Czy nasze dane są używane do szkolenia modeli AI?
Spośród wszystkich pytań w sekcji AI, jest to pytanie, gdzie przypadkowa odpowiedź robi najwięcej szkód - ponieważ jest to pisemne oświadczenie o własnych danych kupującego. Szczera, kompletna odpowiedź ma dwie warstwy, a druga mieszka w umowie, która zasługuje na ponowne przeczytanie przed odpowiedzią: umowa przetwarzania danych z dostawcą modelu.
Dlaczego kupujący pytają o to?
Pytanie nie dotyczy nauki maszynowej. To kwestia poufności w kostiumie ML: Czy nasze kontrakty, finanse, rejestry klientów - cokolwiek włożymy do produktu - mogą skończyć wewnątrz modelu, który służy innym firmom, poza naszą kontrolą i poza usunięciem? Dlatego pytania dotyczące szkoleń i przepływu danych są standardowe w instrumentach duediligence AI, takich jak AI-CAIQ i w domenie SIG 2026 AI (patrz nasz przewodnik AI- CAIQ) i w wielu niestandardowych sekcjach AI, i dlaczego ten może być trudną bramą: odpowiedź zasila w recenzję kupującego DPA, nie tylko karty bezpieczeństwa.
Uczciwa struktura odpowiedzi
Dwie warstwy, następnie dowody - ta sama struktura co Etap 2 nasza metoda dla sekcji AI:
- Twoja własna praktyka. Zrób Ty pociąg lub fine- dostroić dowolny model na danych klienta? Jeśli nie, powiedz to wprost. Jeśli tak, należy dokładnie określić: jakie dane, jaki cel, jaka podstawa umowna, czy klient może zrezygnować.
- Warunki umowne twojego modela. Standardowe warunki API i przedsiębiorstwa głównych dostawców modeli generalnie wykluczają korzystanie z danych API klienta do szkolenia, chyba że klient wybiera - ale nie potwierdzają tego z pamięci. Terminy różnią się między poziomami konsumenta i API tego samego dostawcy oraz między wersjami. Wyciągnij umowę o przetwarzaniu danych, którą podpisałeś, potwierdź, co mówi o szkoleniu i cytuj po imieniu i dacie.
- Dowody wokół niego. Zachowanie impulsów i wyjść (Twój, a dostawca jest pod DPA), czy dostawca pojawia się na publicznej liście podprocesorów, a region przetwarzania. Jeśli dostawca przetwarza w USA, spodziewaj się kontynuacji transferów międzynarodowych - weryfikuj mechanizm transferu w podpisanym DPA przed nazwaniem.
Szablon - tylko dla orientacji. Zastąp każdy uchwyt faktami, które zweryfikowałeś. Wyrok o usługodawcy jest tylko tak dobry, jak umowa, którą faktycznie podpisałeś - potwierdzić go przeciwko podpisanej wersji, zanim to opuści twoją skrzynkę na listy.
"Nasza praktyka: [Twój produkt] nie używa danych klienta do szkolenia lub fine- tune modeli AI. Warunki dostawcy: zawartość klienta przekazana do funkcji AI [Twój produkt] jest przetwarzana za pośrednictwem [dostawcy] API na podstawie [umowy o przetwarzaniu danych dostawcy, wersja / data], w ramach której zawartość przekazana za pośrednictwem API nie jest wykorzystywana do szkolenia modeli [dostawcy]. [Dostawca] pojawia się na naszej liście podprocesorów pod adresem [URL]. Zatrzymanie i lokalizacja: dla [celu]; utrzymanie przez [usługodawcę] podlega tej samej umowie; przetwarzanie odbywa się w [regionie] ".
Błąd, że koszty transakcji
Odpowiadając "nie" z pamięci. Twierdzenie "nasz dostawca nie trenuje na API danych" jest łatwe do napisania z pół zapamiętanego posta bloga - i trudno stać za, ponieważ jego jedynym prawdziwym źródłem jest umowa, którą podpisałeś. Jeżeli doradca kupującego wyciąga aktualne warunki dostawcy i nie dopasowuje się do Twojej odpowiedzi (nieprawidłowy poziom, przestarzała wersja, polityka produktu konsumenckiego cytowana dla produktu API), nie popełniłeś małego błędu: popełniłeś pisemny błąd co do ich danych, w dokumencie, który możesz zażądać na etapie umowy.
Błąd biegacza odpowiada tylko na temat dostawcy. Recenzent, który czyta "nasz dostawca modeli nie trenuje na danych API" i nic innego nie wyśle oczywistego follow- up: A ty? Zakryj obie warstwy jedną odpowiedzią i pytanie się zamyka; przykryj jedną i staje się nitką.
Mini- FAQ
Czy główni dostawcy AI szkolą się na danych przesyłanych za pośrednictwem swoich API?
Ich standardowe warunki API i przedsiębiorstwa zwykle wykluczają szkolenia na temat danych API klienta, chyba że klient wybiera w - ale poziomy i wersje różnią się, więc zweryfikuj DPA, które faktycznie podpisałeś i cytuj go według nazwy i daty, zamiast odpowiadać z pamięci.
Czy jedno słowo "nie" jest kompletną odpowiedzią?
Nie. Kupujący oczekują własnej praktyki, warunków usługodawcy, a retencji, podprocesor i regionu szczegóły wokół nich. Gołe "nie" odczytuje jako niezbadane i zaprasza do kontynuacji rundy.
Co jeśli zrobimy fine- tune na danych klientów?
Powiedz to dokładnie: jakie dane, jaki cel, jaką podstawę umowy i wszelkie opcje. "Tak, ograniczone do X pod Y" przetrwa due diligence; a "nie" nabywca później zaprzecza bierze całą wiarygodność kwestionariusza z nim.
Powiązane: "Czy jesteś zgodny z EU AI Act?" - zazwyczaj następne pytanie na tej samej stronie - plus pierwszy-24-godzinny podręcznik i wolny Sprawdzanie Article 50 jeśli Twój produkt transportuje AI pod własną marką.