Une étude récente menée par l'ETH Zurich et Anthropic a révélé que les pipelines automatisés de grands modèles de langage (LLM) ont le potentiel de démasquer les utilisateurs anonymes. La recherche met en lumière les capacités des LLM à traiter et analyser des données afin d'identifier des individus qui pensaient peut-être opérer de manière anonyme en ligne. Cette évolution soulève d'importantes préoccupations en matière de confidentialité, alors que l'utilisation des LLM se généralise dans diverses applications.
L'étude souligne la nécessité de renforcer les mesures de protection de la vie privée et les considérations éthiques dans le déploiement des technologies LLM. À mesure que ces modèles continuent d'évoluer, les implications pour l'anonymat des utilisateurs et la protection des données deviennent de plus en plus cruciales, ce qui incite à des appels en faveur de réglementations plus strictes et d'une surveillance accrue de leur utilisation.
Une étude de l'ETH Zurich et d'Anthropic révèle que les chaînes de traitement des grands modèles de langage peuvent lever l'anonymat
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