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Can We Trust AI to Govern AI? Benchmarking LLM Performance on Privacy and AI Governance Exams

Created by
  • Haebom

作者

Zane Witherspoon, Thet Mon Aye, YingYing Hao

概要

本論文は、10の主要オープン・クローズ型大規模言語モデル(LLM)を対象に、国際個人情報保護専門家協会(IAPP)のCIPP/US、CIPM、CIPT、AIGP認証試験を通じて性能を評価した研究結果を提示します。 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta、DeepSeekなどのモデルを対象に実施された閉鎖型試験では、Gemini 2.5 ProやOpenAIのGPT-5などの最先端モデルは、人間専門家の合格基準を超えるスコアを記録し、プライバシー法、技術的統制、AIガバナンスについて。この研究は、AIツールの重要なデータガバナンスの役割を実行する準備を評価する際の実践的な洞察を提供し、AIの発展と規制リスクの交差点を航行する専門家の概要を提供し、人間中心の評価に基づいた機械ベンチマークを確立します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
最先端のLLMが、個人情報保護関連の専門資格試験で人間の専門家レベル以上の成果を達成することを示しています。
LLMがプライバシーコンプライアンス、プログラム管理、AIガバナンスサポートに活用できる可能性を提示します。
AIツールのデータガバナンス役割の準備性評価に関する実践的な洞察を提供する。
LLMの強みと特定領域の限界を同時に提示することによる今後の研究開発方向の提示
Limitations:
特定のLLMおよび試験に限定された研究結果であるため、一般化に制限がある可能性があります。
閉鎖型試験環境での評価結果なので、実際の業務環境適用時に性能差が発生する可能性がある。
試験の範囲はIAPP認定試験に限定され、LLMの他の分野の専門知識の評価は、追加の研究が必要です。
LLMの応答の信頼性と倫理的問題に関する考察の欠如
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