennungsmethoden?
3. In welchen Situationen werden unterschiedliche Arten sensibler Informationen geteilt?

Wir fanden viele Beispiele, bei denen Nutzer alarmierende persönliche Details in ihren Gesprächen teilten, und sorgten dafür, dass Namen und sensible Informationen anonymisiert blieben, um die Privatsphäre zu schützen.

#Kategorisierung sensibler Informationen

Wir haben ein System entwickelt, um die verschiedenen Arten von sensiblen Informationen, die Nutzer offenbarten, zu kategorisieren und die Nutzeranfragen basierend auf diesen Kategorien zu kennzeichnen. Während frühere Forschungen untersucht haben, wie Menschen Chatbots nutzen, hatten sie Schwierigkeiten aufgrund des begrenzten Zugangs zu Nutzerdaten.

Unsere wichtigsten Beiträge umfassen:

• Einen gründlichen Blick auf die Arten privater Informationen, die während der Gespräche zwischen Nutzern und Chatbots geteilt werden.
• Automatische Kategorisierung von Gesprächen basierend auf Aufgaben und sensiblen Themen.
• Neue Kategorien, die helfen, die Kontexte zu verstehen, in denen sensible Informationen geteilt werden.

#Datenschutzrisiken in Gesprächen

In unserer Analyse fanden wir, dass viele Gespräche erkennbare persönliche Informationen (PII) beinhalteten. Mithilfe eines spezialisierten Werkzeugs untersuchten wir die Häufigkeit dieser Informationen sowohl im WildChat- als auch im ShareGPT-Datensatz. Die Ergebnisse zeigten, dass selbst nach einer Runde des Entfernens von PII viele Gespräche weiterhin persönliche Details enthielten.

Wir bemerkten, dass ein erheblicher Teil der Übersetzungsaufgaben PII umfasste, was zeigt, dass sensible Informationen oft an unerwarteten Orten auftauchen. Ausserdem waren traditionelle PII-Erkennungsmethoden unzureichend, um sensible Themen wie explizite sexuelle Inhalte oder persönliche Gewohnheiten zu identifizieren, die Nutzer gefährden könnten.

#Sensible Themen in Gesprächen

Da traditionelle PII-Detektionen nicht alle sensiblen Offenbarungen erfassen, haben wir eine neue Reihe von Kategorien erstellt, um diese Themen besser zu identifizieren. Unsere Analyse zeigte, dass bestimmte Aufgaben, wie Rollenspiele oder Geschichtenerstellung, wahrscheinlicher sensible Diskussionen beinhalteten.

Mit unserem neuen Rahmen fanden wir heraus, dass viele Gespräche sensible Themen widerspiegelten, was schädliche Konsequenzen für Nutzer haben könnte. Das unterstreicht die Notwendigkeit für verbesserte Methoden, um Nutzer davor zu schützen, versehentlich sensible Details zu teilen.

#Gesprächskontexte und sensible Themen

Durch den Vergleich der Arten von Aufgaben, an denen Nutzer beteiligt waren, mit den erwähnten sensiblen Themen, identifizierten wir Muster, die den Chatbot-Designern helfen können, Datenschutzmassnahmen zu verbessern. Beispielsweise waren Aufgaben, die Rollenspiele und Geschichtenerstellung beinhalteten, Hotspots für sexuelle Inhalte, während andere Aufgaben wie die Generierung von Mitteilungen oft sensible finanzielle oder persönliche Informationen einschlossen.

Diese Muster zu verstehen kann helfen, bessere Warnsysteme für Nutzer zu entwerfen, die sie an die Sensibilität dessen erinnern, was sie möglicherweise teilen.

#Fazit

Um den Datenschutz zu verbessern, müssen Chatbot-Designer verschiedene Strategien im gesamten Entwicklungsprozess anwenden. Wesentliche Schritte umfassen die ordnungsgemässe Anonymisierung von Nutzerdaten und die Nutzung datenschutzfreundlicher Methoden, um Datenlecks zu begrenzen.

Ausserdem sollten Nutzer darüber informiert werden, welche Daten während ihrer Interaktionen gesammelt werden, idealerweise durch klare Warnungen. Das ermächtigt nicht nur die Nutzer, sondern kann auch helfen, das Risiko von Datenverletzungen zu verringern.

Ein Gleichgewicht zwischen der Ermutigung von Nutzern, relevante Informationen zu teilen, und dem Schutz ihrer Privatsphäre ist entscheidend für die Zukunft des Chatbot-Designs. Mit dem wachsenden Vertrauen der Nutzer in Chatbots wird die Aufmerksamkeit auf diese Themen entscheidend sein, um eine sichere und verantwortungsvolle Nutzung von Gesprächsagenten zu gewährleisten.

#Daten und Methoden

In diesem Abschnitt erkunden wir die verwendeten Datensätze in unserer Studie, wie wir die Gespräche stichprobenartig ausgewählt haben und wie wir unsere Kategorien erstellt haben. Unser primärer Datensatz war der WildChat-Datensatz mit echten Gesprächen mit GPT-Modellen.

Wir verglichen das auch mit ShareGPT, das Nutzerinteraktionen enthält, die geteilt wurden. Jedes Gespräch hat einen vollständigen Verlauf der Diskussion, der die IP-Adresse und den Standort des Nutzers verfolgt.

Für die Kategorisierung haben wir Gespräche stichprobenartig ausgewählt, um Aufgaben-Kategorien basierend auf den Zielen der Nutzer zu entwickeln. Dann verwendeten wir ein Modell, um die Aufgaben-Kategorien für eine Stichprobe von 5.000 Gesprächen vorherzusagen und validierten diese Vorhersagen durch manuelle Überprüfungen.

#Prozess der Aufgabenannotation

Um die Gespräche effektiv zu kategorisieren, haben wir sie in spezifische Aufgaben basierend auf den Absichten der Nutzer gekennzeichnet. Wir verwendeten einen iterativen Prozess, um häufige Aufgaben zu identifizieren, und dann ein KI-Modell, um Kategorien über einen grösseren Satz von Gesprächen zuzuordnen.

Wir konzentrierten uns auf 21 verschiedene Aufgaben, einschliesslich Zusammenfassungen, Kommunikationsgenerierung, Code-Debugging und persönliche Beratung. Die Verteilung der Aufgaben wurde dann analysiert, um die Interaktionen der Nutzer besser zu verstehen.

#PII-Erkennungsmethoden

Um die Häufigkeit von PII in den Datensätzen zu bewerten, verwendeten wir ein fortschrittliches Erkennungswerkzeug, um Nutzergespräche zu analysieren. Dieses Werkzeug kann mehrere PII-Kategorien identifizieren und ermöglicht es uns zu sehen, wie oft sensible Informationen geteilt wurden.

Trotz früherer Versuche, PII zu entfernen, fanden wir immer noch eine signifikante Menge an identifizierbaren Informationen in Nutzeranfragen, besonders bei Namen und Organisationen.

#Einschränkungen

Obwohl unsere Analyse Licht auf persönliche Offenbarungen in Chatbot-Interaktionen wirft, ist es wichtig, einige Einschränkungen anzuerkennen. Das Nutzerverhalten kann sich im Laufe der Zeit ändern, und der Fokus lag hauptsächlich auf Englisch sprechenden Nutzern, was möglicherweise nicht die Erfahrungen von Nutzern in anderen Sprachen widerspiegelt.

Da das Interesse an Chatbots wächst, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Gesundheit und Finanzen, besteht das Potenzial für steigende Risiken im Zusammenhang mit dem Missbrauch von Daten. Schliesslich könnten Nutzer absichtlich sensible Informationen teilen, während sie mit Chatbots interagieren, was zu einer Verzerrung der gesammelten Daten führt.

#Danksagungen

Wir schätzen das wertvolle Feedback und die Diskussionen von verschiedenen Mitwirkenden während des Projekts, die dazu beigetragen haben, unsere Ergebnisse zu formen. Ausserdem erkennen wir die Förderunterstützung an, die weitere Forschung in diesem wichtigen Studienbereich ermöglicht hat.

#Definitionen

Persönlich identifizierbare Informationen (PII): Dieser Begriff bezieht sich auf Daten, die eine Person identifizieren können, einschliesslich Namen, Kontaktdaten und anderen sensiblen Kategorien von Informationen.

Grosse Sprachmodelle (LLMs): Das sind komplexe KI-Systeme, die entworfen wurden, um menschliche Sprache mithilfe umfangreicher Datensätze zu verarbeiten und zu generieren.

Indem wir das Nutzerverhalten und die Auswirkungen persönlicher Offenbarungen kontinuierlich untersuchen, können wir darauf hinarbeiten, sicherere und verantwortungsvollere KI-Systeme zu schaffen, die die Privatsphäre der Nutzer priorisieren.