Google은 업계 최초로 AI/ML 개인 정보 보호 약정을 발표했습니다. 여기에는 클라우드에 저장된 고객 데이터에 대해 고객이 가장 높은 수준의 보안 및 제어 권한을 가져야 한다는 Google의 신념이 표명되어 있습니다. 이 약정은 Google Cloud의 생성형 AI 제품으로 확장됩니다. Google은 강력한 데이터 거버넌스 관행을 통해 팀이 이러한 약정을 준수하도록 하고 있으며, 여기에는 Google Cloud 가 제품 개발에 사용하는 데이터에 대한 검토도 포함됩니다. Google이 데이터를 처리하는 방식에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 데이터 처리 추가 조항(CDPA)에서도 찾아볼 수 있습니다.
학습 제한
서비스별 약관의 서비스 약관 섹션의 17항 '학습 제한'에 설명된 대로 Google은 사용자의 사전 허가나 지시 없이 사용자 데이터를 사용하여 AI/ML 모델을 학습하거나 미세 조정하지 않습니다. 이는 GA 및 GA 이전 모델을 포함하여 Vertex AI의 모든 관리형 모델에 적용됩니다.
고객 데이터 보관 및 데이터 보관 제로 달성
고객 데이터는 다음 시나리오 및 조건에서 Google 모델의 Vertex AI에 제한된 기간 동안 보관됩니다. 데이터 보관 제로를 달성하려면 고객이 다음 각 영역에서 특정 조치를 취해야 합니다.
Google 모델의 데이터 캐싱: 기본적으로 Google 파운데이션 모델은 Gemini 모델의 입력을 캐시합니다. 이는 지연 시간을 줄이고 고객의 후속 프롬프트에 대한 응답을 가속화하기 위한 조치입니다. 캐시된 콘텐츠는 요청이 처리된 데이터 센터에 최대 24시간 동안 저장됩니다. 데이터 캐싱은 Google Cloud 프로젝트 수준에서 사용 설정 또는 사용 중지되며 캐시된 데이터에는 프로젝트 수준의 개인 정보 보호가 적용됩니다. Google Cloud 프로젝트의 동일한 캐시 설정이 모든 리전에 적용됩니다. 데이터 보관 제로를 달성하려면 데이터 캐싱을 사용 중지해야 합니다. 데이터 캐싱 사용 설정 및 사용 중지를 참조하세요.
Google 검색을 사용한 그라운딩: 서비스별 약관 19항 '생성형 AI 서비스: Google 검색을 사용한 그라운딩'에 설명된 대로 Google은 고객이 제공할 수 있는 프롬프트 및 컨텍스트 정보를 저장하고, 그라운딩된 결과 및 추천 검색어를 생성하기 위해 30일 동안 생성된 출력을 저장합니다. 이렇게 저장된 정보는 Google 검색을 사용한 그라운딩을 지원하는 시스템의 디버깅 및 테스트에 사용될 수 있습니다. Google 검색을 사용한 그라운딩을 사용하는 경우 이 정보의 저장을 사용 중지할 방법이 없습니다.
Gemini Live API의 세션 재개: 이 기능은 기본적으로 사용 중지되어 있습니다. 사용자는 API 요청에서 필드를 지정하여 API를 호출할 때마다 이 기능을 사용 설정해야 하며, 캐시된 데이터에는 프로젝트 수준의 개인 정보 보호가 적용됩니다. 세션 재개를 사용 설정하면 사용자가 텍스트, 동영상, 음성 프롬프트 데이터, 모델 출력 등 캐시된 데이터를 최대 24시간 동안 저장하여 24시간 이내에 이전 세션에 다시 연결할 수 있습니다. 데이터 보관 제로를 달성하려면 이 기능을 사용 설정하지 마세요. 이 기능에 관한 자세한 내용(사용 설정 방법 포함)은 Live API를 참조하세요.
이는 GA 및 GA 이전 모델을 포함하여 Vertex AI의 모든 관리형 모델에 적용됩니다.
데이터 캐싱 사용 설정 및 사용 중지
다음 curl 명령어를 사용하여 캐싱 상태를 확인하거나 캐싱을 중지하거나 캐싱을 다시 사용 설정할 수 있습니다.
캐싱을 중지하거나 다시 사용 설정하면 변경사항이 모든 Google Cloud 리전에 적용됩니다. Identity and Access Management를 사용하여 캐싱을 사용 설정하거나 중지하는 데 필요한 권한을 부여하는 방법에 대한 자세한 내용은 IAM을 사용한 Vertex AI 액세스 제어를 참조하세요.
다음 섹션을 확장하여 현재 캐시 설정을 가져오고, 캐싱을 사용 중지 및 사용 설정하는 방법을 알아보세요.
현재 캐싱 설정 확인
다음 명령어를 실행하여 프로젝트에서 캐싱이 사용 설정 또는 중지되었는지 확인합니다. 이 명령어를 실행하려면 사용자에게 roles/aiplatform.viewer, roles/aiplatform.user, roles/aiplatform.admin 역할 중 하나가 부여되어 있어야 합니다.
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
}
캐싱 사용 중지
다음 curl 명령어를 실행하여 Google Cloud 프로젝트에 대한 캐싱을 사용 중지합니다. 이 명령어를 실행하려면 사용자에게 Vertex AI 관리자 역할 roles/aiplatform.admin이 부여되어 있어야 합니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-08-08(UTC)"],[],[],null,["# Generative AI and zero data retention\n\nGoogle was the first in the industry to publish an\n[AI/ML Privacy Commitment](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-unveils-ai-and-ml-privacy-commitment),\nwhich outlines our belief that customers should have the highest level of\nsecurity and control over their data that is stored in the cloud. That commitment\nextends to Google Cloud's generative AI products. Google ensures that its\nteams are following these commitments through robust data governance practices,\nwhich include reviews of the data that Google Cloud uses in the development of\nits products. More details about how Google processes data can also be found in\nGoogle's [Cloud Data Processing Addendum (CDPA)](https://cloud.google.com/terms/data-processing-addendum).\n\nTraining restriction\n--------------------\n\nAs outlined in Section 17 \"Training Restriction\" in the Service Terms section of\n[Service Specific Terms](https://cloud.google.com/terms/service-terms),\nGoogle won't use your data to train or fine-tune any AI/ML models without your\nprior permission or instruction. This applies to all managed models on\nVertex AI, including GA and pre-GA models.\n\nCustomer data retention and achieving zero data retention\n---------------------------------------------------------\n\nCustomer data is retained in Vertex AI for Google models for limited\nperiods of time in the following scenarios and conditions. To achieve zero data retention, customers must take specific actions within each of these areas:\n\n- **Data caching for Google models** : By default, Google foundation models cache inputs for Gemini models. This is done to reduce latency and accelerate responses to subsequent prompts from the customer. Cached contents are stored for up to 24 hours in the data center where the request was served. Data caching is enabled or disabled at the Google Cloud project level, and project-level privacy is enforced for cached data. The same cache settings for a Google Cloud project apply to all regions. To achieve zero data retention, you must disable data caching. See [Enabling and disabling data caching](#enabling-disabling-caching).\n- **Prompt logging for abuse monitoring for Google models** : As outlined in Section 4.3 \"Generative AI Safety and Abuse\" of [Google Cloud Platform Terms of Service](https://cloud.google.com/terms), Google may log prompts to detect potential abuse and violations of its [Acceptable Use Policy](https://cloud.google.com/terms/aup) and [Prohibited Use Policy](https://policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy) as part of providing generative AI services to customers. Only customers whose use of Google Cloud is governed by the [Google Cloud Platform Terms of Service](https://cloud.google.com/terms) and who don't have an [Invoiced Cloud Billing account](/billing/docs/concepts#billing_account_types) are subject to prompt logging for abuse monitoring. If you are in scope for prompt logging for abuse monitoring and want zero data retention, you can request an exception for abuse monitoring. See [Abuse monitoring](/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/abuse-monitoring).\n- **Grounding with Google Search** : As outlined in Section 19 \"Generative AI Services: Grounding with Google Search\" of the [Service Specific Terms](https://cloud.google.com/terms/service-terms), Google stores prompts and contextual information that customers may provide, and generated output for thirty (30) days for the purposes of creating grounded results and search suggestions, and this stored information may be used for debugging and testing of systems that support grounding with Google Search. There is no way to disable the storage of this information if you use Grounding with Google Search.\n- **Session resumption for Gemini Live API:** This feature is disabled by default. It must be enabled by the user every time they call the API by specifying the field in the API request, and project-level privacy is enforced for cached data. Enabling Session Resumption allows the user to reconnect to a previous session within 24 hours by storing cached data, including text, video, and audio prompt data and model outputs, for up to 24 hours. To achieve zero data retention, do not enable this feature. For more information about this feature, including how to enable it, see [Live API](/vertex-ai/generative-ai/docs/live-api#session-resumption).\n\nThis applies to all managed models on Vertex AI, including GA and\npre-GA models.\n\n### Enabling and disabling data caching\n\nYou can use the following curl commands to get\ncaching status, disable caching, or re-enable caching.\nWhen you disable or re-enable caching, the change\napplies to all Google Cloud regions. For more information about using\nIdentity and Access Management to grant permissions required to enable or disable caching, see\n[Vertex AI access control with IAM](/vertex-ai/docs/general/access-control).\nExpand the following sections to learn how to get the current cache setting, to\ndisable caching, and to enable caching. \n\n#### Get current caching setting\n\nRun the following command to determine if caching is enabled or disabled for a\nproject. To run this command, a user must be granted one of the following\nroles: `roles/aiplatform.viewer`, `roles/aiplatform.user`, or\n`roles/aiplatform.admin`. \n\n```\nPROJECT_ID=PROJECT_ID\n# Setup project_id\n$ gcloud config set project PROJECT_ID\n\n# GetCacheConfig\n$ curl -X GET -H \"Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)\" -H \"Content-Type: application/json\" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig\n\n# Response if caching is enabled (caching is enabled by default).\n{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/cacheConfig\"\n}\n\n# Response if caching is disabled.\n{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/cacheConfig\"\n \"disableCache\": true\n}\n \n``` \n\n#### Disable caching\n\nRun the following curl command to disable caching for a Google Cloud project. To run\nthis command, a user must be granted the Vertex AI administrator role,\n`roles/aiplatform.admin`. \n\n```\nPROJECT_ID=PROJECT_ID\n# Setup project_id\n$ gcloud config set project PROJECT_ID\n\n# Setup project_id.\n$ gcloud config set project ${PROJECT_ID}\n\n# Opt-out of caching.\n$ curl -X PATCH -H \"Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)\" -H \"Content-Type: application/json\" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig -d '{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/cacheConfig\",\n \"disableCache\": true\n}'\n\n# Response.\n{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig/operations/${OPERATION_ID}\",\n \"done\": true,\n \"response\": {\n \"@type\": \"type.googleapis.com/google.protobuf.Empty\"\n }\n}\n \n``` \n\n#### Enable caching\n\nIf you disabled caching for a Google Cloud project and want re-enable it, run the\nfollowing curl command. To run this command, a user must be granted the\nVertex AI administrator role, `roles/aiplatform.admin`. \n\n```\nPROJECT_ID=PROJECT_ID\nLOCATION_ID=\"us-central1\"\n# Setup project_id\n$ gcloud config set project PROJECT_ID\n\n# Setup project_id.\n$ gcloud config set project ${PROJECT_ID}\n\n# Opt in to caching.\n$ curl -X PATCH -H \"Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)\" -H \"Content-Type: application/json\" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig -d '{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/cacheConfig\",\n \"disableCache\": false\n}'\n\n# Response.\n{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig/operations/${OPERATION_NUMBER}\",\n \"done\": true,\n \"response\": {\n \"@type\": \"type.googleapis.com/google.protobuf.Empty\"\n }\n}\n \n```\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn about [responsible AI best practices and Vertex AI's safety filters](/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/responsible-ai).\n- Learn about [Gemini in Google Cloud data governance](/gemini/docs/discover/data-governance)."]]
