IA generativa e governança de dados

O Google foi o primeiro no setor a publicar um compromisso de privacidade de IA/ML, que descreve que os clientes devem ter o mais alto nível de segurança e controle sobre os dados armazenados na nuvem. Esse compromisso se estende aos produtos de IA generativa do Google Cloud. O Google garante que as equipes sigam esses compromissos por meio de práticas robustas de governança de dados, que incluem revisões dos dados que o Google Cloud usa no desenvolvimento dos produtos. Para mais detalhes sobre como o Google processa dados, consulte o Adendo sobre processamento de dados do Cloud (CDPA).

Definições

Termo Descrição
Modelos de fundação Modelos de machine learning (ML) em grande escala treinados em uma grande quantidade de dados e que podem ser usados para diversas tarefas.
Modelos de adaptadores Também conhecidas como camadas de adaptadores ou pesos dos adaptadores. Eles são modelos de ML que funcionam em conjunto com um modelo de fundação para melhorar o desempenho de tarefas especializadas.
Dados do cliente Confira as definições nos Termos de Serviço do Google Cloud Platform.
Treinamento O processo de usar dados para treinar um modelo de ML.
Previsão Também conhecida como inferência, que se refere ao processamento de entradas com modelos de ML para gerar saídas.
Classificadores de segurança Usado para identificar determinadas categorias de conteúdo, como material potencialmente violador, durante o processo de previsão.

Treinamento do modelo de fundação

Por padrão, o Google Cloud não usa dados do cliente para treinar os modelos de fundação. Os clientes podem usar os modelos de fundação do Google Cloud sabendo que as instruções, as respostas e os dados de treinamento do modelo adaptador não são usados para o treinamento dos modelos de fundação.

Treinamento do modelo adaptador

A Vertex AI oferece um serviço para que os clientes treinem modelos adaptadores. Os dados de treinamento do modelo adaptador são dados do cliente e não são armazenados. Além disso, os dados do cliente não são usados para melhorar os modelos de fundação do Google Cloud. O modelo adaptador só está disponível para o cliente que treinou esse modelo. O Google não reivindica a propriedade dos modelos adaptadores, exceto quando eles usam propriedades intelectuais atuais do Google. Por padrão, os dados do cliente são armazenados em formato criptografado e criptografados em trânsito. O cliente também pode controlar a criptografia dos modelos adaptadores usando chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente (CMEK, na sigla em inglês) e pode excluí-los a qualquer momento.

Previsão

As entradas e saídas processadas por modelos de fundação, modelos adaptadores e classificadores de segurança durante a previsão são dados do cliente. Os dados do cliente nunca são registrados pelo Google sem o consentimento explícito do cliente permitindo o armazenamento em cache de entradas e saídas.

Durante a previsão, não registramos dados do cliente para gerar a saída de um cliente ou treinar modelos de fundação. Por padrão, o Google armazena em cache as entradas e saídas de um cliente nos modelos do Gemini para acelerar as respostas aos comandos subsequentes do cliente. Os conteúdos armazenados em cache são armazenados por até 24 horas. A privacidade no nível do projeto é aplicada aos dados armazenados em cache. Para saber como usar a API para conhecer o status do armazenamento em cache, desativar ou reativar o armazenamento em cache em um projeto do Google Cloud, consulte Como ativar ou desativar o armazenamento em cache? Se você desativar o armazenamento em cache, talvez enfrente uma maior latência.

Cancelar a participação no programa Trusted Tester

Se você permitiu anteriormente que o Google usasse seus dados para melhorar os serviços de IA/ML pré-GA como parte dos termos do programa Trusted Tester, use o formulário de desativação Programa Trusted Tester: solicitação de desativação.

A seguir