Securing local LLMs for academic research: a human-system integration analysis and evolution of TAUCHI-GPT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The application of Large Language Models (LLMs) in academic research faces unique challenges of privacy and workflow integration. This paper introduces TAUCHI-GPT, a novel, open-source AI assistant whose evolution informs our analysis. We detail its two versions: a cloud-based V1 using GPT-4 and reflection cycles, and a local, privacy-preserving V2 with RAG architecture. Based on empirical findings from two user studies, we present a critical Human-System Integration (HSI) analysis of the security vulnerabilities and alignment challenges inherent in local LLM deployments. We examine how recent development trends—such as model distillation and reward-model learning—and the complexities of internal model mechanisms exacerbate risks like prompt injection, RAG data failures, and unfaithful explanations that impact user trust. Drawing from HCI principles and mechanistic interpretability insights, we propose and discuss a multi-layered mitigation strategy. This work contributes significantly to HSI and AI by presenting an evaluated system, a rigorous analysis of local deployment risks from a sociotechnical perspective, and actionable, stakeholder-specific guidelines for the secure and responsible utilization of LLMs in academia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».