Valutare il ruolo dell'AI nell'assistenza alla privacy

Le Politiche sulla Privacy dicono agli utenti come le aziende gestiscono i loro dati. Però, queste politiche possono essere molto complicate, rendendo difficile per la maggior parte delle persone capire cosa significhino. Ecco perché c'è bisogno di assistenti per la privacy. Con l'aumento delle tecnologie AI generative, questi assistenti potrebbero rispondere alle domande sulla privacy in modo più efficace. Ma ci sono preoccupazioni su quanto sia affidabile l'AI, poiché a volte fornisce informazioni sbagliate o confuse.

Questo documento introduce un nuovo modo per valutare quanto bene funzionano gli assistenti per la privacy basati su AI generativa. Questo metodo di valutazione consiste in tre parti principali:

1. Una serie di domande sulle politiche sulla privacy e le normative sui dati, con risposte corrette per varie organizzazioni.
2. Metriche per misurare quanto siano accurate, rilevanti e coerenti le risposte fornite dagli assistenti AI.
3. Uno strumento per aiutare a introdurre l'AI nei documenti sulla privacy e fare domande diverse per testare le sue capacità.

Abbiamo testato tre sistemi AI popolari-ChatGPT, Bard e Bing AI-usando questo metodo di valutazione per vedere quanto bene potessero servire come assistenti per la privacy. I risultati mostrano che, mentre questi sistemi hanno potenziale, hanno anche difficoltà con domande complesse e a garantire che le informazioni fornite siano accurate.

Nell'odierno mondo, proteggere le informazioni personali è una grande preoccupazione sia per gli individui che per le organizzazioni. Le questioni relative a come vengono raccolti i dati sono diventate molto importanti. Questo ha portato a una domanda di normative sulla privacy forti che richiedono alle aziende di essere chiare su come gestiscono i dati. Leggi come il GDPR dell'Unione Europea e il CCPA della California stanno diventando più complesse, rendendo più difficile per gli utenti gestire le loro impostazioni sulla privacy.

Le politiche sulla privacy, lo strumento principale per garantire la privacy dei dati, spesso confondono gli utenti, rendendo difficile per loro conoscere i propri diritti o quali misure siano in atto per proteggere la loro privacy. In risposta a queste questioni, gli assistenti per la privacy stanno diventando sempre più comuni. Usano intuizioni dalle politiche sulla privacy per tradurre linguaggio legale complesso in risposte semplici. Questi strumenti possono essere chatbot, app o strumenti per browser che aiutano gli utenti a gestire la propria privacy.

L'AI ha dimostrato di avere potenzialità nell'aiutare con la gestione della privacy poiché può gestire grandi quantità di dati, adattarsi alle esigenze degli utenti e fornire consigli personalizzati. Molti studi hanno esaminato strumenti AI che aiutano a riassumere le politiche sulla privacy, fornendo raccomandazioni personalizzate e analizzando i rischi per la privacy.

Lo sviluppo di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come GPT e BERT, segna un grande progresso nell'AI generativa. Questi modelli possono comprendere e creare testi che suonano umani, grazie all'enorme quantità di dati su cui sono addestrati. GPT-4.0, ad esempio, si distingue per la sua capacità di comprendere il contesto e produrre risposte accurate. Questo ha portato alla creazione di chatbot basati su questi modelli, come ChatGPT.

Questi chatbot AI vengono ora utilizzati per compiti più specifici, aprendo la strada a una nuova generazione di assistenti per la privacy basati su AI. Data l'importanza della privacy e le sfide che gli utenti affrontano con le politiche sulla privacy, c'è una crescente necessità di assistenti per la privacy affidabili alimentati da AI.

Nonostante i vantaggi, ci sono ancora problemi da affrontare. Molti sono preoccupati per l'affidabilità delle risposte generate dagli LLM, poiché a volte creano informazioni fuorvianti o errate. Uno studio recente ha evidenziato la necessità di un sistema di valutazione per gli LLM, poiché le loro prestazioni possono variare ampiamente nel tempo.

Valutare gli LLM è difficile perché generano testi che spesso sembrano scritti da una persona. Sono stati suggeriti vari modi per misurare le loro prestazioni, come punteggi F1 e punteggi BLEU. Tuttavia, nessun metodo è universalmente accettato poiché la valutazione spesso dipende dall'area studiata. Valutare questioni sulla privacy è particolarmente difficile a causa della mancanza di risposte chiare e di diversi obiettivi, come la minimizzazione dei dati e il consenso degli utenti. Inoltre, la percezione degli utenti spesso non corrisponde alle metriche tecniche.

La mancanza di analisi su questioni relative alla privacy potrebbe esporre gli utenti a rischi, evidenziando l'urgente necessità di una valutazione approfondita in questo campo. Pertanto, presentiamo un benchmark per valutare futuri assistenti per la privacy abilitati dall'AI. Il benchmark valuta le loro prestazioni in vari compiti relativi a trasparenza, controllo dell'utente, minimizzazione dei dati, sicurezza e crittografia.

Il benchmark include:

1. Una raccolta di documenti sulla privacy da siti web e codici normativi.
2. Domande sulle politiche sulla privacy o sulle normative specifiche, con risposte modello.
3. Metriche per valutare le risposte fornite dagli assistenti per la privacy AI in base a rilevanza, Accuratezza, Chiarezza, Completezza e riferimenti appropriati.
4. Un valutatore automatico per applicare queste metriche.

Questo documento offre diversi contributi importanti:

• Presentiamo il primo benchmark progettato per valutare gli assistenti per la privacy AI.
• Analizziamo tre chatbot AI rinomati-ChatGPT, Bard e Bing AI-usando questo benchmark.
• Discutiamo i risultati e le sfide e opportunità per sviluppare assistenti per la privacy AI.

Il documento è strutturato nel modo seguente: prima, esaminiamo il lavoro esistente su benchmark per la privacy e valutazione dell'AI. Poi introduciamo il benchmark stesso. Dopo di che, dettagliamo le domande e le metriche utilizzate. Presentiamo gli esperimenti condotti con il benchmark e discutiamo le sfide e opportunità identificate. Infine, concludiamo e delineiamo le future direzioni di ricerca.

#Lavoro Correlato

Poiché il nostro benchmark è il primo del suo genere per valutare gli assistenti per la privacy AI, daremo un'occhiata ai lavori precedenti sui benchmark per la privacy e sui sistemi AI generali.

#Benchmark per la Privacy

Negli ultimi anni, c'è stato un crescente interesse nello sviluppo di benchmark per valutare le politiche sulla privacy e le capacità dei modelli di linguaggio. Sono emersi diversi progetti per affrontare queste questioni, ognuno con obiettivi unici. Ad esempio, PrivacyQA ha creato un set di 1.750 domande sulle politiche sulla privacy per le app mobili, comprendendo oltre 3.500 annotazioni di esperti per fornire risposte affidabili. L'obiettivo è aiutare gli utenti a conoscere le problematiche della privacy in modo efficace. PrivacyQA si distingue per le sue risposte redatte da esperti che aumentano l'affidabilità.

Un altro progetto, il Progetto Politiche sulla Privacy Usabili, mira a rendere le politiche sulla privacy più facili da leggere. Analizzano e riassumono le politiche sulla privacy di oltre 115 siti web per aumentare l'accessibilità.

#Valutazione dell'AI

La ricerca si è anche concentrata su quanto bene funzionano i modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Ad esempio, alcuni ricercatori hanno scoperto che modelli LLM più piccoli potrebbero superare quelli più grandi in alcuni compiti usando tecniche di apprendimento per rinforzo. Altri hanno esaminato quanto bene gli LLM comprendessero le preferenze degli utenti e hanno scoperto che, mentre facevano fatica in alcuni scenari, potevano avere buone prestazioni quando opportunamente affinati. Altri studi hanno valutato gli LLM come alternative alle valutazioni umane, scoprendo che modelli avanzati come ChatGPT erano molto coerenti con le valutazioni umane.

#Benchmark di Domande e Risposte Generali

I benchmark di domande e risposte consistono in molte domande e risposte, solitamente da un dominio specifico, come Wikipedia o articoli di notizie. Questi benchmark utilizzano metriche diverse per valutare quanto bene i modelli AI rispondano a domande, guardando ad aspetti come precisione e chiarezza. La Valutazione Olistica dei Modelli di Linguaggio (HELM) mira a migliorare la trasparenza nei modelli di linguaggio utilizzando più metriche per comprendere i loro punti di forza e debolezza.

#Il Benchmark

Il benchmark sviluppato qui è su misura per valutare le prestazioni degli assistenti per la privacy AI. Si concentra sulla valutazione della loro capacità di aiutare gli utenti a gestire la privacy dei dati:

1. Rispondendo a domande sulla politica sulla privacy di un'organizzazione.
2. Rispondendo a domande sulle normative sui dati in specifiche regioni.
3. Riassumendo politiche e regolamenti sulla privacy.

Il benchmark comprende diversi componenti chiave:

1. Documenti sulla Privacy: Abbiamo raccolto le attuali politiche e normative sulla privacy per fornire contesto alle domande.
2. Domande sulla Privacy: Queste domande valutano la comprensione delle politiche sulla privacy e delle normative da parte degli assistenti.
3. Metriche: Utilizziamo metriche per misurare quanto bene gli assistenti rispondano alle domande, concentrandoci su accuratezza, rilevanza, chiarezza, completezza e riferimento.
4. Valutatore: Questo strumento genera automaticamente domande e raccoglie risposte dagli assistenti.

#Corpus di Domande

Il corpus di domande include varie domande che gli utenti possono fare agli assistenti per la privacy AI riguardo a politiche specifiche. Le domande sono progettate per coprire argomenti di privacy essenziali, assicurando valutazioni complete delle prestazioni dei sistemi AI.

Il benchmark include anche variazioni di ciascuna domanda per valutare quanto bene i sistemi si adattino a diverse formulazioni. Per creare queste variazioni, abbiamo utilizzato uno strumento AI per riformulare le domande mantenendo intatto il significato originale.

#Domande sulle Normative sulla Privacy

Abbiamo creato domande aggiuntive mirate a valutare quanto bene gli assistenti AI possano aiutare gli utenti a comprendere normative sulla privacy come il GDPR o il CCPA. Queste domande coprono una varietà di argomenti, dall'ambito delle normative ai diritti degli utenti.

Per valutare la qualità delle risposte generate dall'AI, abbiamo stabilito un insieme di metriche che si concentrano su cinque caratteristiche chiave:

1. Rilevanza: Misura quanto bene la risposta corrisponda alla domanda dell'utente.
2. Accuratezza: Controlla se le informazioni fornite sono corrette.
3. Chiarezza: Assicura che le informazioni siano comunicate in modo chiaro all'utente.
4. Completezza: Valuta se tutte le informazioni necessarie siano incluse nella risposta.
5. Riferimento: Controlla se l'AI si riferisce a parti pertinenti della politica sulla privacy.

#Valutazione delle Metriche

Per valutare le risposte, diamo un punteggio a ciascuna caratteristica su una scala da +1 a -1, valutando quanto bene l'AI abbia performato in ciascuna categoria.

Poi aggregiamo questi punteggi per creare una metrica complessiva per analizzare le prestazioni dell'AI in modo completo.

#Valutazione degli Assistenti per la Privacy AI

Abbiamo valutato i tre sistemi AI più popolari al momento della scrittura-ChatGPT-4, Bard e Bing AI-utilizzando il nostro benchmark. Abbiamo esaminato cinque politiche sulla privacy tipiche e due normative significative sulla privacy per vedere quanto bene questi sistemi potessero rispondere a domande relative alla privacy.

#Caratteristiche delle Politiche sulla Privacy

I risultati della valutazione mostrano che ChatGPT-4 e Bing AI di solito performano meglio di Bard. Bing AI, in particolare, ha eccelso nella gestione di domande difficili. Questo potrebbe essere dovuto al fatto che i suoi livelli di lettura sono più semplici e il suo vocabolario è più vario.

#ChatGPT-4

ChatGPT-4 ha mostrato una vasta gamma di prestazioni, con punteggi molto variabili a seconda della complessità delle domande. Per domande più semplici, ha performato costantemente bene ma ha fatto fatica con quelle più difficili. La chiarezza delle sue risposte è stata generalmente alta, ma l'accuratezza è diminuita per domande complesse.

#Bard

Bard ha mostrato variabilità nelle prestazioni, spesso ottenendo punteggi bassi per domande complesse. Anche se ha ottenuto buoni punteggi per la rilevanza, ha fatto fatica con la chiarezza e il riferimento, in particolare su domande più difficili.

#Bing AI

Bing AI ha spesso raggiunto punteggi molto alti in generale, indicando prestazioni coerenti anche quando affronta domande difficili. La sua capacità di comprendere le domande degli utenti e fornire risposte accurate lo ha distinto dagli altri due sistemi.

#Valutazione della Robustezza attraverso Domande Parafrasate

Abbiamo anche valutato quanto bene i sistemi potessero fornire risposte coerenti a versioni parafrasate delle domande. ChatGPT-4 ha mantenuto una forte performance in quasi tutte le politiche, mentre Bard ha mostrato variabilità, specialmente nel riferimento. Bing AI ha mostrato una miscela di risultati, con alcune prestazioni eccezionali ma anche punteggi notevoli più bassi.

#Analisi delle Prestazioni in Diverse Aree

Le metriche di prestazione di ciascun AI coprivano diverse aree delle domande, come rilevanza, accuratezza, chiarezza, completezza e riferimento. I risultati hanno rivelato punti di forza e debolezza in ciascun sistema, evidenziando aree di miglioramento, in particolare per quanto riguarda l'accuratezza dei riferimenti e la capacità di affrontare domande complesse.

#Valutazione della Capacità di Richiamare la Conoscenza delle Politiche sulla Privacy Apprese

Volevamo vedere quanto bene i sistemi mantenessero la conoscenza delle politiche sulla privacy senza fornire esplicitamente i documenti. I risultati hanno mostrato una chiara tendenza in tutti i sistemi, dove le prestazioni variavano ancora, con alcuni risultati incoerenti e performance impressionanti in altri.

#Conclusione e Lavori Futuri

Lo studio evidenzia il potenziale dei sistemi AI generativi nell'aiutare gli utenti a navigare tra le politiche e le normative sulla privacy, ma rivela anche sfide significative. Affrontare la capacità di questi sistemi di fornire risposte accurate, mantenere chiarezza e garantire citazioni appropriate è cruciale per costruire fiducia con gli utenti.

Andando avanti, c'è bisogno di modelli specializzati che possano affrontare meglio le domande relative alla privacy, in particolare quelle che richiedono ragionamenti complessi. Continuerà a essere cruciale affinare e ampliare il nostro benchmark man mano che emergono più documenti sulla privacy e le normative esistenti si adattano.

In sintesi, mentre i sistemi AI di uso generale come ChatGPT, Bard e Bing AI mostrano potenzialità, necessitano di ulteriore sviluppo per diventare strumenti affidabili per aiutare gli utenti a comprendere i propri diritti e politiche sulla privacy dei dati. Questo studio segna un passo critico nella creazione di assistenti per la privacy efficaci che possano veramente dare potere agli utenti nelle loro decisioni riguardanti i dati personali.