生成式人工智能 就不会自动使用贵公司的数据来训练公共模型。数据泄露的真正风险在于，当员工在免费且公开的聊天机器人版本中输入机密信息时，这些聊天机器人的使用条款允许收集数据以改进算法。

人工智能工具中的数据保留机制是如何运作的？

要了解生成式人工智能是否使用公司数据，有必要将生态系统分为两个截然不同的场景：消费者（公共）工具和企业工具。.

公共人工智能与私有人工智能：危险究竟在哪里？

安全标准公共人工智能（免费版本）企业集成人工智能（Skyone Studio / Autosky）
模型训练是的。这些提示信息将用于未来的算法更新。.不，该模型是静态的，或者隔离在私有环境中。.
遵守巴西通用数据保护法 (LGPD)不存在。无法保证所输入数据的可追溯性。.总计。数据传输过程经过加密，并遵守云端边界限制。.
数据保留根据用户接受的使用条款，具体情况未定。.不保留任何用于外部培训目的的人员。.


安全的云生态系统：Autosky 和 ​​Skyone Studio 的作用

利用人工智能实现流程现代化需要一个从底层保障网络安全的基础设施。而云计算和集成解决方案正是在这方面发挥着变革性作用。.

通过Autosky将传统系统迁移到云端，运营环境获得了强大的网络安全层，数据流量得到监控和隔离。此外， Skyone Studio作为理想的 iPaaS（集成平台即服务）引擎，可将公司数据库安全地连接到私有人工智能实例。

将企业数据迁移到人工智能并不意味着放弃知识产权，前提是数据治理是通过运行在强大的云基础设施上的安全 iPaaS 来实现的。.

Skyone的黄金法则

如果我使用人工智能，是否会丢失数据或违反巴西通用数据保护法 (LGPD)？

是的，如果您的团队使用缺乏监管的工具，您的公司将违反巴西通用数据保护法 (LGPD)。在公共生成式人工智能中共享客户数据、合同或医疗报告构成数据泄露，因为它剥夺了公司对这些信息生命周期的控制权。.

为了降低这种风险并避免经济处罚，IT 领导者使用 Skyone Studio 在将敏感数据发送到基于 AI 的语言模型之前对其进行屏蔽。

我的公司能否在不泄露数据的情况下拥有自己的生成式人工智能？

当然。市场上最安全、最高效的策略就是实施混合架构。该公司利用存储在其 云 ，并通过安全的API将其连接到封闭的语言模型。

AI 的功能类似于智能查询助手：它读取数据，解决内部用户的问题，并在不向外部存储库发送任何信息的情况下结束会话。.

实际应用案例：金融行业和安全集成

常问问题

1. 企业版 ChatGPT 是否使用我的数据来训练 AI？

不。企业版或通过官方 API 访问的合同禁止使用用户数据来训练新的 OpenAI 模型。.

2. 如果员工将机密数据粘贴到免费人工智能中会发生什么？

这些数据将成为人工智能开发公司的财产，用于改进系统，并且将来可能会作为对第三方查询的回应再次出现。.

3. iPaaS 如何利用人工智能帮助保障安全？

iPaaS（如 Skyone Studio）规范数据流，从而能够在数据到达 AI 之前创建安全过滤器、端到端加密和数据匿名化。.

4. 在云端使用人工智能是否会增加遭受攻击的风险？

不，只要云基础设施使用静态和传输中的数据加密、严格的访问控制（IAM）以及通过 Autosky 等平台进行网络分段即可。.

5. 人工智能能否读取公司发送的 PDF 文件和电子表格？

是的，多模态模型会处理整个文件，无论其结构化与否。因此，战略性文件绝不应提交到公共平台。.

6. 什么是 RAG（检索增强生成）？为什么它更安全？

RAC 是一种架构，其中 AI 在公司自身拥有的外部安全数据库中搜索信息来回答问题，从而无需使用私有数据训练全局模型。.

技术词汇表 

联系我们