研究人员引入了一个新颖的隐私风险分析框架，该框架利用人机协作。该方法整合了人类和大型语言模型（LLM）的优势，以系统地评估复杂系统中的隐私风险，例如央行数字货币（CBDC）福利计划。该框架涉及一个迭代过程，其中LLM处理证据并生成初步输出，然后由人类专家进行完善、评估并指导LLM的进一步工作。这种协作方法旨在比单独的人类或LLM取得更全面、更准确的隐私风险评估。 AI
影响 该框架可以提高复杂数字系统中隐私风险评估的准确性和效率。
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了使用LLM进行隐私风险分析的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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