AIのプライバシー支援の役割を評価する

プライバシーポリシーは、企業がデータをどう扱うかをユーザーに伝えるもの。でも、このポリシーはすごく複雑で、ほとんどの人には意味がわかりづらいんだ。だから、プライバシーアシスタントが必要なんだよ。生成的AI技術の進化で、こういったアシスタントがプライバシーについての質問にもっと効果的に答えられるかもしれない。ただ、AIが信頼できるかどうか心配する声もあって、時には間違ったり混乱させる情報を提供することもあるんだ。

この論文では、生成的AIを使ったプライバシーアシスタントがどれだけうまく機能するかを評価する新しい方法を紹介するよ。この評価方法は主に3つの部分で構成されている：

1. プライバシーポリシーやデータ規制に関する一連の質問と、さまざまな組織に対する正しい回答。
2. AIアシスタントが提供する回答の正確さ、関連性、一貫性を測る指標。
3. AIをプライバシー文書に導入し、能力を試すために異なる質問をするためのツール。

この評価方法を使って、ChatGPT、Bard、Bing AIの3つの人気AIシステムをテストして、プライバシーアシスタントとしてどれだけ役立つかを見てみた。結果は、これらのシステムには可能性があるものの、複雑な質問には苦労し、提供する情報の正確さを保証するのが難しいということがわかった。

今の時代、個人情報を守ることが個人や組織にとって大きな懸念になってる。データの収集方法に関する問題が非常に重要になってきた。これが、企業がデータをどう扱うかを明確にする強力なプライバシー規制を求める声につながっている。EUのGDPRやカリフォルニアのCCPAのような法律はますます複雑になり、ユーザーがプライバシー設定を管理するのが難しくなっている。

プライバシーポリシーは、データのプライバシーを保障するための主なツールだけど、ユーザーを混乱させることが多く、自分たちの権利やプライバシーを守るための措置が何かを知るのが難しい。これに対処するために、プライバシーアシスタントがますます一般的になってきている。これらは、プライバシーポリシーからのインサイトを使って、複雑な法律用語をシンプルな答えに翻訳する。こうしたツールは、チャットボットやアプリ、ブラウザツールとして、ユーザーがプライバシーを管理するのを手助けしている。

AIは、大量のデータを処理し、ユーザーのニーズに応じて適応し、個別のアドバイスを提供できるため、プライバシー管理の助けになる可能性を見せている。多くの研究が、プライバシーポリシーを要約したり、個別の推奨を提供したり、プライバシーリスクを分析するAIツールについて調べている。

GPTやBERTのような大規模言語モデル（LLM）の進化は、生成的AIの大きな進展を示している。これらのモデルは、訓練された膨大なデータのおかげで、人間のようなテキストを理解し生成できる。例えば、GPT-4.0は文脈を理解し、正確な回答を生成する能力が際立っている。これがChatGPTのようなモデルに基づいたチャットボットの誕生につながった。

これらのAIチャットボットは、今やより具体的なタスクに利用されていて、新しい世代のAIプライバシーアシスタントの道を開いている。プライバシーの重要性や、ユーザーがプライバシーポリシーで直面する課題を考えると、信頼できるAI駆動のプライバシーアシスタントの需要が高まっている。

でも、利点がある一方で解決すべき問題もたくさんある。多くの人が、LLMが生成する回答が信頼できるかどうかを心配していて、時には誤解を招くような情報を作り出すこともある。最近の研究では、LLMの評価システムが必要だと強調していて、そのパフォーマンスが時間と共に大きく変わることがあるんだ。

LLMの評価は難しい。なぜなら、彼らが生成するテキストはしばしば人間が書いたように見えるから。F1スコアやBLEUスコアのようなさまざまな方法が提案されているけれど、単一の方法が一般的に受け入れられることはなく、評価はしばしば研究対象によるんだ。プライバシーの問題を評価するのは特に難しくて、明確な回答がないし、データの最小化やユーザーの同意など、異なる目標があるから。また、ユーザーの認識は技術的な指標とは一致しないことが多い。

プライバシー関連の問題についての分析が不足していると、ユーザーがリスクにさらされる可能性があるため、この分野での徹底した評価の緊急性が強調される。だから、将来のAI対応プライバシーアシスタントを評価するためのベンチマークを提示するよ。このベンチマークは、透明性、ユーザーのコントロール、データ最小化、安全性、暗号化に関連するさまざまなタスクでのパフォーマンスを評価する。

このベンチマークには次の内容が含まれている：

1. ウェブサイトや規制コードから集めたプライバシー文書のコレクション。
2. 特定のプライバシーポリシーや規制に関する質問、モデル回答付き。
3. AIプライバシーアシスタントが提供する回答を、関連性、正確さ、明確さ、完全性、適切な参照に基づいて評価するための指標。
4. これらの指標を適用するための自動評価ツール。

この論文は数点の重要な貢献をしている：

• AIプライバシーアシスタントを評価するために設計された初のベンチマークを提示している。
• このベンチマークを使ってChatGPT、Bard、Bing AIの3つの有名なAIチャットボットを分析している。
• 結果とAIプライバシーアシスタント開発における課題や機会について議論している。

論文は次のように構成されている：最初に、プライバシーベンチマークやAI評価についての既存の研究を見て、その後ベンチマーク自体を紹介する。次に、使用した質問や指標の詳細を説明し、ベンチマークを使った実験を提示し、特定した課題や機会について議論する。最後に、結論を述べ、今後の研究の方向性を示す。

#関連研究

私たちのベンチマークはAIプライバシーアシスタントを評価するための初の試みなので、プライバシーベンチマークや汎用AIシステムに関する先行研究を見ていくよ。

#プライバシーベンチマーク

最近、プライバシーポリシーや言語モデルの能力を評価するためのベンチマークを開発することに関心が高まっている。これらの問題に取り組むためにいくつかのプロジェクトが登場していて、それぞれ独自の目標を持っている。たとえば、PrivacyQAはモバイルアプリのプライバシーポリシーに関する1,750の質問を作成し、3,500以上の専門家による注釈を含んで信頼できる回答を提供している。これにより、ユーザーがプライバシー問題を効果的に学べることを目指している。PrivacyQAは専門家によって作成された回答で信頼性が高いのが特徴。

もう1つのプロジェクト、Usable Privacy Policy Projectは、プライバシーポリシーを読みやすくすることを目的としている。彼らは115以上のウェブサイトのプライバシーポリシーを分析し、要約してアクセシビリティを向上させている。

#AI評価

研究はまた、大規模言語モデルがどれだけ効果的に機能するかにも焦点を当てている。たとえば、小型のLLMが強化学習技術を使って特定のタスクで大型モデルを上回ることがあるという研究がある。別の研究では、LLMがユーザーの好みを理解する能力について調査し、一部のシナリオで苦労することはあったが、適切な微調整を行えばうまくいくことが分かった。他の研究では、LLMが人間の評価の代替として評価されていて、ChatGPTのような高度なモデルは人間の評価と非常に一致していることがわかった。

#一般的な質問応答ベンチマーク

質問応答ベンチマークは、Wikipediaやニュース記事のような特定のドメインからの多くの質問と回答で構成されている。これらのベンチマークは、AIモデルが質問にどれだけうまく回答するかを評価するために、正確さや明確さなどのさまざまな指標を使用している。Holistic Evaluation of Language Models（HELM）では、言語モデルの強みと弱みを理解するために複数の指標を使って透明性を向上させることを目指している。

#ベンチマーク

ここで開発されたベンチマークは、AIプライバシーアシスタントのパフォーマンスを評価するために特化している。ユーザーがデータプライバシーを管理するのを助ける能力を評価することに焦点を当てている：

1. 組織のプライバシーポリシーに関する質問に答える。
2. 特定の地域のデータ規制に関する質問に答える。
3. プライバシーポリシーや規制を要約する。

ベンチマークは以下の主要な要素を含んでいる：

1. プライバシー文書：質問のコンテキストを提供するために最新のプライバシーポリシーと規制を集めた。
2. プライバシー質問：これらの質問は、アシスタントがプライバシーポリシーや規制を理解しているかを評価する。
3. 指標：アシスタントが質問にどれだけうまく回答しているかを測るための指標で、正確さ、関連性、明確さ、完全性、参照の質に焦点を当てる。
4. 評価ツール：このツールは自動的にプロンプトを生成し、アシスタントからの回答を集める。

#質問コーパス

質問コーパスには、ユーザーがAIプライバシーアシスタントに特定のポリシーに関して尋ねる可能性のあるさまざまな質問が含まれている。これらの質問は重要なプライバシートピックをカバーするように設計されていて、AIシステムのパフォーマンスの包括的な評価を確実に行えるようにしている。

ベンチマークには、各質問の異なる言い回しを含めて、システムがどれだけ適応できるかを評価するためのバリエーションも含まれている。これらのバリエーションを作成するために、元の意味を保持しながら質問を言い換えるAIツールを使用した。

#プライバシー規制の質問

GDPRやCCPAのようなプライバシー規制を理解する手助けができるかを評価するために追加の質問を作成した。これらの質問は、規制の範囲からユーザーの権利まで、さまざまなトピックをカバーしている。

AIが生成する回答の質を評価するために、5つの主要な特徴に焦点を当てた指標セットを確立した：

1. 関連性：回答がユーザーの質問とどれだけ一致しているかを測る。
2. 正確さ：提供された情報が正しいかをチェックする。
3. 明確さ：情報がユーザーに明確に伝わっているかを確認する。
4. 完全性：回答に必要な情報がすべて含まれているかを評価する。
5. 参照：AIがプライバシーポリシーの関連部分に言及しているかをチェックする。

#指標評価

回答を評価するために、各特徴を+1から-1のスケールでスコアリングし、AIの各カテゴリーでのパフォーマンスを評価する。

その後、これらのスコアを集計して、AIパフォーマンスを包括的に分析するための全体的な指標を作成する。

#AIプライバシーアシスタントの評価

この執筆時点で最も人気のある3つのAIシステム-ChatGPT-4、Bard、Bing AI-を私たちのベンチマークを使って評価した。プライバシーに関連する質問に答える能力を調べるために、5つの典型的なプライバシーポリシーと2つの主要なプライバシー規制を見た。

#プライバシーポリシーの特徴

評価結果は、ChatGPT-4とBing AIが通常Bardよりも良い結果を出していることを示している。特にBing AIは、難しい質問に対して優れたパフォーマンスを示した。これは、彼の読みやすさや語彙の多様性によるかもしれない。

#ChatGPT-4

ChatGPT-4はパフォーマンスが広範囲にわたり、質問の複雑さによってスコアが大きく変動した。簡単な質問には常に良い結果を出したが、難しい質問には苦労していた。回答の明確さは一般的に高かったが、複雑な質問に対する正確さは低下した。

#Bard

Bardはパフォーマンスにばらつきがあり、複雑な質問ではしばしば低いスコアを出した。関連性は良かったが、特に難しい質問では明確さや参照が不足していた。

#Bing AI

Bing AIは、難しい質問にもかかわらず一貫して非常に高いスコアを達成しており、その能力が他の二つのシステムと差別化された。ユーザーの質問を理解し、正確な回答を提供する能力が際立っていた。

#言い換えた質問によるロバスト性の評価

システムが言い換えた質問に対して一貫した回答を提供できるかも評価した。ChatGPT-4はほとんどのポリシーで強いパフォーマンスを維持したが、Bardは特に参照においてばらつきが見られた。Bing AIは一部の優れたパフォーマンスとともに、著しく低い結果もあった。

#異なる領域におけるパフォーマンスの分析

各AIのパフォーマンス指標は、関連性、正確さ、明確さ、完全性、参照など、質問のさまざまな領域をカバーしていた。結果は、それぞれのシステムの強みと弱みを明らかにし、特に参照の正確さや複雑な質問への対処能力に関して改善が必要な領域を浮き彫りにした。

#学習したプライバシーポリシーの知識を思い出す能力の評価

システムがプライバシーポリシーを明示的に提供せずにどれだけその知識を保持しているかを見た。結果はすべてのシステムで明確な傾向を示し、パフォーマンスには再びばらつきがあり、一部では一貫性のある結果が得られる一方で、他では印象的なパフォーマンスを示すものもあった。

#結論と今後の課題

この研究は、生成的AIシステムがユーザーがプライバシーポリシーや規制をナビゲートするのに役立つ可能性を示しているが、同時に重大な課題も明らかにしている。これらのシステムが正確な回答を提供し、明確さを維持し、適切な出典を確保する能力に取り組むことは、ユーザーとの信頼を築くために重要だ。

今後は、プライバシー関連の質問、特に複雑な推論を必要とするものによりよく対応できる専門モデルの必要がある。プライバシー文書が増え、既存の規制が変わるにつれて、私たちのベンチマークの継続的な改良と拡大も重要になる。

要するに、ChatGPT、Bard、Bing AIのような汎用AIシステムには可能性があるけれど、ユーザーが自分のデータプライバシーの権利やポリシーを理解するための信頼できるツールになるには、さらなる発展が必要だ。この研究は、ユーザーが個人データに関する意思決定を行う際に力を与えられる真のプライバシーアシスタントを作成するための重要なステップを示している。