AI Delegates with a Dual Focus: Ensuring Privacy and Strategic Self-Disclosure
作者: Zhiyang Zhang, Xi Chen, Fangkai Yang, Xiaoting Qin, Chao Du, Xi Cheng, Hangxin Liu, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang
分类: cs.AI, cs.CY
发布日期: 2024-09-26 (更新: 2025-07-11)
💡 一句话要点
提出双重关注的AI代理，保障隐私与策略性自我披露，用于社交互动。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AI代理 隐私保护 策略性自我披露 社交互动 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有AI代理在社交场景中面临隐私泄露风险，同时完全限制信息访问又阻碍了社交目标的达成。
- 提出一种新型AI代理系统，旨在平衡隐私保护和策略性自我披露，以适应不同的社交关系和任务。
- 用户研究验证了该AI代理在保护隐私方面的有效性，并展示了其在复杂社交互动中的应用潜力。
📝 摘要（中文）
基于大型语言模型（LLM）的AI代理越来越多地被用于代表用户执行任务，通过对话界面协助处理各种事务。尽管它们具有优势，但也引发了对隐私泄露潜在风险的担忧，尤其是在涉及社交互动的场景中。现有研究主要集中于通过限制AI代理访问敏感用户信息来保护隐私，但许多社交场景需要披露私人信息才能实现期望的社交目标，因此需要在隐私保护和披露之间取得平衡。为了应对这一挑战，我们首先进行了一项初步研究，调查用户对不同社会关系和任务场景下AI代理的看法，然后提出了一种新颖的AI代理系统，该系统能够实现具有隐私意识的自我披露。我们的用户研究表明，所提出的AI代理能够策略性地保护隐私，开创了其在多样化和动态社交互动中的应用。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于LLM的AI代理在社交场景中存在隐私泄露的风险。虽然可以通过限制AI代理访问敏感信息来保护隐私，但在许多社交场景中，为了达成社交目标，适当地披露一些私人信息是必要的。因此，如何在保护用户隐私的同时，使AI代理能够进行有效的社交互动，是一个亟待解决的问题。现有方法要么过于保守，无法完成社交任务，要么过于开放，导致隐私泄露。
核心思路：该论文的核心思路是设计一种具有“双重关注”的AI代理，即同时关注隐私保护和策略性自我披露。该代理能够根据不同的社交关系和任务场景，动态地调整其隐私保护策略，并在必要时选择性地披露一些私人信息，以实现期望的社交目标。这种策略性自我披露的关键在于理解不同社交场景下用户对隐私的感知和期望。
技术框架：该AI代理系统包含以下主要模块：1) 用户隐私偏好建模模块：用于学习和表示用户对不同类型信息的隐私偏好。2) 社交关系识别模块：用于识别当前社交互动的关系类型（例如，朋友、同事、陌生人）。3) 任务场景理解模块：用于理解当前任务场景的需求和目标。4) 策略性自我披露决策模块：基于用户隐私偏好、社交关系和任务场景，决定是否以及如何披露私人信息。5) LLM驱动的对话生成模块：使用大型语言模型生成自然流畅的对话，同时遵循隐私保护策略。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了一种策略性自我披露的框架，该框架能够使AI代理在保护用户隐私的同时，进行有效的社交互动。与现有方法相比，该方法更加灵活和智能，能够适应不同的社交场景和用户需求。此外，通过用户研究来指导AI代理的设计，也保证了其在实际应用中的有效性。
关键设计：用户隐私偏好建模可能采用基于规则或机器学习的方法，例如，使用用户提供的隐私规则或通过用户行为数据学习隐私偏好。策略性自我披露决策模块可能使用强化学习或基于规则的方法，根据当前状态（用户隐私偏好、社交关系、任务场景）选择合适的披露策略。LLM的选择和微调也至关重要，需要选择具有良好对话生成能力和隐私保护意识的LLM。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
用户研究表明，该AI代理能够有效地保护用户隐私，同时实现期望的社交目标。具体的性能数据（例如，隐私泄露率、社交目标达成率）和对比基线（例如，完全隐私保护的AI代理、完全开放的AI代理）的数据未知，但摘要强调了其在策略性隐私保护方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要AI代理进行社交互动的场景，例如智能客服、虚拟助手、社交机器人等。通过保护用户隐私并实现有效的社交互动，可以提高用户满意度和信任度，促进AI代理的广泛应用。未来，该技术还可以扩展到其他领域，例如医疗保健和金融服务，在这些领域中，隐私保护至关重要。
📄 摘要（原文）
Large language model (LLM)-based AI delegates are increasingly utilized to act on behalf of users, assisting them with a wide range of tasks through conversational interfaces. Despite their advantages, concerns arise regarding the potential risk of privacy leaks, particularly in scenarios involving social interactions. While existing research has focused on protecting privacy by limiting the access of AI delegates to sensitive user information, many social scenarios require disclosing private details to achieve desired social goals, necessitating a balance between privacy protection and disclosure. To address this challenge, we first conduct a pilot study to investigate user perceptions of AI delegates across various social relations and task scenarios, and then propose a novel AI delegate system that enables privacy-conscious self-disclosure. Our user study demonstrates that the proposed AI delegate strategically protects privacy, pioneering its use in diverse and dynamic social interactions.