Google は、AI / ML Privacy Commitment を業界で最初に発表した企業です。この取り組みは、お客様がクラウドに保存されている自社のデータについて最高レベルのセキュリティとコントロールを得られるべきだという Google の信念を示しています。この取り組みは、Google Cloud の生成 AI プロダクトにも適用されます。Google は、Google Cloud がプロダクト開発で使用するデータのレビューなど、堅牢なデータ ガバナンスの手法を通じて、チームが取り組みを遵守できるように支援しています。Google がデータを処理する方法に関する詳細は、Cloud のデータ処理に関する追加条項（CDPA）でもご確認いただけます。
定義
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| 基盤モデル | 大量のデータでトレーニングされ、幅広いタスクに使用できる大規模な ML モデル。 |
| アダプタモデル | アダプタレイヤまたはアダプタ ウェイトとも呼ばれます。専門的なタスクのパフォーマンスを改善するために、基盤モデルと連携して動作する ML モデルです。 |
| 顧客データ | 定義については、Google Cloud Platform 利用規約をご覧ください。 |
| トレーニング | データを使用して ML モデルをトレーニングするプロセス。 |
| 予測 | 推論とも呼ばれます。ML モデルで入力を処理して出力を生成することを意味します。 |
| 安全性分類器 | 予測プロセス中に、暴力の可能性があるコンテンツなど、特定のカテゴリのコンテンツを識別するために使用されます。 |
基盤モデルのトレーニング
デフォルトでは、Google Cloud は基盤モデルのトレーニングに顧客データを使用しません。お客様は Google Cloud の基盤モデルを使用できますが、その際、お客様のプロンプト、レスポンス、およびアダプタモデルのトレーニング データは、基盤モデルのトレーニングに使用されません。
アダプタモデルのトレーニング
Vertex AI には、お客様がアダプタモデルをトレーニングできるサービスが用意されています。アダプタモデルのトレーニング データは顧客データであり、保存されません。また、Google Cloud の基盤モデルの改善にも顧客データは使用されません。アダプタモデルは、アダプタモデルをトレーニングしたお客様のみが使用できます。Google は、アダプタモデルが既存の Google の知的財産を使用する範囲を除き、アダプタモデルの所有権を主張しません。デフォルトでは、顧客データは暗号化された形式で保存され、転送中も暗号化されます。また、お客様は、顧客管理の暗号鍵（CMEK）を使用してアダプタモデルの暗号化を制御し、いつでもアダプタモデルを削除できます。
予測
予測中に基盤モデル、アダプタモデル、安全性分類器によって処理される入力と出力は、顧客データです。お客様が明示的に許可（入力と出力の両方をキャッシュに保存することを許可）していない場合、顧客データが保存されることはありません。
予測の際に、お客様の出力を生成したり、基盤モデルをトレーニングしたりするために、顧客データがログに記録されることはありません。デフォルトでは、お客様からの以降のプロンプトへのレスポンスを迅速化ために、Gemini モデルに対するお客様の入力と出力がキャッシュに保存されます。コンテンツはキャッシュに最長 24 時間保存されます。キャッシュに保存されたデータには、プロジェクト レベルのプライバシーが適用されます。API を使用して Google Cloud プロジェクトのキャッシュ ステータスを取得する方法、キャッシュを無効にする方法、キャッシュを再度有効にする方法については、キャッシュを有効または無効にする方法をご覧ください。キャッシュを無効にすると、レイテンシが長くなる可能性があります。
Trusted Tester プログラムからオプトアウトする
Trusted Tester プログラムの利用規約の一環として、一般提供前の AI / ML サービスの改善を目的としてお客様のデータの使用を Google に許可していた場合は、Trusted Tester プログラム - オプトアウト リクエスト フォームを使用してオプトアウトできます。