FedBot: Enhancing Privacy in Chatbots with Federated Learning

要約

タイトル：FedBot：フェデレーテッド学習を用いたチャットボットのプライバシー強化

要約：

– チャットボットは主にデータ駆動型であり、機密性の高い発言に基づいています。
– しかし、共有データで深層学習モデルを訓練することは、ユーザーのプライバシーを侵害する可能性があります。
– これらの問題は、チャットボットが登場して以来、一般的に存在しています。
– プライバシーに対処する多くのアプローチがありますが、ほとんどの場合はユーザーのデータにアクセスする必要があります。
– この文脈で、フェデレーテッド学習（FL）は、データをその場所に保つ分散学習方法によってデータプライバシーを保護することを目的としています。
– この論文では、大規模なカスタマーサポートデータを活用した概念実証（POC）のプライバシー保護型チャットボットであるFedbotを提案しています。
– POCでは、Deep Bidirectional Transformerモデルとフェデレーテッド学習アルゴリズムを組み合わせて、共同モデルトレーニング中に顧客データプライバシーを保護します。
– 概念実証の結果は、データプライバシー規制と法的要件を満たす個人化された効率的な顧客サービスを提供することで、プライバシー保護型チャットボットが顧客サポート業界を変革する可能性を示しています。
– さらに、システムは、過去の相互作用から学習する能力を活用して、時間とともにパフォーマンスと精度を改善するために特別に設計されています。

要約(オリジナル)

Chatbots are mainly data-driven and usually based on utterances that might be sensitive. However, training deep learning models on shared data can violate user privacy. Such issues have commonly existed in chatbots since their inception. In the literature, there have been many approaches to deal with privacy, such as differential privacy and secure multi-party computation, but most of them need to have access to users’ data. In this context, Federated Learning (FL) aims to protect data privacy through distributed learning methods that keep the data in its location. This paper presents Fedbot, a proof-of-concept (POC) privacy-preserving chatbot that leverages large-scale customer support data. The POC combines Deep Bidirectional Transformer models and federated learning algorithms to protect customer data privacy during collaborative model training. The results of the proof-of-concept showcase the potential for privacy-preserving chatbots to transform the customer support industry by delivering personalized and efficient customer service that meets data privacy regulations and legal requirements. Furthermore, the system is specifically designed to improve its performance and accuracy over time by leveraging its ability to learn from previous interactions.

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