Co dzieje się z danymi firmy w modelach AI

Odpowiedź zależy od wybranego dostawcy, umowy, konfiguracji usługi i architektury wdrożenia. Samo hasło „AI w chmurze” nie mówi, czy dane służą do trenowania modeli, jak długo są przechowywane ani kto może je odczytać.

Najpierw ogranicza się zakres danych

Agent powinien dostawać tylko informacje potrzebne do konkretnego zadania. Dane osobowe, tajemnice handlowe i pełne dokumenty nie powinny trafiać do modelu, jeżeli wystarczy wybrany fragment lub zanonimizowana treść.

Oddzielne konto techniczne i uprawnienia do określonych folderów lub rekordów zmniejszają skutek błędu. Dostęp nadany „na zapas” utrudnia późniejszy audyt.

Warunki dostawcy trzeba sprawdzić w dokumentach

• Czy treść zapytań jest używana do trenowania modeli.
• Jak długo dostawca przechowuje dane i logi.
• W jakim regionie odbywa się przetwarzanie.
• Jakie podmioty uczestniczą w świadczeniu usługi.
• Czy firma może zawrzeć wymaganą umowę powierzenia danych.

Te odpowiedzi powinny pochodzić z aktualnej umowy i dokumentacji dostawcy. Ustawienia konta konsumenckiego nie są wystarczającą podstawą dla procesu firmowego.

Model lokalny jest jedną z opcji

Przy szczególnie wrażliwych danych model może działać w środowisku kontrolowanym przez firmę albo europejskiego dostawcę infrastruktury. Taki wariant ogranicza przepływ danych, lecz zwiększa obowiązki związane z utrzymaniem, aktualizacjami i monitoringiem.

Decyzja powinna wynikać z rodzaju danych i procesu. Część zadań można bezpiecznie obsłużyć przez usługę zewnętrzną po ograniczeniu treści, a część wymaga zamkniętego środowiska. Przykład pracy na źródłach z kontrolą każdej tezy opisuje baza wiedzy, która nie zmyśla.