human-LLM teaming

新框架利用人机协作进行隐私风险分析

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。