Can We Trust AI to Govern AI? Benchmarking LLM Performance on Privacy and AI Governance Exams

📄 arXiv: 2508.09036v1 📥 PDF

作者: Zane Witherspoon, Thet Mon Aye, YingYing Hao

分类: cs.CY, cs.AI

发布日期: 2025-08-12

💡 一句话要点

评估大型语言模型在隐私与AI治理中的表现

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 隐私合规 AI治理 基准测试 人类中心评估 技术控制 认证考试

📋 核心要点

  1. 现有的AI系统在隐私合规和治理方面的可靠性尚未得到充分验证，存在知识和能力的不足。
  2. 本研究通过对十种领先的LLM进行基准测试，评估其在隐私和AI治理领域的表现，提供了系统的比较分析。
  3. 实验结果表明，部分前沿模型在相关认证考试中表现优异，超越了人类专业认证的标准，显示出其在特定领域的专业能力。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，隐私专业人士面临着这些AI系统在合规、隐私管理和AI治理方面的可靠性问题。本研究评估了十种领先的开放和封闭LLM，包括OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta和DeepSeek的模型，通过基准测试它们在国际隐私专业人士协会（IAPP）认证考试中的表现。结果显示，Gemini 2.5 Pro和OpenAI的GPT-5等前沿模型在隐私法、技术控制和AI治理方面的得分超过了专业人类认证的标准，为隐私官、合规负责人和技术人员提供了评估AI工具在数据治理角色中准备情况的实用见解。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在隐私合规和AI治理方面的可靠性问题。现有方法缺乏对这些AI系统在专业认证考试中的表现的系统评估。

核心思路：通过对十种领先的LLM进行基准测试，使用IAPP的认证考试样本，评估其在隐私法律和AI治理方面的能力，以确定其在高风险数据治理角色中的适用性。

技术框架：研究采用闭卷考试的方式进行评估，比较各模型的得分与IAPP的通过标准，主要模块包括模型选择、测试实施和结果分析。

关键创新：本研究首次建立了基于人类中心评估的机器基准，系统性地比较了不同LLM在隐私和治理领域的表现，填补了现有研究的空白。

关键设计：在测试中使用了IAPP的官方样本考试，确保了评估的标准化和公正性，模型的选择涵盖了多个前沿技术，以确保结果的广泛适用性。

📊 实验亮点

实验结果显示，Gemini 2.5 Pro和OpenAI的GPT-5等模型在IAPP认证考试中得分超过了人类专业认证的标准，展现出在隐私法和AI治理方面的显著专业能力。这些模型的表现为隐私和合规领域的AI应用提供了新的视角和信心。

🎯 应用场景

该研究的结果对隐私专业人士、合规负责人和技术人员具有重要的实际价值，能够帮助他们评估和选择适合高风险数据治理角色的AI工具。此外，这一研究为未来的AI治理和隐私合规提供了理论基础和实践指导，推动了相关领域的进一步发展。

📄 摘要（原文）

The rapid emergence of large language models (LLMs) has raised urgent questions across the modern workforce about this new technology's strengths, weaknesses, and capabilities. For privacy professionals, the question is whether these AI systems can provide reliable support on regulatory compliance, privacy program management, and AI governance. In this study, we evaluate ten leading open and closed LLMs, including models from OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, and DeepSeek, by benchmarking their performance on industry-standard certification exams: CIPP/US, CIPM, CIPT, and AIGP from the International Association of Privacy Professionals (IAPP). Each model was tested using official sample exams in a closed-book setting and compared to IAPP's passing thresholds. Our findings show that several frontier models such as Gemini 2.5 Pro and OpenAI's GPT-5 consistently achieve scores exceeding the standards for professional human certification - demonstrating substantial expertise in privacy law, technical controls, and AI governance. The results highlight both the strengths and domain-specific gaps of current LLMs and offer practical insights for privacy officers, compliance leads, and technologists assessing the readiness of AI tools for high-stakes data governance roles. This paper provides an overview for professionals navigating the intersection of AI advancement and regulatory risk and establishes a machine benchmark based on human-centric evaluations.