私たちは、高度に汎用的で、ますます自律的なエージェントによって定義されるコンピューティング環境へと急速に移行しています。動的に計画を生成し、外部ツールを呼び出すことができる大規模言語モデル（LLM）によって駆動されるこれらのシステムは、AIが私たちに代わって複雑なマルチステップタスクをシームレスに処理する可能性を提供します。しかし、この可能性を実現するには、エージェントの能力を有効にしつつ、エージェントが適切に行動することを保証するという重要な課題を解決する必要があります。本日、私たちは新しい包括的なワークショップレポート「エージェントのプライバシーとセキュリティにおける未解決および新たな問題：コンテキストの観点」を共有します。これは、多数の機関から50人以上の学術および業界のリーダーが集まった共同作業の成果です。私たちは、2025年後半にニューヨーク市で開催されたGoogle Contextual Agent Privacy and Security（CAPS）ワークショップで会合しました。
エージェントAIの中核的な課題は、エージェントが有用であるためには、個人データへのアクセスと、幅広いコンテキストにわたって結果的なアクションを実行する能力が必要になる可能性があることです。しかし、このアクセスとエージェントの行動の柔軟性には、従来のソフトウェアで使用されているものとは根本的に異なるアプローチが必要です。従来の決定論的ソフトウェアとは異なり、エージェントは3つの重要な側面で異なります：非構造化インターフェースと入力の曖昧さ、確率的な制御フロー、そして自律性と委任です。
有用なエージェントがデータを共有し、タスクを完了する必要がある可能性があることを考えると、信頼できるエージェントの未来は、エージェントが行動する特定のコンテキストに対して、社会的規範と行動の適切性について推論し、理解し、それらによって制約される能力に依存すると考えています。私たちのレポートは、コンテキスト整合性（CI）理論に基づいており、プライバシーを単なる秘密や制御としてではなく、確立され正当化可能な社会的規範に従った「適切な情報フロー」として定義しています。例えば、あなたはバーチャルショッピングアシスタントとギフトの買い物リストを共有しても構わないと思うかもしれませんが、家族や友人とは共有したくないかもしれません。
出典: Google AI Blog · 要約：HeadlinesBriefing