Embedding Privacy in Computational Social Science and Artificial Intelligence Research

要約

プライバシーは人権です。
これにより、個人は、データが不適切に収集、分析されたり、その他の方法で個人に害を及ぼすために使用されることを恐れることなく、オンラインまたはオフラインで自由にディスカッションに参加したり、グループに参加したり、人間関係を構築したりすることが保証されます。
特に計算社会科学 (CSS)、人工知能 (AI)、およびデータ サイエンスの分野では、新しい洞察を得るために個人のデータに依存しているため、プライバシーの保護は研究における重要な要素として浮上しています。
高度な計算モデルの使用が増加すると、不適切に使用されるとすぐにプライバシーの権利を侵害し、個人、特に弱い立場のグループや社会に悪影響をもたらす可能性があるため、プライバシーの懸念が悪化する傾向にあります。
ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) の出現により、多くのプライバシー問題が浮上するのを私たちはすでに目撃しており、最初からプライバシーを組み込むことの重要性がさらに実証されています。
この記事は、プライバシーの役割と、CSS、AI、データ サイエンス、および関連分野に取り組む研究者が直面する可能性が高い主な問題について議論することで、この分野に貢献します。
次に、研究者が研究設計、データの収集と使用、分析、研究結果の配布において参加者のプライバシーを最大限に保護するための重要な考慮事項をいくつか示します。

要約(オリジナル)

Privacy is a human right. It ensures that individuals are free to engage in discussions, participate in groups, and form relationships online or offline without fear of their data being inappropriately harvested, analyzed, or otherwise used to harm them. Preserving privacy has emerged as a critical factor in research, particularly in the computational social science (CSS), artificial intelligence (AI) and data science domains, given their reliance on individuals’ data for novel insights. The increasing use of advanced computational models stands to exacerbate privacy concerns because, if inappropriately used, they can quickly infringe privacy rights and lead to adverse effects for individuals – especially vulnerable groups – and society. We have already witnessed a host of privacy issues emerge with the advent of large language models (LLMs), such as ChatGPT, which further demonstrate the importance of embedding privacy from the start. This article contributes to the field by discussing the role of privacy and the primary issues that researchers working in CSS, AI, data science and related domains are likely to face. It then presents several key considerations for researchers to ensure participant privacy is best preserved in their research design, data collection and use, analysis, and dissemination of research results.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google