隐私意识助手中的上下文完整性操作化

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通过运用上下文完整性框架 (CI) 引导先进的人工智能助手在信息共享方面遵循隐私预期,从而解决隐私担忧。评估表明,促使前沿 LLMs 进行基于 CI 的推理可以取得良好的结果。

本研究探讨了开发与人类共生的AI所面临的挑战,包括处理用户情境、实现生涯上下文识别、保持AI与人类表达方式的一致性等。作者总结了经验并指出未来研究方向,强调了知识表示和机器学习的交叉研究的重要性。

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