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Policy in practice · Guide pratique

Séparez les conditions d'entraînement IA des décisions de partage de données

Une déclaration d'entraînement de modèle ne décide pas si un employé peut envoyer un document à un service. Examinez séparément la divulgation, le traitement, l'accès et la conservation, en utilisant des preuves applicables au produit et compte réels.

Pour Examinateurs de la confidentialité, équipes de sécurité et sponsors d'applications

Exemple synthétique

Une équipe invoque des termes de non-entraînement pour justifier un téléchargement de fichier

Un responsable de projet veut envoyer des notes d'entretien internes à un assistant. Il a trouvé une déclaration du fournisseur sur l'entraînement et suppose que cela résout toute la revue des données sensibles.

Ce avec quoi vous travaillez

  • Le produit exact, l'organisation du compte et la déclaration pertinente du fournisseur.
  • Les informations nécessaires pour la tâche et son responsable.
  • Les preuves concernant le traitement applicable, la conservation, l'accès et les services connectés.

Une approche plus sûre

  • Enregistrez l'engagement d'entraînement dans son cadre réel.
  • Examinez le transfert d'informations proposé comme une décision distincte.
  • Minimisez l'entrée et utilisez uniquement une voie de soumission examinée.

Résultat attendu : L'approbation explique pourquoi cette tâche et cette entrée sont acceptables, tout en préservant précisément les limites de chaque engagement fournisseur.

Mettez-le en pratique

Suivez la procédure

  1. Lisez la déclaration d'entraînement dans son contexte

    Trouvez la documentation principale actuelle ou les preuves contractuelles pour le produit et le compte précis. Enregistrez les paramètres ou conditions applicables. Évitez de transférer une déclaration d'un service d'entreprise à un compte personnel, ou d'un produit API à un assistant de marque similaire.

  2. Cartographiez la divulgation proposée

    Identifiez ce qui sort du contrôle de l'employé, pourquoi la tâche en a besoin et quelles parties ou services connectés sont impliqués. Demandez au propriétaire des données si l'entrée est appropriée. Un engagement sur l'amélioration du modèle ne donne pas en soi la permission organisationnelle de partager des informations clients ou internes.

  3. Examinez les autres questions de traitement des données

    Évaluez le traitement et le lieu de stockage, la conservation, l'accès, les autorisations connectées et les options de suppression en utilisant les preuves applicables. Gardez visibles les questions sans réponse. N'inférez pas que les données restent sur l'appareil, ne sont jamais conservées ou ne peuvent être consultées simplement parce que l'utilisation pour l'entraînement est restreinte.

  4. Appliquez la limite d'entrée examinée

    Minimisez la requête ou le document et sélectionnez le compte et le workflow approuvés. Testez toute restriction technique choisie avec du contenu synthétique. Enregistrez les conditions d'entraînement comme une partie de la décision, puis informez les employés des données qu'ils peuvent soumettre et où poser des questions en cas de doute.

Preuves avant approbation

À vérifier avant de continuer

1. L'engagement s'applique à cette organisation

Prêt quand
Les preuves nomment le produit réel et les conditions du compte en usage.
Si la vérification échoue
Vérifiez l'applicabilité avant de présenter l'engagement comme une protection.

2. Le propriétaire des données approuve la soumission

Prêt quand
La permission couvre l'entrée examinée et l'objectif commercial.
Si la vérification échoue
Utilisez une alternative minimisée ou suspendez la divulgation proposée.

3. Les autres questions de gestion des données restent distinctes

Prêt quand
L’évaluation enregistre les preuves de traitement, de conservation et d’accès sans les déduire des conditions de formation.
Si la vérification échoue
Retournez les questions non résolues au relecteur fournisseur.

Erreurs courantes à éviter

  • Expliquer qu’aucune formation signifie aucune transmission, aucun stockage ou aucun accès possible.
  • Utiliser la déclaration de traitement régional d’un produit de sécurité pour faire des suppositions sur la gestion des données par un fournisseur d’IA distinct.
Sécurité de l'IA au travail

Évaluez ce workflow avec Aona

Où Aona peut aider

Sur les flux de travail pris en charge, les politiques de prompt et de fichier d’Aona peuvent aider à contrôler les informations soumises à un assistant. C’est une couche distincte des engagements du fournisseur concernant l’utilisation des informations reçues.

À confirmer

Aona ne définit pas les conditions de formation ou de conservation d’un fournisseur tiers. Examinez séparément le flux de données d’Aona et la gestion du fournisseur destinataire ; aucun ne remplace la décision de l’organisation concernant l’entrée.

Transformez-vous cette politique en déploiement opérationnel ?

Discutez des équipes, appareils et outils IA concernés, de la responsabilité de la politique, ainsi que des exigences de déploiement et de preuve à remplir avant le déploiement.

FAQ

Questions sur ce workflow

Désactiver la formation rend-il les téléchargements sensibles sûrs ?
Cela ne concerne que la portée de ce paramètre ou engagement. La tâche nécessite toujours un compte approuvé, une entrée appropriée et une gestion des données revue. Vérifiez les preuves actuelles du fournisseur plutôt que d’inférer une protection plus large.
La DLP peut-elle remplacer la revue des conditions du fournisseur ?
Non. La DLP peut contribuer à une politique d’entrée sur les chemins pris en charge, tandis que la revue du fournisseur concerne ce qui arrive aux informations reçues. Utilisez les deux dans le contexte du flux de travail spécifique.
Évaluation technique

Transformez-vous cette politique en déploiement opérationnel ?

Discutez des équipes, appareils et outils IA concernés, de la responsabilité de la politique, ainsi que des exigences de déploiement et de preuve à remplir avant le déploiement.

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