‫Vertex AI ושמירת נתונים אפס

‫Google הייתה הראשונה בתעשייה שפרסמה התחייבות לפרטיות ב-AI/ML, שבה אנחנו מצהירים שאנחנו מאמינים שללקוחות צריכה להיות רמת האבטחה והשליטה הגבוהה ביותר על הנתונים שלהם שמאוחסנים בענן. המחויבות הזו חלה גם על מוצרי ה-AI הגנרטיבי של Google Cloud. ‫Google מוודאת שהצוותים שלה פועלים בהתאם להתחייבויות האלה באמצעות שיטות חזקות ל**משילות מידע**, שכוללות בדיקות של הנתונים ש- Google Cloud משתמשת בהם ב**פיתוח** המוצרים שלה. פרטים נוספים על האופן שבו Google מעבדת נתונים מופיעים גם בנספח לעיבוד נתונים ב-Cloud‏ (CDPA) של Google.

הגבלת ההדרכה

כפי שמפורט בסעיף 17 'הגבלות על אימון' בקטע 'תנאי השירות' של התנאים הספציפיים לשירות, Google לא תשתמש בנתונים שלכם כדי לאמן או לשפר מודלים של AI/ML בלי לקבל אישור מראש או הוראה מכם. ההגדרה הזו חלה על כל המודלים המנוהלים ב-Vertex AI, כולל מודלים בגרסת GA ומודלים בגרסת טרום-GA.

שמירת נתוני לקוחות והשגת מצב של אפס שמירת נתונים

נתוני הלקוחות נשמרים ב-Vertex AI עבור מודלים של Google לתקופות מוגבלות של זמן בתרחישים ובתנאים הבאים. כדי להגיע למצב של אפס שמירת נתונים, הלקוחות צריכים לבצע פעולות ספציפיות בכל אחד מהתחומים הבאים:

• רישום ביומן של הנחיות לצורך מעקב אחר ניצול לרעה של מודלים של Google: כפי שמפורט בסעיף 4.3 'בטיחות וניצול לרעה של AI גנרטיבי' בתנאים ובהגבלות של Google Cloud Platform,‏ Google עשויה לרשום ביומן הנחיות כדי לזהות ניצול לרעה פוטנציאלי והפרות של מדיניות השימוש המקובל ושל המדיניות בנושא שימוש אסור כחלק מהשירותים של AI גנרטיבי שהיא מספקת ללקוחות. רק לקוחות שהשימוש שלהם ב- Google Cloud כפוף לתנאים ולהגבלות של Google Cloud Platform כפופים לרישום ביומן של הנחיות לצורך מעקב אחר שימוש לרעה. אם אתם עומדים בדרישות לרישום ביומן של הנחיות לצורך מעקב אחרי התנהלות פוגעת, ואתם רוצים שלא תהיה שמירה של נתונים, אתם יכולים לבקש חריגה לצורך מעקב אחרי התנהלות פוגעת. מעקב אחר מקרים של שימוש לרעה
• הארקה באמצעות חיפוש Google: כפי שמתואר בסעיף 19 'שירותי AI גנרטיבי: הארקה באמצעות חיפוש Google' בתנאים הספציפיים לשירות, Google מאחסנת הנחיות ומידע הקשרי שהלקוחות עשויים לספק, ופלט שנוצר למשך שלושים (30) ימים למטרות יצירת תוצאות מבוססות והצעות לחיפוש. המידע המאוחסן הזה עשוי לשמש לניפוי באגים ולבדיקה של מערכות שתומכות בהארקה באמצעות חיפוש Google. אם משתמשים בהארקה עם חיפוש Google, אין אפשרות להשבית את השמירה של המידע הזה. אם אתם צריכים אפס שמירת נתונים, מומלץ להשתמש ב-Web Grounding for Enterprise.
• עיגון בעזרת מפות Google: כפי שמתואר בסעיף 19 'שירותי AI גנרטיבי: עיגון בעזרת מפות Google' בתנאים הספציפיים לשירות, Google מאחסנת הנחיות ומידע הקשרי שהלקוחות עשויים לספק, ופלט שנוצר למשך שלושים (30) ימים לצורך יצירת תוצאות מעוגנות. המידע המאוחסן הזה עשוי לשמש רק להנדסת אמינות, למשל לניפוי באגים במקרה של בעיות בשירות, של מערכות שתומכות בעיגון בעזרת מפות Google. אם משתמשים ב-Grounding עם מפות Google, אין אפשרות להשבית את השמירה של המידע הזה.
• המשכת סשן ב-Gemini Live API: התכונה הזו מושבתת כברירת מחדל. המשתמשים צריכים להפעיל את ההגדרה הזו בכל פעם שהם קוראים ל-API, על ידי ציון השדה בבקשת ה-API. הפרטיות ברמת הפרויקט נאכפת לגבי נתונים שנשמרו במטמון. הפעלת חידוש סשן מאפשרת למשתמש להתחבר מחדש לסשן הקודם תוך 24 שעות על ידי אחסון נתונים שנשמרו במטמון, כולל נתונים של הנחיות טקסט, וידאו ואודיו ופלט של מודלים, למשך עד 24 שעות. כדי להשיג אפס שמירת נתונים, אל תפעילו את התכונה הזו. מידע נוסף על התכונה הזו, כולל איך להפעיל אותה, זמין במאמר Gemini Live API.

ההגדרה הזו חלה על כל המודלים המנוהלים ב-Vertex AI, כולל מודלים בגרסת GA ומודלים בגרסת טרום-GA.

שמירת נתונים במטמון בזיכרון

כברירת מחדל, מודלי Gemini שפורסמו על ידי Google שומרים במטמון נתוני לקוחות (קלט, פלט ונתונים נגזרים) בזיכרון כדי לצמצם את זמן האחזור ולזרז את התשובות. הנתונים האלה מאוחסנים רק בזיכרון (לא במצב מנוחה), הם מבודדים ברמת הפרויקט ויש להם TTL של 24 שעות. הנתונים שנשמרים במטמון משמשים רק לשיפור הביצועים של השירות, הם עומדים בכל הדרישות בנוגע למיקום הנתונים שנבחרו, ולא מפרים את מדיניות אפס שמירת נתונים. אפשר להשבית את התכונה הזו ברמת הפרויקט.

הפעלה והשבתה של שמירת נתונים במטמון

אפשר להשתמש בפקודות curl הבאות כדי לקבל את סטטוס השמירה במטמון, להשבית את השמירה במטמון או להפעיל מחדש את השמירה במטמון. כשמשביתים או מפעילים מחדש את השמירה במטמון, השינוי חל על כל האזורים Google Cloud . למידע נוסף על שימוש בניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) כדי להעניק את ההרשאות הנדרשות להפעלה או להשבתה של שמירה במטמון, אפשר לעיין במאמר בקרת גישה ל-Vertex AI באמצעות IAM. כדי לדעת איך מקבלים את הגדרת המטמון הנוכחית, איך משביתים את השמירה במטמון ואיך מפעילים אותה, אפשר להרחיב את הקטעים הבאים.

קבלת הגדרת השמירה במטמון הנוכחית

מריצים את הפקודה הבאה כדי לקבוע אם השמירה במטמון מופעלת או מושבתת בפרויקט. כדי להריץ את הפקודה הזו, למשתמש צריכה להיות אחת מההרשאות הבאות: roles/aiplatform.viewer,‏ roles/aiplatform.user או 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
}
    

השבתת השמירה במטמון

מריצים את פקודת ה-curl הבאה כדי להשבית את השמירה במטמון בפרויקט Google Cloud . כדי להריץ את הפקודה הזו, צריך להקצות למשתמש את תפקיד האדמין של 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"
  }
}
    

הפעלת שמירה במטמון

אם השבתתם את השמירה במטמון עבור פרויקט Google Cloud ואתם רוצים להפעיל אותה מחדש, מריצים את פקודת curl הבאה. כדי להריץ את הפקודה הזו, למשתמש צריך להיות מוקצה תפקיד האדמין של 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"
  }
}
    

המאמרים הבאים

סקירה כללית

אתיקה של בינה מלאכותית

כאן אפשר לקרוא על חלק מהמגבלות של AI גנרטיבי ועל שיטות מומלצות לשימוש ב-AI גנרטיבי.

סקירה כללית

איך Gemini for Google Cloud משתמש בנתונים שלכם

איך Gemini for Google Cloud עומד במחויבות של Google לפרטיות באמצעות טכנולוגיות של AI גנרטיבי.