测量LLM心理健康相关对话中的个人信息暴露

研究者提出画像恢复框架，通过对比用户画像与仅凭对话推断出的属性来测量个人信息暴露。团队从全国代表性健康调查采样的画像生成240段多轮心理健康合成对话，并用真实心理咨询记录验证，两者总体披露量相当。在21个属性上，每个画像有33-41%可被恢复，首次推断准确率为76.5%，三次推断内任一命中的准确率为94.3%；240段对话中239段暴露至少一个敏感心理健康属性，45.0%暴露全部六个属性。作者称研究揭示了披露与可推断性之间的差距，需要HCI方法让推断风险可见并支持隐私感知的交互设计。