Die Rolle von KI bei der Unterstützung der Privatsphäre bewerten

Datenschutzrichtlinien sagen den Nutzern, wie Unternehmen mit ihren Daten umgehen. Allerdings können diese Richtlinien sehr kompliziert sein, was es den meisten Leuten schwer macht, zu verstehen, was sie bedeuten. Deswegen gibt’s einen Bedarf an Datenschutzassistenten. Mit dem Aufkommen von generativen KI-Technologien könnten diese Assistenten Fragen zu Datenschutz effektiver beantworten. Es gibt jedoch Bedenken, ob KI vertrauenswürdig ist, da sie manchmal falsche oder verwirrende Informationen liefert.

In diesem Papier wird eine neue Methode vorgestellt, um zu bewerten, wie gut generative KI-basierte Datenschutzassistenten funktionieren. Diese Bewertungsmethode besteht aus drei Hauptteilen:

1. Eine Reihe von Fragen zu Datenschutzrichtlinien und Datenregulierungen, einschliesslich korrekter Antworten für verschiedene Organisationen.
2. Metriken zur Messung, wie genau, relevant und konsistent die Antworten von KI-Assistenten sind.
3. Ein Tool, das hilft, die KI mit Datenschutzdokumenten vertraut zu machen und verschiedene Fragen zu stellen, um ihre Fähigkeiten zu testen.

Wir haben drei beliebte KI-Systeme – ChatGPT, Bard und Bing AI – mit dieser Bewertungsmethode getestet, um herauszufinden, wie gut sie als Datenschutzassistenten dienen können. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Systeme Potenzial haben, aber auch bei komplexen Fragen und der Gewährleistung der Genauigkeit der bereitgestellten Informationen kämpfen.

In der heutigen Welt ist der Schutz persönlicher Informationen ein grosses Anliegen für sowohl Einzelpersonen als auch Organisationen. Fragen, wie Daten gesammelt werden, sind sehr wichtig geworden. Das hat zu einer Nachfrage nach starken Datenschutzvorschriften geführt, die Unternehmen zur Klarheit darüber verpflichten, wie sie mit Daten umgehen. Gesetze wie die DSGVO der Europäischen Union und der CCPA von Kalifornien werden immer komplexer, was es den Nutzern schwerer macht, ihre Datenschutzeinstellungen zu verwalten.

Datenschutzrichtlinien, das Hauptinstrument zur Gewährleistung der Datensicherheit, verwirren oft die Nutzer und machen es ihnen schwer zu verstehen, welche Rechte sie haben oder welche Massnahmen zum Schutz ihrer Privatsphäre bestehen. Als Reaktion auf diese Probleme werden Datenschutzassistenten immer häufiger. Sie nutzen Erkenntnisse aus Datenschutzrichtlinien, um komplexe juristische Sprache in einfache Antworten zu übersetzen. Diese Tools können Chatbots, Apps oder Browser-Tools sein, die den Nutzern helfen, ihre Privatsphäre zu verwalten.

KI hat sich als vielversprechend erwiesen, wenn es darum geht, bei der Verwaltung von Datenschutz zu helfen, da sie grosse Datenmengen verarbeiten, sich an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen und personalisierte Ratschläge geben kann. Viele Studien haben KI-Tools untersucht, die bei der Zusammenfassung von Datenschutzrichtlinien, der Bereitstellung personalisierter Empfehlungen und der Analyse von Datenschutzrisiken helfen.

Die Entwicklung grosser Sprachmodelle (LLMs) wie GPT und BERT stellt einen grossen Fortschritt in der generativen KI dar. Diese Modelle können verstehen und Texte erstellen, die menschlich klingen, dank der riesigen Menge an Daten, auf denen sie trainiert wurden. GPT-4.0 hebt sich beispielsweise durch seine Fähigkeit hervor, den Kontext zu verstehen und präzise Antworten zu liefern. Das hat zur Entwicklung von Chatbots auf Basis dieser Modelle geführt, wie ChatGPT.

Diese KI-Chatbots werden inzwischen für spezifischere Aufgaben verwendet, was den Weg für eine neue Generation von KI-Datenschutzassistenten ebnet. Angesichts der Bedeutung von Datenschutz und der Herausforderungen, mit denen Nutzer bei Datenschutzrichtlinien konfrontiert sind, besteht ein wachsender Bedarf an zuverlässigen KI-gestützten Datenschutzassistenten.

Trotz der Vorteile gibt es noch Probleme, die angegangen werden müssen. Viele machen sich Sorgen über die Vertrauenswürdigkeit der von LLMs generierten Antworten, da sie manchmal irreführende oder falsche Informationen erzeugen. Eine aktuelle Studie machte auf die Notwendigkeit eines Bewertungssystems für LLMs aufmerksam, da ihre Leistung im Laufe der Zeit stark variieren kann.

Die Bewertung von LLMs ist schwierig, weil sie Texte erzeugen, die oft so aussehen, als wären sie von einer Person geschrieben worden. Es wurden verschiedene Möglichkeiten vorgeschlagen, ihre Leistung zu messen, wie F1-Werte und BLEU-Werte. Dennoch ist keine einzelne Methode allgemein akzeptiert, da die Bewertung oft vom jeweiligen Bereich abhängt. Die Bewertung von Datenschutzfragen ist besonders herausfordernd, da es an klaren Antworten mangelt und unterschiedliche Ziele wie Datenminimierung und Nutzerzustimmung berücksichtigt werden müssen. Zudem stimmen die Nutzerwahrnehmungen oft nicht mit den technischen Metriken überein.

Die mangelnde Analyse zu datenschutzbezogenen Themen könnte die Nutzer Risiken aussetzen und betont die dringende Notwendigkeit einer umfassenden Bewertung in diesem Bereich. Daher präsentieren wir einen Benchmark zur Bewertung zukünftiger KI-gestützter Datenschutzassistenten. Der Benchmark bewertet ihre Leistung in verschiedenen Aufgaben in Bezug auf Transparenz, Nutzerkontrolle, Datenminimierung, Sicherheit und Verschlüsselung.

Der Benchmark umfasst:

1. Eine Sammlung von Datenschutzdokumenten von Websites und Regulierungen.
2. Fragen zu spezifischen Datenschutzrichtlinien oder Regulierungen, mit Musterantworten.
3. Metriken zur Bewertung der Antworten, die von KI-Datenschutzassistenten in Bezug auf Relevanz, Genauigkeit, Klarheit, Vollständigkeit und richtige Referenzen bereitgestellt werden.
4. Einen automatischen Bewerter zur Anwendung dieser Metriken.

Dieses Papier leistet mehrere wichtige Beiträge:

• Wir präsentieren den ersten Benchmark, der zur Bewertung von KI-Datenschutzassistenten entwickelt wurde.
• Wir analysieren drei bekannte KI-Chatbots – ChatGPT, Bard und Bing AI – unter Verwendung dieses Benchmarks.
• Wir diskutieren die Ergebnisse sowie die Herausforderungen und Chancen für die Entwicklung von KI-Datenschutzassistenten.

Das Papier ist folgendermassen strukturiert: Zuerst betrachten wir bestehende Arbeiten zu Datenschutzbenchmarks und KI-Bewertungen. Dann stellen wir den Benchmark selbst vor. Danach erläutern wir die verwendeten Fragen und Metriken. Wir präsentieren die durchgeführten Experimente mit dem Benchmark und diskutieren die identifizierten Herausforderungen und Chancen. Schliesslich schliessen wir ab und skizzieren zukünftige Forschungsrichtungen.

#Verwandte Arbeiten

Da unser Benchmark der erste seiner Art zur Bewertung von KI-Datenschutzassistenten ist, werden wir frühere Arbeiten zu Datenschutzbenchmarks und allgemeinen KI-Systemen betrachten.

#Datenschutzbenchmarks

In den letzten Jahren gab es ein wachsendes Interesse an der Entwicklung von Benchmarks zur Bewertung von Datenschutzrichtlinien und den Fähigkeiten von Sprachmodellen. Mehrere Projekte sind entstanden, um diese Probleme anzugehen, jedes mit seinen eigenen Zielen. Zum Beispiel hat PrivacyQA ein Set von 1.750 Fragen zu Datenschutzrichtlinien für mobile Apps erstellt, einschliesslich über 3.500 Expertenanmerkungen, um zuverlässige Antworten zu bieten. Das Ziel ist es, den Nutzern zu helfen, effektiv über Datenschutzfragen zu lernen. PrivacyQA sticht durch seine von Experten verfassten Antworten hervor, die die Zuverlässigkeit erhöhen.

Ein weiteres Projekt, das Usable Privacy Policy Project, zielt darauf ab, Datenschutzrichtlinien leserlicher zu machen. Sie analysieren und fassen die Datenschutzrichtlinien von über 115 Websites zusammen, um die Zugänglichkeit zu verbessern.

#KI-Bewertung

Forschungen haben sich auch darauf konzentriert, wie gut grosse Sprachmodelle funktionieren. Einige Forscher fanden heraus, dass kleinere LLMs in bestimmten Aufgaben grössere LLMs mithilfe von Reinforcement Learning-Techniken übertreffen konnten. Andere untersuchten, wie gut LLMs Nutzerpräferenzen verstanden und fanden heraus, dass sie in einigen Szenarien Schwierigkeiten hatten, jedoch gut abschnitten, wenn sie richtig abgestimmt wurden. Weitere Studien bewerteten LLMs als Alternativen für menschliche Bewertungen und fanden heraus, dass fortgeschrittene Modelle wie ChatGPT sehr konsistent mit menschlichen Bewertungen waren.

#Allgemeine Frage-Antwort-Benchmarks

Frage-Antwort-Benchmarks bestehen aus vielen Fragen und Antworten, meist aus einem bestimmten Bereich, wie Wikipedia oder Nachrichtenartikeln. Diese Benchmarks verwenden verschiedene Metriken, um zu bewerten, wie gut KI-Modelle auf Fragen reagieren, wobei Aspekte wie Genauigkeit und Klarheit betrachtet werden. Die Holistic Evaluation of Language Models (HELM) zielt darauf ab, die Transparenz von Sprachmodellen zu verbessern, indem mehrere Metriken verwendet werden, um ihre Stärken und Schwächen zu verstehen.

#Der Benchmark

Der hier entwickelte Benchmark ist speziell darauf ausgelegt, die Leistung von KI-Datenschutzassistenten zu bewerten. Er konzentriert sich darauf, ihre Fähigkeit zu bewerten, den Nutzern bei der Verwaltung von Datenschutz zu helfen, indem er:

1. Fragen zu den Datenschutzrichtlinien einer Organisation beantwortet.
2. Fragen zu Datenregulierungen in bestimmten Regionen beantwortet.
3. Datenschutzrichtlinien und -regulierungen zusammenfasst.

Der Benchmark umfasst mehrere Schlüsselkomponenten:

1. Datenschutzdokumente: Wir haben aktuelle Datenschutzrichtlinien und -regulierungen gesammelt, um Kontext für die Fragen zu bieten.
2. Datenschutzfragen: Diese Fragen bewerten das Verständnis der Assistenten für Datenschutzrichtlinien und -regulierungen.
3. Metriken: Wir verwenden Metriken, um zu messen, wie gut die Assistenten auf die Fragen antworten und dabei Genauigkeit, Relevanz, Klarheit, Vollständigkeit und Referenzierung zu berücksichtigen.
4. Evaluator: Dieses Tool generiert automatisch Aufforderungen und sammelt Antworten von den Assistenten.

#Fragenkorpus

Der Fragenkorpus umfasst verschiedene Fragen, die Nutzer KI-Datenschutzassistenten zu spezifischen Richtlinien stellen könnten. Die Fragen sind so gestaltet, dass sie wesentliche Datenschutzthemen abdecken, um umfassende Bewertungen der Leistung von KI-Systemen sicherzustellen.

Der Benchmark enthält auch Variationen jeder Frage, um zu bewerten, wie gut die Systeme sich an unterschiedliche Formulierungen anpassen. Um diese Variationen zu erstellen, haben wir ein KI-Tool eingesetzt, um die Fragen umzuformulieren, während die ursprüngliche Bedeutung erhalten bleibt.

#Fragen zu Datenschutzregulierungen

Wir haben zusätzliche Fragen entwickelt, die darauf abzielen zu bewerten, wie gut die KI-Assistenten den Nutzern helfen können, Datenschutzregulierungen wie die DSGVO oder den CCPA zu verstehen. Diese Fragen decken eine Vielzahl von Themen ab, von der Reichweite der Regulierungen bis zu den Rechten der Nutzer.

Um die Qualität der von der KI generierten Antworten zu bewerten, haben wir ein Set von Metriken festgelegt, das sich auf fünf zentrale Merkmale konzentriert:

1. Relevanz: Misst, wie gut die Antwort zur Frage des Nutzers passt.
2. Genauigkeit: Überprüft, ob die bereitgestellten Informationen korrekt sind.
3. Klarheit: Stellt sicher, dass die Informationen klar an den Nutzer kommuniziert werden.
4. Vollständigkeit: Bewertet, ob alle notwendigen Informationen in der Antwort enthalten sind.
5. Referenz: Prüft, ob die KI auf relevante Teile der Datenschutzrichtlinie verweist.

#Metrikbewertung

Um die Antworten zu bewerten, geben wir jedem Merkmal eine Punktzahl von +1 bis -1 und bewerten, wie gut die KI in jeder Kategorie abgeschnitten hat.

Dann aggregieren wir diese Punktzahlen, um eine Gesamtsumme zu erstellen, die eine umfassende Analyse der KI-Leistung ermöglicht.

#Bewertung von KI-Datenschutzassistenten

Wir haben die drei beliebtesten KI-Systeme zum Zeitpunkt des Schreibens – ChatGPT-4, Bard und Bing AI – mithilfe unseres Benchmarks bewertet. Wir haben fünf typische Datenschutzrichtlinien und zwei bedeutende Datenschutzregulierungen untersucht, um zu sehen, wie gut diese Systeme Fragen zum Datenschutz beantworten können.

#Merkmale von Datenschutzrichtlinien

Die Bewertungsergebnisse zeigen, dass ChatGPT-4 und Bing AI normalerweise besser abschneiden als Bard. Bing AI hat insbesondere bei schwierigen Fragen glänzende Leistungen gezeigt. Das könnte daran liegen, dass seine Lesestufen einfacher sind und sein Wortschatz vielfältiger.

#ChatGPT-4

ChatGPT-4 zeigte eine breite Palette an Leistungen, wobei die Punktzahlen je nach Komplexität der Fragen stark variierten. Bei einfacheren Fragen schnitt es konstant gut ab, hatte jedoch Schwierigkeiten mit schwierigeren. Die Klarheit seiner Antworten war im Allgemeinen hoch, jedoch liess die Genauigkeit bei komplexen Anfragen nach.

#Bard

Bard zeigte eine Variabilität in der Leistung und schnitt oft bei komplexen Anfragen schlecht ab. Während es bei der Relevanz gut abschnitt, hatte es Schwierigkeiten mit Klarheit und Referenzierung, insbesondere bei schwierigeren Fragen.

#Bing AI

Bing AI erzielte oft sehr hohe Punktzahlen in allen Bereichen, was auf eine konstante Leistung auch bei schwierigen Fragen hinweist. Seine Fähigkeit, Nutzeranfragen zu verstehen und präzise Antworten zu geben, hob es von den anderen beiden Systemen ab.

#Bewertung der Robustheit durch paraphrasierte Fragen

Wir haben auch bewertet, wie gut die Systeme konsistente Antworten auf paraphrasierte Versionen der Fragen geben konnten. ChatGPT-4 hielt seine starke Leistung bei den meisten Richtlinien aufrecht, während Bard, insbesondere bei der Referenzierung, variabel war. Bing AI zeigte gemischte Ergebnisse, mit einigen hervorragenden Leistungen, aber auch bemerkenswerten Tiefpunkten.

#Analyse der Leistung in verschiedenen Bereichen

Die Leistungsmetriken jeder KI deckten verschiedene Bereiche der Fragen ab, wie Relevanz, Genauigkeit, Klarheit, Vollständigkeit und Referenzierung. Die Ergebnisse offenbarten Stärken und Schwächen in jedem System und hoben Verbesserungsbereiche hervor, insbesondere in Bezug auf die Genauigkeit der Referenzierung und die Fähigkeit, komplexe Fragen zu beantworten.

#Bewertung der Fähigkeit, erlerntes Wissen über Datenschutzrichtlinien abzurufen

Wir wollten sehen, wie gut die Systeme Wissen über Datenschutzrichtlinien behalten konnten, ohne dass diese explizit bereitgestellt wurden. Die Ergebnisse zeigten einen klaren Trend über alle Systeme, wobei die Leistung erneut variierte, mit einigen inkonsistenten Ergebnissen und beeindruckenden Leistungen bei anderen.

#Fazit und zukünftige Arbeiten

Die Studie hebt das Potenzial von generativen KI-Systemen hervor, den Nutzern bei der Navigation durch Datenschutzrichtlinien und -regulierungen zu helfen, zeigt jedoch auch erhebliche Herausforderungen auf. Es ist entscheidend, die Fähigkeit dieser Systeme zu verbessern, genaue Antworten zu liefern, Klarheit zu bewahren und korrekte Quellenangaben sicherzustellen, um Vertrauen bei den Nutzern aufzubauen.

In Zukunft besteht ein Bedarf an spezialisierten Modellen, die besser in der Lage sind, datenschutzbezogene Anfragen zu behandeln, insbesondere solche, die komplexes Denken erfordern. Eine kontinuierliche Verfeinerung und Erweiterung unseres Benchmarks wird ebenfalls entscheidend sein, da mehr Datenschutzdokumente entstehen und bestehende Regulierungen sich anpassen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass allgemeine KI-Systeme wie ChatGPT, Bard und Bing AI zwar vielversprechend sind, aber weitere Entwicklungen benötigen, um zuverlässige Werkzeuge zu werden, die Nutzern helfen, ihre Datenschutzrechte und -richtlinien zu verstehen. Diese Studie stellt einen entscheidenden Schritt in der Schaffung effektiver Datenschutzassistenten dar, die den Nutzern tatsächlich bei ihren Entscheidungen zum Thema persönliche Daten helfen können.