生成式 AI 和零資料保留

Google 是第一間發表 AI/機器學習隱私權承諾的公司。該文提到我們的信念:除了極致的安全性之外,客戶也應該對儲存在雲端的自家資料保有最大的掌控權。這項承諾也適用於 Google Cloud's 生成式 AI 產品。Google 透過完善的資料治理做法,確保團隊遵守這些承諾,包括審查 Google Cloud 用於產品開發的資料。如要進一步瞭解 Google 如何處理資料,請參閱 Google 的《Cloud 資料處理修訂條款》(CDPA)。

訓練限制

如《服務專屬條款》「服務條款」一節的第 17 條「訓練限制」所述,未經您事先許可或指示,Google 不會使用您的資料訓練或微調任何 AI/機器學習模型。這項規定適用於 Vertex AI 上的所有受管理模型,包括正式版和搶先體驗版模型。

保留顧客資料和實現零資料保留

在下列情況和條件下,Google 模型會在 Vertex AI 中保留客戶資料一段時間。如要達成零資料保留目標,客戶必須在下列各個領域採取特定行動:

  • Google 模型資料快取:根據預設,Google 基礎模型會快取 Gemini 模型的輸入內容。這麼做是為了減少延遲,並加快回覆顧客後續提示的速度。快取內容最多會在處理要求的資料中心儲存 24 小時。資料快取功能是在 Google Cloud 專案 層級啟用或停用,且系統會對快取資料強制執行專案層級的隱私權設定。專案的快取設定會套用至所有區域。 Google Cloud 如要達到零資料保留,請務必停用資料快取。請參閱「啟用及停用資料快取」。
  • 記錄提示,監控 Google 模型是否有濫用情形:如《Google Cloud Platform 服務條款》第 4.3 節「生成式 AI 安全性和濫用情形」所述,Google 可能會記錄提示,以偵測潛在的濫用情形和違反《可接受的使用政策》和《使用限制政策》的行為,這是向客戶提供生成式 AI 服務的一環。只有使用 Google Cloud 時須遵守《Google Cloud Platform 服務條款》的客戶,且沒有月結 Cloud Billing 帳戶,才會受到即時記錄功能影響,以利監控濫用行為。如果您屬於濫用情形監控的提示記錄範圍,且希望系統不要保留任何資料,可以申請濫用情形監控的例外狀況。請參閱「濫用監控」。
  • 利用 Google 搜尋建立基準:如服務專屬條款第 19 節「生成式 AI 服務:利用 Google 搜尋建立基準」所述,Google 會儲存顧客提供的提示和背景資訊,以及生成的輸出內容 30 天,用於建立基準結果和搜尋建議。此外,儲存的資訊也可能用於支援利用 Google 搜尋建立基準的系統偵錯和測試。使用「以 Google 搜尋建立基準」功能時,無法停用這項資訊的儲存作業。
  • Gemini Live API 工作階段續傳:這項功能預設為停用。使用者每次呼叫 API 時,都必須在 API 要求中指定這個欄位,才能啟用這項功能,且系統會對快取資料強制執行專案層級的隱私權設定。啟用「繼續對話」功能後,系統會將文字、影片和音訊提示資料,以及模型輸出內容等快取資料儲存最多 24 小時,使用者即可在 24 小時內重新連線至先前的對話。如要將資料保留時間設為零,請勿啟用這項功能。如要進一步瞭解這項功能 (包括如何啟用),請參閱 Live API

這項限制適用於 Vertex AI 上的所有代管模型,包括正式發布版和搶先體驗版模型。

啟用及停用資料快取

您可以使用下列 curl 指令取得快取狀態、停用快取或重新啟用快取。停用或重新啟用快取時,變更會套用至所有 Google Cloud 區域。如要進一步瞭解如何使用 Identity and Access Management 授予啟用或停用快取所需的權限,請參閱「運用 IAM 執行 Vertex AI 存取控管」。請展開下列各節,瞭解如何取得目前的快取設定、停用快取功能,以及啟用快取功能。

取得目前的快取設定

執行下列指令,判斷專案是否啟用或停用快取。如要執行這項指令,使用者必須獲派下列其中一個角色:roles/aiplatform.viewerroles/aiplatform.userroles/aiplatform.admin

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
}
    

停用快取

執行下列 curl 指令,為 Google Cloud 專案停用快取。如要執行這項指令,使用者必須獲得 Vertex AI 管理員角色 roles/aiplatform.admin

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"
  }
}
    

啟用快取

如果您為 Google Cloud 專案停用快取功能,並想重新啟用,請執行下列 curl 指令。如要執行這項指令,使用者必須獲得 Vertex AI 管理員角色 roles/aiplatform.admin

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"
  }
}
    

後續步驟