AI generativa e conservazione zero dei dati

Google è stata la prima azienda del settore a pubblicare un impegno in materia di privacy AI/ML, che delinea la nostra convinzione che i clienti debbano avere il massimo livello di sicurezza e controllo sui dati archiviati nel cloud. Questo impegno si estende ai prodotti di AI generativa di Google Cloud. Google garantisce che i suoi team rispettino questi impegni attraverso solide pratiche di governance dei dati, che includono revisioni dei dati che Google Cloud utilizza nello sviluppo dei suoi prodotti. Ulteriori dettagli sul modo in cui Google tratta i dati sono disponibili anche nell'Addendum per il trattamento dei dati Cloud (ATDC) di Google.

Limitazione all'addestramento

Come indicato nella sezione 17 "Limitazione dell'addestramento" della sezione Termini di servizio dei Termini specifici del servizio, Google non utilizzerà i tuoi dati per addestrare o perfezionare i suoi modelli di AI/ML senza la tua autorizzazione o istruzione preventiva. Ciò vale per tutti i modelli gestiti su Vertex AI, inclusi i modelli GA e pre-GA.

Conservazione dei dati dei clienti e raggiungimento della conservazione zero dei dati

I dati dei clienti vengono conservati in Vertex AI per i modelli Google per periodi di tempo limitati nei seguenti scenari e condizioni. Per ottenere la conservazione zero dei dati, i clienti devono intraprendere azioni specifiche in ciascuna di queste aree:

• Memorizzazione nella cache dei dati per i modelli Google: per impostazione predefinita, i modelli di base di Google memorizzano nella cache gli input per i modelli Gemini. Questa operazione viene eseguita per ridurre la latenza e accelerare le risposte ai prompt successivi del cliente. I contenuti memorizzati nella cache vengono conservati per un massimo di 24 ore nel data center in cui è stata gestita la richiesta. La memorizzazione nella cache dei dati è attivata o disattivata a livello di progetto e la privacy a livello di progetto viene applicata ai dati memorizzati nella cache. Google Cloud Le stesse impostazioni della cache per un progetto Google Cloud si applicano a tutte le regioni. Per ottenere una conservazione dei dati pari a zero, devi disattivare la memorizzazione nella cache dei dati. Consulta Abilitazione e disabilitazione della memorizzazione nella cache dei dati.
• Registrazione dei prompt per il monitoraggio degli abusi per i modelli Google: come descritto nella sezione 4.3 "Sicurezza e abusi dell'AI generativa" dei Termini di servizio di Google Cloud Platform, Google potrebbe registrare i prompt per rilevare potenziali abusi e violazioni delle proprie Norme di utilizzo accettabile e Norme relative all'uso vietato nell'ambito della fornitura di servizi di AI generativa ai clienti. Solo i clienti il cui utilizzo di Google Cloud è regolato dai Termini di servizio di Google Cloud Platform e che non dispongono di un account di fatturazione Cloud con fatturazione sono soggetti al logging rapido per il monitoraggio degli abusi. Se rientri nell'ambito della registrazione dei prompt per il monitoraggio degli abusi e vuoi una conservazione dei dati pari a zero, puoi richiedere un'eccezione per il monitoraggio degli abusi. Vedi Monitoraggio degli abusi.
• Grounding con la Ricerca Google: come descritto nella sezione 19 "Servizi di AI generativa: grounding con la Ricerca Google" dei Termini specifici del servizio, Google memorizza i prompt e le informazioni contestuali che i clienti possono fornire e l'output generato per trenta (30) giorni allo scopo di creare risultati fondati e suggerimenti di ricerca. Queste informazioni memorizzate possono essere utilizzate per il debug e il test dei sistemi che supportano il grounding con la Ricerca Google. Non è possibile disattivare l'archiviazione di queste informazioni se utilizzi Grounding con la Ricerca Google.
• Ripresa della sessione per l'API Gemini Live:questa funzionalità è disabilitata per impostazione predefinita. Deve essere abilitata dall'utente ogni volta che chiama l'API specificando il campo nella richiesta API e la privacy a livello di progetto viene applicata ai dati memorizzati nella cache. L'attivazione della ripresa della sessione consente all'utente di riconnettersi a una sessione precedente entro 24 ore memorizzando i dati memorizzati nella cache, inclusi i dati di prompt di testo, video e audio e gli output del modello, per un massimo di 24 ore. Per ottenere una conservazione dei dati pari a zero, non attivare questa funzionalità. Per maggiori informazioni su questa funzionalità, incluso come attivarla, consulta API Live.

Ciò vale per tutti i modelli gestiti su Vertex AI, inclusi i modelli GA e pre-GA.

Attivazione e disattivazione della memorizzazione nella cache dei dati

Puoi utilizzare i seguenti comandi curl per ottenere lo stato della memorizzazione nella cache, disattivarla o riattivarla. Quando disattivi o riattivi la memorizzazione nella cache, la modifica viene applicata a tutte le regioni Google Cloud . Per maggiori informazioni sull'utilizzo di Identity and Access Management per concedere le autorizzazioni necessarie per attivare o disattivare la memorizzazione nella cache, consulta Controllo dell'controllo dell'accesso AI con IAM. Espandi le sezioni seguenti per scoprire come ottenere l'impostazione della cache corrente, come disattivarla e come attivarla.

PROJECT_ID=PROJECT_ID
# Setup project_id
$ gcloud config set project PROJECT_ID

# GetCacheConfig
$ curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig

# Response if caching is enabled (caching is enabled by default).
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig"
}

# Response if caching is disabled.
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig"
  "disableCache": true
}
    

PROJECT_ID=PROJECT_ID
# Setup project_id
$ gcloud config set project PROJECT_ID

# Setup project_id.
$ gcloud config set project ${PROJECT_ID}

# Opt-out of caching.
$ curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig -d '{
  "name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig",
  "disableCache": true
}'

# Response.
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig/operations/${OPERATION_ID}",
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}
    

PROJECT_ID=PROJECT_ID
LOCATION_ID="us-central1"
# Setup project_id
$ gcloud config set project PROJECT_ID

# Setup project_id.
$ gcloud config set project ${PROJECT_ID}

# Opt in to caching.
$ curl -X PATCH     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig -d '{
  "name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig",
  "disableCache": false
}'

# Response.
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig/operations/${OPERATION_NUMBER}",
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}
    

Passaggi successivi

• Scopri di più sulle best practice per l'AI responsabile e sui filtri di sicurezza di Vertex AI.
• Scopri di più sulla governance dei dati di Gemini in Google Cloud .