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 trata dados, consulte o Adendo sobre tratamento de dados do Cloud (CDPA).
Restrição de treinamento
Conforme descrito na seção 17 "Restrição de treinamento" dos Termos de Serviço em Termos Específicos do Serviço, o Google não usará seus dados para treinar ou refinar modelos de IA/ML sem sua permissão ou instrução prévia. Isso se aplica a todos os modelos gerenciados na Vertex AI, incluindo modelos GA e pré-GA.
Retenção de dados do cliente e como alcançar a retenção zero de dados
Os dados do cliente são retidos na Vertex AI para modelos do Google por períodos limitados nos seguintes cenários e condições. Para alcançar a retenção zero de dados, os clientes precisam realizar ações específicas em cada uma destas áreas:
- Cache de dados para modelos do Google: por padrão, os modelos de fundação do Google armazenam em cache as entradas dos modelos do Gemini. Isso é feito para reduzir a latência e acelerar as respostas aos comandos subsequentes do cliente. Os conteúdos armazenados em cache são armazenados por até 24 horas no data center em que a solicitação foi atendida. O armazenamento em cache de dados é ativado ou desativado no nível do projeto Google Cloud , e a privacidade no nível do projeto é aplicada aos dados armazenados em cache. As mesmas configurações de cache para um projeto do Google Cloud se aplicam a todas as regiões. Para alcançar retenção zero de dados, é necessário desativar o armazenamento em cache de dados. Consulte Como ativar e desativar o armazenamento em cache de dados.
- Registro de comandos para monitoramento de abuso em modelos do Google: conforme descrito na seção 4.3 "Segurança e abuso da IA generativa" dos Termos de Serviço do Google Cloud Platform, o Google pode registrar comandos para detectar possíveis abusos e violações da Política de uso aceitável e da Política de uso proibido como parte da prestação de serviços de IA generativa aos clientes. Somente os clientes cujo uso do Google Cloud é regido pelos Termos de Serviço do Google Cloud Platform e que não têm uma conta do Cloud Billing faturada estão sujeitos ao registro imediato para monitoramento de abuso. Se você estiver no escopo do registro de solicitações para monitoramento de abuso e quiser retenção de dados zero, poderá pedir uma exceção para o monitoramento de abuso. Consulte Monitoramento de abuso.
- Embasamento com a Pesquisa Google: conforme descrito na Seção 19 "Serviços de IA generativa: embasamento com a Pesquisa Google" dos Termos específicos do serviço, o Google armazena comandos e informações contextuais que os clientes podem fornecer, além de resultados gerados por 30 (trinta) dias para criar resultados embasados e sugestões de pesquisa. Essas informações armazenadas podem ser usadas para depuração e teste de sistemas que oferecem suporte ao embasamento com a Pesquisa Google. Não é possível desativar o armazenamento dessas informações se você usa o embasamento com a Pesquisa Google.
- Fundamentação com o Google Maps: conforme descrito na seção 19 "Serviços de IA generativa: fundamentação com o Google Maps" dos Termos específicos do serviço, o Google armazena comandos e informações contextuais que os clientes podem fornecer, além de saídas geradas por 30 dias para criar resultados fundamentados. Essas informações armazenadas só podem ser usadas para engenharia de confiabilidade, como depuração em caso de problemas no serviço, de sistemas que oferecem suporte à fundamentação com o Google Maps. Não é possível desativar o armazenamento dessas informações se você usar o Grounding com o Google Maps.
- Retomada da sessão para a API Gemini Live:esse recurso está desativado por padrão. Ele precisa ser ativado pelo usuário sempre que a API é chamada, especificando o campo na solicitação de API, e a privacidade no nível do projeto é aplicada aos dados armazenados em cache. Ao ativar a retomada da sessão, o usuário pode se reconectar a uma sessão anterior em até 24 horas armazenando dados em cache, incluindo texto, vídeo, dados de comandos de áudio e saídas do modelo, por até 24 horas. Para alcançar retenção de dados zero, não ative esse recurso. Para mais informações sobre esse recurso, incluindo como ativá-lo, consulte API Live.
Isso se aplica a todos os modelos gerenciados na Vertex AI, incluindo modelos GA e pré-GA.
Como ativar e desativar o armazenamento em cache de dados
Você pode usar os seguintes comandos curl para receber o status de armazenamento em cache, desativar o armazenamento em cache ou reativar o armazenamento em cache. Quando você desativa ou reativa o armazenamento em cache, a mudança é aplicada a todas as regiões Google Cloud . Para mais informações sobre como usar o Identity and Access Management para conceder permissões necessárias para ativar ou desativar o armazenamento em cache, consulte Controle de acesso da Vertex AI com IAM. Expanda as seções a seguir para saber como conseguir a configuração atual de cache e ativá-lo e desativá-lo.
Acessar a configuração de armazenamento em cache atual
Execute o comando a seguir para determinar se o armazenamento em cache está ativado ou desativado em um projeto. Para executar esse comando, o usuário precisa receber um dos seguintes papéis: roles/aiplatform.viewer
, roles/aiplatform.user
ou roles/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 }
Desativar cache
Execute o comando curl a seguir para desativar o armazenamento em cache para um projeto Google Cloud . Para executar
esse comando, o usuário precisa receber o papel de administrador da Vertex AI,
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" } }
Ativar o armazenamento em cache
Se você desativou o armazenamento em cache de um projeto Google Cloud e quer reativá-lo, execute o
comando curl a seguir. Para executar esse comando, o usuário precisa ter o
papel de administrador da Vertex AI, 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" } }
A seguir
- Saiba mais sobre as práticas recomendadas de IA responsável e os filtros de segurança da Vertex AI.
- Saiba mais sobre a governança de dados do Gemini no Google Cloud .