Invisible Consent : LLMエージェントによるブラウザ操作はプライバシーを担保しない
Abstract
Webサイトの利用においてユーザーのプライバシー保護は大きな問題となっている．Cookieはユーザーをトラッキングするために使用される主要な技術の一つである．近年ではGDPRを始めとした規制によって，ユーザーがCookieを拒否できることが義務付けられるようになった地域もあり，トラッキングを望まないユーザーはCookieの利用を拒否することでトラッキングを防ぐことができるようになりつつある．一方近年，大規模言語モデル（LLM）の発展により，LLMエージェントがユーザーに代わってWebブラウザを操作する技術が生まれている．本研究では，LLMがブラウザを操作することによって，ユーザーの意図しないトラッキングが発生するリスクについて提起する．このリスクを検証するため，既存の類型に従った同意管理プラットフォームを実装し，実験によりユーザーの意図しない同意が発生しうることを確かめた．また，UIパターンによってLLMエージェントの挙動を誘導可能であり，プロンプトによる挙動の制約が必ずしも有効でない場合があることを示した．