针对数字生活碎片化导致的隐私管理难题，CHI26论文提出利用AI Agent以人为单位跨平台管理隐私。该研究通过9种概念验证了AI在解决历史数据清理和身份关联风险方面的潜力。
智能速览
传统隐私工具受限于单一App，无法应对跨平台数据流动风险
研究提出以人为单位的视角，解决数字身份碎片化难题
排名前三的AI概念涵盖身份管理、偏好调整及历史记录清理
用户更倾向于让AI自动处理已发布数据，而非事前预警
高准确度的历史隐私管理任务适合交给AI全权处理
精华内容
针对隐私数据分散的现状，研究团队探索了AI Agent在隐私管理中的潜力，并验证了用户对自动化工具的真实需求。
隐私管理痛点
当前用户面临数字生活碎片化问题，数据分散在不同App中，导致管理极其困难。主要挑战包括无法追踪真实数据流向、难以评估潜在隐私风险，以及担心不同平台数据拼凑后暴露真实身份。此外，如何有效管理以前发布的历史内容，也是用户长期面临的棘手问题。
三大核心代理概念
经过116名用户评估，排名前三的AI概念各具特色。Digital Identity Manager是半自动工具，负责全网账号巡查，在发现真名或住址可能暴露身份时，建议修改昵称或头像。Dynamic Privacy Preference Agent为全自动AI，能随隐私观念变化，自动回溯调整过往内容的隐私设置。History Sweeper同样全自动，按设定周期自动清理各App内的搜索记录和地址等历史信息。
用户偏好洞察
研究数据显示，相比于在发布内容前收到AI警告，用户更倾向于AI协助处理已发布的数据。管理历史记录繁琐且耗时，用户希望将这种需要高准确度的任务完全交给AI处理，从而降低认知负担，实现更高效的隐私维护。
这项研究突破了单一App隐私管理的局限，为构建以人为中心的隐私保护体系提供了新思路。随着AI技术的发展，未来的隐私保护将更加智能化、自动化，有望从根本上解决数字时代的隐私焦虑。
