On the Price of Privacy for Language Identification and Generation

📄 arXiv: 2604.07238v1 📥 PDF

作者: Xiaoyu Li, Andi Han, Jiaojiao Jiang, Junbin Gao

分类: cs.LG, cs.CL, cs.CR, cs.DS

发布日期: 2026-04-08

💡 一句话要点

研究差分隐私对语言识别与生成任务的影响，量化隐私保护的代价。

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

关键词: 差分隐私 语言识别 语言生成 隐私保护 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 大型语言模型训练依赖敏感数据，但缺乏对隐私保护代价的深入理解。
  2. 论文研究差分隐私下的语言识别与生成，旨在量化隐私保护对模型性能的影响。
  3. 研究表明，近似差分隐私对性能影响很小，纯差分隐私的影响可精确量化。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）越来越多地在敏感用户数据上进行训练，理解语言学习中隐私的根本代价变得至关重要。本文启动了不可知统计设置下差分隐私（DP）语言识别和生成的研究，建立了算法和匹配的下界，精确地量化了隐私的代价。对于这两项任务，具有常数ε > 0的近似（ε，δ）-DP恢复了非隐私的错误率：识别为exp(-r(n))（对于任何r(n) = o(n)），生成为exp(-Ω(n))。在纯ε-DP下，指数衰减了一个min{1, ε}的乘法因子，我们证明了这在常数范围内是紧的。值得注意的是，对于具有温和假设的纯DP下的生成，上限exp(-min{1,ε} * Ω(n))与下限匹配到一些常数，从而建立了最优速率。我们的结果表明，语言学习中隐私的代价出奇地小：在近似DP下完全不存在，在纯DP下恰好是指数中的一个min{1,ε}因子。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在语言识别和生成任务中，如何量化差分隐私（DP）对模型性能的影响。现有方法缺乏对隐私保护代价的精确分析，尤其是在理论层面上，无法明确知道为了保护用户数据隐私，模型性能会损失多少。

核心思路：论文的核心思路是通过建立算法和理论下界，来精确量化差分隐私的代价。具体而言，论文分析了在近似差分隐私（(ε, δ)-DP）和纯差分隐私（ε-DP）两种情况下，语言识别和生成任务的错误率，并将其与非隐私情况下的错误率进行比较。通过这种比较，可以明确知道隐私保护对模型性能的影响程度。

技术框架：论文采用不可知统计学习框架，这意味着模型需要对输入数据的分布做出尽可能少的假设。整体流程包括：1) 定义语言识别和生成任务的差分隐私版本；2) 设计满足差分隐私的算法；3) 推导算法的性能上界（即错误率）；4) 推导性能下界，证明算法的性能是最优的（或接近最优的）。

关键创新：论文的关键创新在于首次在理论上精确量化了差分隐私对语言识别和生成任务的影响。具体而言，论文证明了在近似差分隐私下，模型可以恢复非隐私情况下的错误率，这意味着隐私保护几乎没有代价。而在纯差分隐私下，模型性能会下降一个可精确量化的因子，即指数中的min{1, ε}。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 针对语言识别和生成任务，设计满足差分隐私的算法。具体算法细节未知；2) 使用信息论工具推导性能上界和下界。具体推导过程未知；3) 针对纯差分隐私下的生成任务，在温和假设下，证明了算法的性能是最优的。

📊 实验亮点

研究表明，在近似差分隐私下，语言识别和生成任务可以恢复非隐私情况下的错误率，意味着隐私保护几乎没有代价。在纯差分隐私下，性能下降的程度可以精确量化为指数中的一个min{1, ε}因子，并且对于生成任务，该结果在常数范围内是最优的。这些结果为理解和优化差分隐私语言模型的性能提供了重要指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种涉及敏感用户数据的语言处理系统，例如智能助手、机器翻译和文本生成。通过量化隐私保护的代价，可以帮助开发者在隐私保护和模型性能之间做出更明智的权衡，设计出既能保护用户隐私又能保持良好性能的语言模型。该研究也为未来研究更高效的差分隐私算法提供了理论基础。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) are increasingly trained on sensitive user data, understanding the fundamental cost of privacy in language learning becomes essential. We initiate the study of differentially private (DP) language identification and generation in the agnostic statistical setting, establishing algorithms and matching lower bounds that precisely quantify the cost of privacy. For both tasks, approximate $(\varepsilon, δ)$-DP with constant $\varepsilon > 0$ recovers the non-private error rates: $\exp(-r(n))$ for identification (for any $r(n) = o(n)$) and $\exp(-Ω(n))$ for generation. Under pure $\varepsilon$-DP, the exponents degrade by a multiplicative factor of $\min{1, \varepsilon}$, which we show is tight up to constants. Notably, for generation under pure DP with mild assumptions, the upper bound $\exp(-\min{1,\varepsilon} \cdot Ω(n))$ matches the lower bound up to some constants, establishing an optimal rate. Our results show that the cost of privacy in language learning is surprisingly mild: absent entirely under approximate DP, and exactly a $\min{1,\varepsilon}$ factor in the exponent under pure DP.