Évaluer le rôle de l'IA dans l'assistance à la vie privée

Les Politiques de confidentialité expliquent aux utilisateurs comment les entreprises gèrent leurs données. Mais souvent, ces politiques sont super compliquées, ce qui rend difficile pour les gens de comprendre ce qu'elles veulent dire. C'est pour ça qu'on a besoin d'assistants en matière de confidentialité. Avec la montée des technologies d'IA générative, ces assistants pourraient répondre aux questions sur la confidentialité de manière plus efficace. Cependant, il y a des doutes sur la fiabilité de l'IA, car elle peut parfois donner des informations fausses ou confuses.

Cet article présente une nouvelle méthode pour évaluer l’efficacité des assistants de confidentialité basés sur l'IA générative. Cette méthode d'évaluation comporte trois parties principales :

1. Une série de questions sur les politiques de confidentialité et les réglementations de données, avec des bonnes réponses pour différentes organisations.
2. Des indicateurs pour mesurer la Précision, la pertinence et la cohérence des réponses fournies par les assistants IA.
3. Un outil pour aider à présenter l'IA aux documents de confidentialité et poser différentes questions pour tester ses capacités.

On a testé trois systèmes d'IA populaires-ChatGPT, Bard et Bing AI-en utilisant cette méthode d'évaluation pour voir comment ils pouvaient fonctionner comme assistants en matière de confidentialité. Les résultats montrent qu'il y a du potentiel, mais qu'ils ont du mal avec des questions complexes et à s'assurer que les informations qu'ils donnent sont précises.

Dans le monde d'aujourd'hui, protéger les informations personnelles est un vrai gros souci pour les individus et les entreprises. Les problèmes liés à la collecte des données sont devenus très importants. Ça a créé une demande pour des réglementations de confidentialité solides qui obligent les entreprises à être claires sur la manière dont elles gèrent les données. Des lois comme le RGPD de l'Union européenne et le CCPA de Californie deviennent de plus en plus complexes, ce qui rend difficile pour les utilisateurs de gérer leurs paramètres de confidentialité.

Les politiques de confidentialité, qui sont l'outil principal pour garantir la confidentialité des données, troublent souvent les utilisateurs, les empêchant de savoir quels sont leurs droits ou quelles mesures sont en place pour protéger leur vie privée. En réponse à ces problèmes, les assistants de confidentialité deviennent de plus en plus courants. Ils utilisent des informations issues des politiques de confidentialité pour traduire le jargon légal compliqué en réponses simples. Ces outils peuvent être des chatbots, des applications ou des extensions de navigateur qui aident les utilisateurs à gérer leur vie privée.

L'IA a montré qu'elle peut aider à la gestion de la confidentialité car elle peut traiter de grandes quantités de données, s'adapter aux besoins des utilisateurs et donner des conseils personnalisés. Plusieurs études ont examiné des outils d'IA qui aident à résumer des politiques de confidentialité, à fournir des recommandations personnalisées et à analyser les risques en matière de confidentialité.

Le développement de modèles de langage de grande taille (LLMs), comme GPT et BERT, marque un progrès considérable dans l'IA générative. Ces modèles peuvent comprendre et créer du texte qui ressemble à du langage humain, grâce à la grande quantité de données sur lesquelles ils sont entraînés. Par exemple, GPT-4.0 se distingue par sa capacité à comprendre le contexte et à produire des réponses précises. Cela a conduit à la création de chatbots basés sur ces modèles, comme ChatGPT.

Ces chatbots IA sont maintenant utilisés pour des tâches plus spécifiques, ouvrant la voie à une nouvelle génération d'assistants de confidentialité IA. Compte tenu de l'importance de la confidentialité et des défis auxquels les utilisateurs font face avec les politiques de confidentialité, il y a un besoin croissant d'assistants de confidentialité fiables alimentés par l'IA.

Malgré les avantages, il reste des problèmes à résoudre. Beaucoup s'inquiètent de la fiabilité des réponses générées par les LLMs, car ils peuvent parfois fournir des informations trompeuses ou incorrectes. Une étude récente a souligné la nécessité d'un système d'évaluation pour les LLMs, car leurs performances peuvent varier largement dans le temps.

Évaluer les LLMs est délicat parce qu'ils génèrent un texte qui ressemble souvent à du langage humain. Plusieurs façons ont été proposées pour mesurer leur performance, comme les scores F1 et les scores BLEU. Pourtant, aucune méthode unique n'est universellement acceptée, car l'évaluation dépend souvent du domaine étudié. Évaluer les questions de confidentialité est particulièrement difficile à cause du manque de réponses claires et des différents objectifs comme la minimisation des données et le consentement des utilisateurs. De plus, la perception des utilisateurs ne correspond souvent pas aux indicateurs techniques.

Le manque d'analyse sur des questions liées à la confidentialité pourrait exposer les utilisateurs à des risques, soulignant le besoin urgent d'une évaluation approfondie dans ce domaine. C'est pourquoi nous présentons une référence pour évaluer les futurs assistants de confidentialité alimentés par l'IA. Cette référence évalue leur performance dans diverses tâches liées à la transparence, au contrôle des utilisateurs, à la minimisation des données, à la sécurité et au chiffrement.

La référence comprend :

1. Une collection de documents de confidentialité provenant de sites web et de codes réglementaires.
2. Des questions sur des politiques ou réglementations de confidentialité spécifiques, avec des réponses modèles.
3. Des indicateurs pour évaluer les réponses fournies par les assistants de confidentialité IA en fonction de la pertinence, de l'exactitude, de la Clarté, de l'exhaustivité et des références appropriées.
4. Un évaluateur automatique pour appliquer ces indicateurs.

Cet article apporte plusieurs contributions importantes :

• Nous présentons la première référence conçue pour évaluer les assistants de confidentialité IA.
• Nous analysons trois chatbots IA bien connus-ChatGPT, Bard et Bing AI-en utilisant cette référence.
• Nous discutons des résultats et des défis et opportunités pour le développement d'assistants de confidentialité IA.

L'article est structuré de la manière suivante : d'abord, on examine les travaux existants sur les références de confidentialité et l'évaluation de l'IA. Ensuite, on introduit la référence elle-même. Après cela, on détaille les questions et les indicateurs utilisés. On présente les expériences menées avec la référence et on discute des défis et des opportunités identifiés. Enfin, on conclut et on esquisse des directions de recherche futures.

#Travaux connexes

Comme notre référence est la première du genre pour évaluer les assistants de confidentialité IA, nous allons nous pencher sur les travaux précédents concernant les références de confidentialité et les systèmes d'IA à usage général.

#Références de confidentialité

Ces dernières années, il y a eu un intérêt croissant pour le développement de références visant à évaluer les politiques de confidentialité et les capacités des modèles de langage. Plusieurs projets ont vu le jour pour aborder ces problèmes, chacun avec ses objectifs uniques. Par exemple, PrivacyQA a créé un ensemble de 1 750 questions sur les politiques de confidentialité des applications mobiles, avec plus de 3 500 annotations d'experts pour fournir des réponses fiables. L'objectif est d'aider les utilisateurs à apprendre efficacement sur les questions de confidentialité. PrivacyQA se distingue par ses réponses rédigées par des experts qui augmentent la fiabilité.

Un autre projet, le Usable Privacy Policy Project, vise à rendre les politiques de confidentialité plus faciles à lire. Ils analysent et résument les politiques de confidentialité de plus de 115 sites web pour améliorer leur accessibilité.

#Évaluation de l'IA

La recherche s'est aussi concentrée sur la performance des grands modèles de langage. Par exemple, certains chercheurs ont découvert que des LLMs plus petits pouvaient surperformer des plus grands dans certaines tâches en utilisant des techniques d'apprentissage par renforcement. D'autres se sont penchés sur la manière dont les LLMs comprenaient les préférences des utilisateurs et ont constaté qu'ils peinaient dans certaines situations, mais qu'ils pouvaient bien faire quand ils étaient correctement ajustés. D'autres études ont évalué les LLMs comme alternatives pour les évaluations humaines, découvrant que des modèles avancés comme ChatGPT étaient très cohérents avec les évaluations humaines.

#Références générales de questions-réponses

Les références de questions-réponses contiennent de nombreuses questions et réponses, généralement d'un domaine spécifique, comme Wikipédia ou des articles d'actualité. Ces références utilisent différents indicateurs pour évaluer à quel point les modèles d'IA répondent bien aux questions, en examinant des aspects comme l'exactitude et la clarté. L'Évaluation Holistique des Modèles de Langage (HELM) vise à améliorer la transparence des modèles de langage en utilisant plusieurs indicateurs pour comprendre leurs forces et leurs faiblesses.

#La Référence

La référence développée ici est conçue pour évaluer la performance des assistants de confidentialité IA. Elle se concentre sur l'évaluation de leur capacité à aider les utilisateurs à gérer la confidentialité des données en :

1. Répondant aux questions sur la politique de confidentialité d'une organisation.
2. Répondant aux questions sur les réglementations de données dans des régions spécifiques.
3. Résumant les politiques et réglementations de confidentialité.

La référence comprend plusieurs composants clés :

1. Documents de confidentialité : Nous avons collecté les politiques de confidentialité et les réglementations actuelles pour fournir un contexte aux questions.
2. Questions de confidentialité : Ces questions évaluent la compréhension des assistants sur les politiques de confidentialité et les réglementations.
3. Indicateurs : Nous utilisons des indicateurs pour mesurer à quel point les assistants répondent bien aux questions, en mettant l'accent sur l'exactitude, la pertinence, la clarté, l'exhaustivité et la référence.
4. Évaluateur : Cet outil génère automatiquement des prompts et collecte des réponses des assistants.

#Corpus de Questions

Le corpus de questions comprend diverses questions que les utilisateurs peuvent poser aux assistants de confidentialité IA concernant des politiques spécifiques. Les questions sont conçues pour couvrir des sujets essentiels de confidentialité, garantissant des évaluations complètes des performances des systèmes IA.

La référence inclut également des variations de chaque question pour évaluer comment les systèmes s’adaptent à différentes formulations. Pour créer ces variations, nous avons utilisé un outil d'IA pour reformuler les questions tout en gardant le sens original.

#Questions sur la Réglementation de la Confidentialité

Nous avons créé des questions supplémentaires visant à évaluer comment bien les assistants IA peuvent aider les utilisateurs à comprendre des réglementations de confidentialité comme le RGPD ou le CCPA. Ces questions couvrent une variété de sujets, des domaines d'application des réglementations aux droits des utilisateurs.

Pour évaluer la qualité des réponses générées par l'IA, nous avons établi un ensemble d'indicateurs axés sur cinq caractéristiques clés :

1. Pertinence : Mesure à quel point la réponse correspond à la question de l'utilisateur.
2. Exactitude : Vérifie si les informations fournies sont correctes.
3. Clarté : S'assure que les informations sont communiquées clairement à l'utilisateur.
4. Exhaustivité : Évalue si toutes les informations nécessaires sont incluses dans la réponse.
5. Référence : Vérifie si l'IA renvoie à des parties pertinentes de la politique de confidentialité.

#Évaluation des Indicateurs

Pour évaluer les réponses, nous notons chaque caractéristique sur une échelle de +1 à -1, en examinant la performance de l'IA dans chaque catégorie.

Ensuite, nous agrégeons ces scores pour créer un indicateur global afin d'analyser la performance de l'IA de manière complète.

#Évaluer les Assistants de Confidentialité IA

Nous avons évalué les trois systèmes d'IA les plus populaires au moment de la rédaction-ChatGPT-4, Bard et Bing AI-en utilisant notre référence. Nous avons examiné cinq politiques de confidentialité typiques et deux réglementations de confidentialité majeures pour voir comment ces systèmes pouvaient répondre aux questions liées à la confidentialité.

#Caractéristiques des Politiques de Confidentialité

Les résultats de l'évaluation montrent que ChatGPT-4 et Bing AI ont généralement de meilleures performances que Bard. Bing AI, en particulier, s'est bien débrouillé avec des questions difficiles. Cela pourrait être dû au fait que ses niveaux de lecture sont plus simples et son vocabulaire plus varié.

#ChatGPT-4

ChatGPT-4 a montré une large gamme de performances, avec des scores variant considérablement selon la complexité des questions. Pour les questions plus faciles, il a constamment bien performé mais a eu du mal avec les plus difficiles. La clarté de ses réponses était généralement élevée, mais la précision a chuté pour les questions complexes.

#Bard

Bard a montré une variabilité dans ses performances, obtenant souvent de faibles scores sur des demandes complexes. Bien qu'il ait bien noté en pertinence, il a eu des difficultés avec la clarté et les références, surtout sur des questions plus dures.

#Bing AI

Bing AI a souvent obtenu des scores très élevés sur tous les fronts, indiquant une performance constante même face à des questions difficiles. Sa capacité à comprendre les requêtes des utilisateurs et à fournir des réponses précises le distingue des deux autres systèmes.

#Évaluer la Robustesse à Travers des Questions Paraphrasées

Nous avons également évalué comment les systèmes pouvaient fournir des réponses cohérentes à des versions paraphrasées des questions. ChatGPT-4 a maintenu de solides performances sur la plupart des politiques, tandis que Bard a montré des variations, notamment dans les références. Bing AI a présenté un mélange de résultats, avec certaines performances exceptionnelles mais des lacunes notables également.

#Analyser la Performance dans Différents Domaines

Les indicateurs de performance de chaque IA couvraient différents aspects des questions, comme la pertinence, l'exactitude, la clarté, l'exhaustivité et les références. Les résultats ont révélé des forces et des faiblesses dans chaque système, mettant en évidence des domaines à améliorer, notamment en ce qui concerne la précision des références et la capacité à traiter des questions complexes.

#Évaluer la Capacité à Retenir les Connaissances Apprises sur les Politiques de Confidentialité

Nous voulions voir comment les systèmes retenaient les connaissances sur les politiques de confidentialité sans les fournir explicitement. Les résultats ont montré une tendance claire à travers tous les systèmes, où la performance variait encore une fois, avec certains résultats incohérents et des performances impressionnantes dans d'autres.

#Conclusion et Travaux Futurs

L'étude met en lumière le potentiel des systèmes d'IA générative pour aider les utilisateurs à naviguer à travers les politiques et réglementations de confidentialité, mais révèle aussi des défis importants. Aborder la capacité de ces systèmes à fournir des réponses précises, conserver la clarté et garantir des citations appropriées est crucial pour établir la confiance avec les utilisateurs.

À l'avenir, il est nécessaire de créer des modèles spécialisés qui peuvent mieux traiter les demandes liées à la confidentialité, notamment celles nécessitant un raisonnement complexe. Un raffinement continu et une expansion de notre référence seront également cruciaux à mesure que de nouveaux documents de confidentialité émergeront et que les réglementations existantes s'adapteront.

En résumé, bien que les systèmes d'IA à usage général comme ChatGPT, Bard et Bing AI montrent du potentiel, ils nécessitent un développement supplémentaire pour devenir des outils fiables pour aider les utilisateurs à comprendre leurs droits et politiques en matière de confidentialité des données. Cette étude constitue une étape essentielle dans la création d'assistants de confidentialité efficaces qui peuvent vraiment responsabiliser les utilisateurs dans leurs décisions concernant leurs données personnelles.