„Prywatność” powinna być cechą, którą można zweryfikować. Najszybciej sprawdzisz tę deklarację, jeśli przestaniesz omawiać produkt ogólnie i prześledzisz jedno rzeczywiste zadanie od danych wejściowych po wynik.
Określ granicę
W przypadku aplikacji indywidualnej granicą może być jedno urządzenie. W organizacji może to być stacja robocza, sieć serwerów lub środowisko Kubernetes. Zapisz tę granicę przed porównaniem funkcji.
Następnie wskaż każdą trasę, która ją przekracza: pobieranie modelu, tożsamość, uprawnienia, diagnostyka, opcjonalna telemetria i każdy zewnętrzny model chmurowy.
Testuj każdą ścieżkę modelu osobno
Produkt może obsługiwać zarówno model lokalny, jak i opcjonalnego dostawcę chmurowego. Są to odrębne ścieżki danych, z różnymi operatorami i warunkami. Ogólna odpowiedź dotycząca produktu nie zastępuje odpowiedzi dla każdej ścieżki.
Interfejs powinien wskazać zmianę granicy przed wysłaniem treści. Użyteczna ścieżka lokalna powinna być zrozumiała samodzielnie.
Zadbaj o widoczność odpowiedzialności operacyjnej
Wnioskowanie lokalne i on-premises nie eliminuje potrzeby zabezpieczania punktów końcowych, kontroli dostępu, kopii zapasowych, nadzoru nad modelami ani zasad dla użytkowników. Zmienia się podmiot, który zarządza granicą.
Na tym polega praktyczna wartość prywatnej AI: klient może umieścić system wewnątrz mechanizmów kontroli, które już rozumie.