Analyse du partage d'infos perso avec les chatbots

Mesurer combien d'infos personnelles les gens partagent pendant leurs discussions avec des chatbots peut nous aider à comprendre ce que les Utilisateurs savent sur l'IA et les problèmes de confidentialité liés aux Grands Modèles de Langage (LLMs). On a analysé de près de vraies conversations entre utilisateurs et modèles de chatbots commerciaux, en se concentrant sur le partage d'infos sensibles.

#Analyzing Personal Disclosures

On avait besoin de comprendre quand les utilisateurs balancent leurs détails persos aux chatbots. Pour ça, on a créé un guide qui classe les tâches et les Sujets sensibles à partir de notre analyse de vraies conversations. On a retenu deux points principaux :

1. Les gens partagent des infos persos dans des situations inattendues, comme quand ils traduisent du texte ou corrigent du code.
2. Détecter juste les infos persos, c'est pas suffisant ; les utilisateurs parlent souvent de sujets sensibles comme leurs préférences sexuelles et leurs habitudes de consommation de drogues.

Ces résultats mettent en avant les risques pour les utilisateurs et montrent qu'on a besoin de meilleures méthodes pour les aider à gérer ce qu'ils partagent avec les chatbots.

#Use of Chatbots

Les chatbots alimentés par des LLMs comme ChatGPT aident des millions de gens pour différentes tâches, des pro, comme rédiger des e-mails et débugger du code, aux perso, comme écrire des histoires ou éditer des visas. Cependant, ces modèles n'ont pas de contrôles clairs sur comment les conversations des utilisateurs sont surveillées ou partagées, ce qui peut entraîner des risques de confidentialité inattendus.

Alors que les chatbots deviennent populaires, les utilisateurs perdent le contrôle sur l'utilisation de leurs infos dès qu'ils commencent à interagir avec ces systèmes. Ces modèles gardent souvent de grandes quantités de données des interactions précédentes, augmentant le risque de fuite d'infos personnelles. En plus, les entreprises peuvent utiliser ces conversations pour de la pub ou d'autres trucs, ce qui soulève encore plus de préoccupations en matière de Vie privée.

#The WildChat Dataset

Pour étudier comment les infos perso sont partagées dans ces interactions, on a utilisé le jeu de données WildChat, qui contient un million de conversations d'utilisateurs avec des modèles GPT. Ce dataset a été recueilli avec le consentement des utilisateurs et inclut divers sujets de conversation.

Notre but était de répondre à ces questions :

1. Quel genre d'infos sensibles sont partagées ?
2. À quelle fréquence ça arrive, et nos méthodes de détection sont-elles fiables ?
3. Dans quelles situations différents types d'infos sensibles sont-ils partagés ?

On a trouvé plein d'exemples d'utilisateurs balançant des détails personnels alarmants dans leurs conversations, et on a veillé à cacher les noms et les infos sensibles pour protéger la vie privée.

#Categorizing Sensitive Information

On a développé un système pour catégoriser les différents types d'infos sensibles que les utilisateurs divulguent et on a étiqueté les requêtes des utilisateurs en fonction de ces catégories. Bien que des recherches précédentes aient analysé comment les gens utilisent les chatbots, ça a été compliqué à cause de l'accès limité aux données des utilisateurs.

Nos contributions principales incluent :

• Une analyse approfondie des types d'infos privées partagées pendant les conversations utilisateur-chatbot.
• Une catégorisation automatique des conversations selon les tâches et les sujets sensibles.
• De nouvelles catégories qui aident à comprendre les contextes dans lesquels des infos sensibles sont partagées.

#Privacy Risks in Conversations

Dans notre analyse, on a découvert que beaucoup de conversations contenaient des infos personnelles détectables (PII). En utilisant un outil spécialisé, on a examiné la fréquence de ces infos à travers le WildChat et un autre dataset, ShareGPT. Les résultats ont montré qu'après un premier nettoyage des PII, beaucoup de conversations comportaient encore des détails personnels.

On a remarqué qu'une bonne partie des tâches de traduction incluaient des PII, montrant que des infos sensibles apparaissent souvent dans des endroits inattendus. En plus, les méthodes de détection de PII traditionnelles ont échoué à identifier des sujets sensibles comme le contenu sexuel explicite ou des habitudes personnelles qui pourraient mettre les utilisateurs en danger.

#Sensitive Topics in Conversations

Reconnaissant que les détections de PII traditionnelles ne capturent pas toutes les divulgations sensibles, on a créé un nouveau set de catégories pour mieux identifier ces sujets. Notre analyse a révélé que certaines tâches, comme les jeux de rôle ou la génération d'histoires, étaient plus susceptibles d'impliquer des discussions sensibles.

Avec notre nouveau cadre, on a trouvé que beaucoup de conversations reflétaient des sujets sensibles, ce qui pourrait avoir des conséquences néfastes pour les utilisateurs. Ça souligne le besoin d'améliorer les méthodes pour protéger les utilisateurs contre le partage involontaire de détails sensibles.

#Conversation Contexts and Sensitive Topics

En comparant les types de tâches auxquelles les utilisateurs participaient avec les sujets sensibles mentionnés, on a identifié des motifs qui peuvent aider les concepteurs de chatbots à améliorer les mesures de confidentialité. Par exemple, les tâches impliquant des jeux de rôle et la génération d'histoires étaient des points chauds pour le contenu sexuel, tandis que d'autres tâches comme la génération de communications incluaient souvent des infos financières ou personnelles sensibles.

Comprendre ces motifs peut guider la conception de meilleurs systèmes d'avertissement pour les utilisateurs, leur rappelant la sensibilité de ce qu'ils pourraient partager.

#Conclusion

Pour améliorer la vie privée, les concepteurs de chatbots doivent adopter diverses stratégies tout au long du processus de développement du système. Des étapes essentielles incluent l'anonymisation correcte des données des utilisateurs et l'utilisation de méthodes préservant la vie privée pour limiter les fuites de données.

De plus, les utilisateurs devraient être informés des données collectées pendant leurs interactions, idéalement à travers des avertissements clairs. Ça non seulement responsabilise les utilisateurs mais peut aussi aider à atténuer le risque de violations de données.

Créer un équilibre entre encourager les utilisateurs à partager des infos pertinentes et protéger leur vie privée est essentiel pour l'avenir de la conception de chatbots. À mesure que la confiance des utilisateurs dans les chatbots grandit, porter attention à ces problèmes sera crucial pour garantir une utilisation sûre et responsable des agents conversationnels.

#Data and Methods

Dans cette section, on explore les ensembles de données utilisés dans notre étude, comment on a échantillonné les conversations, et comment on a créé nos catégories. Notre principal dataset était le WildChat, qui comprend de vraies conversations avec des modèles GPT.

On l'a aussi comparé avec ShareGPT, qui contient des interactions d'utilisateurs qui ont été partagées. Chaque conversation a un enregistrement complet de la discussion, suivant l'adresse IP et la localisation de l'utilisateur.

Pour la catégorisation, on a échantillonné des conversations pour développer des catégories de tâches basées sur les objectifs des utilisateurs. On a ensuite utilisé un modèle pour prédire les catégories de tâches d'un échantillon de 5 000 conversations et validé ces prédictions par des contrôles manuels.

#Task Annotation Process

Pour catégoriser efficacement les conversations, on les a étiquetées en tâches spécifiques selon les intentions des utilisateurs. On a utilisé un processus itératif pour identifier les tâches communes et ensuite utilisé un modèle IA pour assigner des catégories à un plus grand ensemble de conversations.

On s'est concentré sur 21 tâches différentes, incluant la résumation, la génération de communications, le débuggage de code, et les conseils personnels. La distribution des tâches a été analysée pour mieux comprendre les interactions des utilisateurs.

#PII Detection Methods

Pour évaluer la fréquence des PII dans les ensembles de données, on a utilisé un outil de détection avancé pour analyser les conversations des utilisateurs. Cet outil peut identifier plusieurs catégories de PII, ce qui nous permet de voir à quelle fréquence des infos sensibles étaient partagées.

Malgré des tentatives précédentes de suppression des PII, on a encore trouvé une quantité significative d'infos identifiables dans les requêtes des utilisateurs, en particulier dans les noms et les noms d'organisations.

#Limitations

Bien que notre analyse éclaire les divulgations personnelles dans les interactions avec les chatbots, il est essentiel de reconnaître certaines limites. Le comportement des utilisateurs peut changer avec le temps, et l'accent a été principalement mis sur les anglophones, ce qui peut ne pas refléter les expériences des utilisateurs dans d'autres langues.

Alors que l'intérêt pour les chatbots grandit, surtout dans des domaines sensibles comme la santé et les finances, il y a un potentiel pour l'augmentation des risques liés à l'utilisation des données. Enfin, les utilisateurs peuvent partager intentionnellement des infos sensibles en interagissant avec des chatbots, menant à un biais dans les données que nous avons collectées.

#Acknowledgments

On apprécie le retour précieux et les discussions de divers contributeurs tout au long du projet, qui ont aidé à façonner nos résultats. De plus, on reconnaît le soutien financier qui a permis d'approfondir la recherche dans ce domaine important.

#Definitions

Informations Personneles Identifiables (PII) : Ce terme désigne des données qui peuvent identifier une personne, y compris les noms, les coordonnées, et d'autres catégories sensibles d'informations.

Grands Modèles de Langage (LLMs) : Ce sont des systèmes d'IA complexes conçus pour traiter et générer le langage humain en utilisant de grands ensembles de données pour l'entraînement.

En continuant d'étudier le comportement des utilisateurs et les implications des divulgations personnelles, on peut travailler à créer des systèmes d'IA plus sûrs et plus responsables qui priorisent la vie privée des utilisateurs.