APIهای هوش مصنوعی بدون نگهداری داده: چه مواردی را سازندگان باید بررسی کنند

APIهای هوش مصنوعی بدون نگهداری داده به یک سوال معمول در تولید تبدیل شده‌اند، به‌ویژه برای سازندگانی که برنامه‌هایشان با تیکت‌های پشتیبانی مشتری، پیام‌های بهداشتی، پیش‌نویس‌های قانونی، سوابق منابع انسانی، جریان‌های کاری مالی یا اسناد خصوصی کسب‌وکار سروکار دارند.

نسخه کوتاه ساده است: عدم نگهداری داده باید به این معنا باشد که ارائه‌دهنده هوش مصنوعی درخواست را پردازش می‌کند، پاسخ را بازمی‌گرداند و محتوای مشتری را پس از تکمیل درخواست ذخیره نمی‌کند.

نسخه عملی پیچیده‌تر است.

شما همچنان باید بررسی کنید که کدام نقاط پایانی پوشش داده شده‌اند، آیا فایل‌های آپلود شده شامل می‌شوند، چه اتفاقی در زمان تلاش مجدد و خطاها رخ می‌دهد، آیا گزارش‌های نظارت بر سوءاستفاده شامل درخواست‌ها یا پاسخ‌ها هستند، آیا حافظه‌های کش داده‌های مشتق‌شده را ذخیره می‌کنند، و آیا برنامه خودتان محتوای دقیقی را که امیدوار بودید ارائه‌دهنده حذف کند، ثبت می‌کند.

برای سازندگانی که از ShareAI به‌عنوان بازار هوش مصنوعی و لایه API پشت یک برنامه موجود استفاده می‌کنند، این موضوع به دو دلیل اهمیت دارد. اول، ترافیک حساس استنتاج نیاز به یک برنامه مسیریابی پاک دارد. دوم، اگر استفاده از هوش مصنوعی مسیریابی‌شده را از طریق ShareAI درآمدزایی کنید، مدل صورتحساب و حاشیه نباید باعث ایجاد شیوه‌های ثبت یا نگهداری نامناسب پیرامون محتوای مشتری شود.

معنای عدم نگهداری داده در APIهای هوش مصنوعی

عدم نگهداری داده به این معناست که محتوای مشتری توسط ارائه‌دهنده هوش مصنوعی فراتر از آنچه برای پردازش درخواست لازم است ذخیره نمی‌شود.

در APIهای هوش مصنوعی، محتوای مشتری می‌تواند شامل درخواست‌ها، دستورالعمل‌های سیستم، پاسخ‌های مدل، فایل‌های آپلود شده، متن استخراج‌شده، جاسازی‌ها، زمینه بازیابی‌شده، ورودی‌های ابزار، خروجی‌های ابزار، تصاویر، صوت، رونوشت‌ها، محموله‌های سند و فراداده‌هایی باشد که می‌توانند الگوهای استفاده حساس را آشکار کنند.

عبارت کلیدی محتوای مشتری است. برخی سیستم‌ها همچنان به فراداده عملیاتی برای صورتحساب، محدودیت نرخ، پیشگیری از سوءاستفاده، مسیریابی یا قابلیت اطمینان نیاز دارند. عدم نگهداری داده به‌طور خودکار به این معنا نیست که هیچ اثری از درخواست در هیچ‌جا وجود ندارد. این به این معناست که خود محتوا نباید در گزارش‌ها، پایگاه‌های داده، خطوط لوله ارزیابی، مجموعه‌های داده آموزشی یا ابزارهای پشتیبانی سمت ارائه‌دهنده ذخیره شود.

این تمایز دلیل اهمیت قرارداد بیشتر از صفحه فرود است.

عدم نگهداری داده با عدم آموزش یکسان نیست

بسیاری از تیم‌ها از یک ارائه‌دهنده یک سوال می‌پرسند: “آیا شما روی داده‌های ما آموزش می‌دهید؟”

این کافی نیست.

یک ارائه‌دهنده می‌تواند وعده دهد که مدل‌ها را روی داده‌های API آموزش نمی‌دهد، در حالی که همچنان درخواست‌ها و پاسخ‌ها را برای نظارت بر سوءاستفاده، اشکال‌زدایی، تحلیل، پشتیبانی یا دلایل قانونی نگه می‌دارد. کنترل‌های داده پلتفرم OpenAI، به‌عنوان مثال، بین استفاده آموزشی و نگهداری نظارت بر سوءاستفاده تمایز قائل می‌شوند و عدم نگهداری داده را به‌عنوان یک کنترل جداگانه برای مشتریان و نقاط پایانی واجد شرایط توصیف می‌کنند. کنترل‌های داده پلتفرم OpenAI.

برای بررسی‌های خرید و مهندسی، این‌ها را به عنوان سوالات جداگانه در نظر بگیرید:

سؤال	چیزی که به شما می‌گوید
آیا داده‌های ما برای آموزش استفاده می‌شوند؟	آیا درخواست‌ها و خروجی‌ها مدل‌های آینده را بهبود می‌بخشند.
آیا داده‌های ما حفظ می‌شوند؟	آیا درخواست‌ها، فایل‌ها و خروجی‌ها پس از پردازش در سیستم‌های ارائه‌دهنده باقی می‌مانند.
کدام نقاط پایانی پوشش داده می‌شوند؟	آیا چت، فایل‌ها، ابزارها، کارهای دسته‌ای، تصاویر یا عوامل از همان قانون پیروی می‌کنند.
قرارداد چه می‌گوید؟	آیا وعده برای بار کاری واقعی شما قابل اجرا است.

اگر پاسخ مبهم باشد، فرض کنید حفظ استاندارد اعمال می‌شود تا زمانی که فروشنده خلاف آن را به صورت کتبی تأیید کند.

چرا سازندگان باید قبل از هدایت استنتاج حساس اهمیت دهند

سازندگان مالکین برنامه، نگهدارندگان، آژانس‌ها و تیم‌های محصول هستند که قبلاً یک برنامه خارج از ShareAI دارند.

آن برنامه ممکن است ترافیک هوش مصنوعی را از یک پلتفرم پشتیبانی، محصول تحلیل، ابزار مستندسازی، چت‌بات، اتوماسیون جریان کار، دستیار CRM، پورتال دانش داخلی یا برنامه خود میزبان ارسال کند. اگر آن درخواست‌ها حاوی داده‌های حساس باشند، حفظ داده‌ها بخشی از معماری محصول می‌شود.

خطر فقط آموزش فروشنده نیست. همچنین شامل نسخه‌های غیرضروری می‌شود.

یک ابزار خودکار پشتیبانی ممکن است شکایت مشتری همراه با جزئیات حساب ارسال کند. یک جریان کاری اسناد ممکن است یک بند قرارداد ارسال کند. یک محصول بهداشتی ممکن است اطلاعات بهداشتی محافظت‌شده ارسال کند. یک دستیار مالی ممکن است زمینه تراکنش ارسال کند. اگر آن محتوا توسط یک ارائه‌دهنده هوش مصنوعی ذخیره شود، توسط یک دروازه ثبت شود، به یک سیستم مشاهده‌پذیری کپی شود، و توسط بک‌اند خودتان نگهداری شود، میزان افشا به سرعت افزایش می‌یابد.

تیم‌های تحت نظارت از قبل به این شکل فکر می‌کنند. GDPR شامل اصول محدودیت ذخیره‌سازی و بهینه‌سازی داده‌ها در ماده ۵ این مقررات است: مقررات (EU) 2016/679. برای جریان‌های کاری بهداشتی در ایالات متحده، خلاصه قانون امنیت HIPAA وزارت بهداشت و خدمات انسانی نیاز به محافظت‌های اداری، فیزیکی و فنی برای اطلاعات بهداشتی الکترونیکی محافظت‌شده را توضیح می‌دهد: خلاصه قانون امنیت HIPAA وزارت بهداشت و خدمات انسانی.

حتی زمانی که یک تیم به طور رسمی تحت نظارت نیست، همان اصول محصول اعمال می‌شود: محتوای مشتری را نگهداری نکنید مگر اینکه محصول واقعاً به آن نیاز داشته باشد.

چک‌لیست API‌های هوش مصنوعی با نگهداری صفر داده

قبل از ارسال ترافیک حساس استنتاج از طریق هر API هوش مصنوعی، دروازه یا ارائه‌دهنده مدل، از این چک‌لیست استفاده کنید.

1. نقاط پایانی دقیق تحت پوشش را تأیید کنید

بپرسید آیا نگهداری صفر داده شامل نقطه پایانی که واقعاً استفاده می‌کنید می‌شود. فرض نکنید تکمیل‌های چت، بارگذاری فایل‌ها، ورودی‌های تصویر، جاسازی‌ها، کارهای دسته‌ای، تماس‌های ابزار، جلسات عامل، ذخیره‌سازی درخواست‌ها و اجرای کد همگی رفتار نگهداری یکسانی دارند. ویژگی‌های حالت‌دار اغلب برای کارکرد نیاز به ذخیره‌سازی دارند.

2. ورودی‌ها، خروجی‌ها و فایل‌ها را جدا کنید

برخی فروشندگان درخواست‌ها را متفاوت از فایل‌های بارگذاری‌شده یا خروجی‌های تولیدشده در نظر می‌گیرند. یک سیاست نگهداری مفید باید مشخص کند که چه اتفاقی برای درخواست‌های کاربر، درخواست‌های سیستم، خروجی‌های مدل، فایل‌های بارگذاری‌شده، متن تجزیه‌شده، داده‌های تصویر یا صوت، نتایج ابزار و زمینه بازیابی‌شده می‌افتد.

3. نظارت بر سوءاستفاده و گزارش‌های پشتیبانی را بررسی کنید

نگهداری استاندارد API هوش مصنوعی اغلب برای ایمنی، تشخیص سوءاستفاده، قابلیت اطمینان یا پشتیبانی وجود دارد. این ممکن است مشروع باشد، اما همچنان به این معناست که محتوا ممکن است ذخیره شود. بپرسید آیا درخواست‌ها و پاسخ‌ها در گزارش‌های نظارت بر سوءاستفاده، گزارش‌های پشتیبانی، نمونه‌های ارزیابی، رویدادهای تحلیل یا ردگیری اشکالات ظاهر می‌شوند.

4. بررسی تلاش‌های مجدد، شکست‌ها و زمان‌های انتظار

سیاست‌های نگهداری اغلب درخواست‌های موفقیت‌آمیز را توصیف می‌کنند. سیستم‌های تولیدی نیز دارای خطا هستند. بپرسید چه اتفاقی می‌افتد وقتی یک درخواست شکست می‌خورد، زمان انتظار تمام می‌شود، تلاش مجدد انجام می‌شود، یک طبقه‌بندی ایمنی فعال می‌شود یا یک خطای ارائه‌دهنده ایجاد می‌شود.

5. بررسی کشینگ و وضعیت برنامه

کشینگ درخواست‌ها، حافظه مکالمه، جستجوی فایل، ذخیره‌سازی برداری، ابزارهای میزبانی‌شده و پردازش دسته‌ای همگی ممکن است به وضعیت پایدار نیاز داشته باشند. این موضوع آن‌ها را بد نمی‌کند. بلکه به این معناست که باید جدا از استنتاج بدون وضعیت بررسی شوند.

6. بررسی لاگ‌های برنامه خود

عدم نگهداری داده در ارائه‌دهنده هوش مصنوعی لاگ‌های موجود در استک شما را اصلاح نمی‌کند. لاگ‌های بک‌اند، دروازه API، پروکسی معکوس، ردیاب خطا، ابزار APM، رویدادهای تحلیل، انبار داده، داشبورد پشتیبانی و صفحه‌های مدیریت داخلی خود را بررسی کنید.

7. تأیید منطقه، زیرپردازشگرها و قراردادها

برای بارهای کاری حساس، بررسی قانونی و عملیاتی را مشخص کنید. تأیید کنید کدام ارائه‌دهنده درخواست را پردازش می‌کند، کدام منطقه ترافیک را مدیریت می‌کند، کدام زیرپردازشگرها می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند، آیا قرارداد عدم نگهداری داده را ذکر می‌کند و آیا سیاست تمام مدل‌های موجود در مسیر شما را پوشش می‌دهد.

چگونه ShareAI در لایه مسیریابی و کسب درآمد قرار می‌گیرد

ShareAI یک بازار هوش مصنوعی مبتنی بر مردم و API است. مشتریان و توسعه‌دهندگان از آن برای دسترسی به بیش از 150 مدل از طریق یک API، مقایسه سیگنال‌های بازار و مسیریابی درخواست‌ها بر اساس انتخاب مدل، قیمت، دسترسی، تأخیر و قابلیت اطمینان استفاده می‌کنند.

سازندگان از ShareAI به شکل متفاوتی استفاده می‌کنند.

یک سازنده برنامه‌ای را ارائه می‌دهد که قبلاً خارج از ShareAI وجود داشته است. ShareAI برنامه را نمی‌سازد، میزبانی نمی‌کند یا به عنوان یک سازنده برنامه بدون کدنویسی عمل نمی‌کند. در عوض، سازنده می‌تواند ترافیک استنتاج هوش مصنوعی را از آن برنامه از طریق ShareAI مسیریابی کند، یک هزینه اضافی یا حاشیه تعیین کند، اجازه دهد مشتری هزینه استفاده مسیریابی‌شده را به ShareAI پرداخت کند و پرداخت‌های ماهانه بر اساس درآمد تولیدشده دریافت کند.

برای برنامه‌های حساس یا اولویت‌دار حریم خصوصی، آن مدل کسب درآمد باید با بررسی دقیق نگهداری داده‌ها همراه باشد.

ShareAI می‌تواند در لایه ترافیک هوش مصنوعی و صورتحساب کمک کند. این نیاز به تأیید نگهداری ارائه‌دهنده، لاگ‌های سطح برنامه، قراردادهای مشتری، محدودیت‌های منطقه‌ای یا تعهدات داده‌های تنظیم‌شده را حذف نمی‌کند. یک تنظیم خوب سازنده مدل کسب‌وکار و مسیر داده را به طور همزمان قابل فهم نگه می‌دارد.

سؤال درست این نیست که “آیا می‌توانیم از استفاده هوش مصنوعی کسب درآمد کنیم؟” بلکه این است: آیا می‌توانیم استفاده هوش مصنوعی را مسیریابی، صورتحساب و قیمت‌گذاری کنیم بدون اینکه محتوای مشتری را بیشتر از نیاز واقعی محصول نگهداری کنیم؟

یک الگوی ساده برای استفاده حساس از هوش مصنوعی

برای ترافیک استنتاج حساس، با کوچک‌ترین مسیر داده مفید شروع کنید:

1. داده‌های شخصی یا محرمانه غیرضروری را قبل از فراخوانی API حذف کنید.
2. فقط فیلدهایی را ارسال کنید که مدل برای انجام وظیفه نیاز دارد.
3. درخواست را از طریق لایه API هوش مصنوعی یا بازار انتخاب‌شده هدایت کنید.
4. متاداده‌های عملیاتی را برای صورتحساب و قابلیت اطمینان ذخیره کنید، نه محتوای خام مشتری مگر در صورت نیاز.
5. پیش‌فرض، درخواست‌ها و خروجی‌ها را از گزارش‌ها حذف کنید.
6. یک ماتریس نگهداری مکتوب برای برنامه، دروازه، ارائه‌دهندگان، ابزارهای مشاهده‌پذیری و سیستم‌های پشتیبانی خود نگه دارید.
7. هر زمان که مدل، نقطه پایانی، ابزار یا ارائه‌دهنده جدیدی اضافه می‌کنید، ماتریس را دوباره بررسی کنید.

این موضوع به‌ویژه برای سازندگانی با استفاده نابرابر از هوش مصنوعی اهمیت دارد. کاربران سنگین ممکن است هزینه بیشتری ایجاد کنند و ترافیک حساس‌تری نسبت به کاربران سبک تولید کنند. قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده می‌تواند منصفانه‌تر باشد، اما تیم محصول همچنان باید مدل نگهداری را تمیز نگه دارد.

زمانی که نگهداری صفر داده ممکن است کافی نباشد

نگهداری صفر داده مفید است، اما یک معماری امنیتی کامل نیست.

ممکن است به کنترل‌های قوی‌تری نیاز داشته باشید زمانی که مشتریان به استقرار خصوصی یا جداسازی در سطح VPC نیاز دارند، درخواست‌ها شامل داده‌های بهداشتی، قانونی، مالی یا کارمندی تنظیم‌شده هستند، جریان کاری به فایل‌های ذخیره‌شده یا حالت عامل طولانی‌مدت وابسته است، قراردادهای مشتری استفاده از زیرپردازشگرها یا مناطق را محدود می‌کنند، حسابرسان به شواهدی فراتر از صفحات سیاست فروشنده نیاز دارند، یا محصول خود شما به بررسی دقیق درخواست‌ها و خروجی‌ها نیاز دارد.

در این موارد، نگهداری صفر داده را به‌عنوان یک کنترل در یک طراحی گسترده‌تر در نظر بگیرید. آن را با بهینه‌سازی داده‌ها، حذف اطلاعات حساس، کنترل‌های دسترسی، بررسی فروشنده خاص نقطه پایانی، قوانین گزارش‌گیری داخلی و مستندات مشتری‌محور ترکیب کنید.

سوالات متداول

APIهای هوش مصنوعی با نگهداری صفر داده چیستند؟

APIهای هوش مصنوعی با حفظ صفر داده، محتوای مشتری را پردازش می‌کنند تا درخواست را تکمیل کنند بدون اینکه درخواست‌ها، خروجی‌ها، فایل‌ها یا سایر محتوای درخواست را پس از پردازش ذخیره کنند. دامنه دقیق به ارائه‌دهنده، نقطه پایانی، قرارداد و ویژگی بستگی دارد.

آیا حفظ صفر داده همان عدم آموزش مدل است؟

خیر. سیاست‌های عدم آموزش مشخص می‌کنند که آیا داده‌های مشتری مدل‌های آینده را بهبود می‌بخشند یا خیر. حفظ صفر داده مشخص می‌کند که آیا محتوای مشتری پس از درخواست ذخیره می‌شود یا خیر. یک ارائه‌دهنده می‌تواند از آموزش بر روی داده‌های شما اجتناب کند در حالی که همچنان درخواست‌ها یا خروجی‌ها را برای مدت محدودی نگه دارد.

آیا سازندگان به حفظ صفر داده برای هر ویژگی هوش مصنوعی نیاز دارند؟

نه همیشه. یک تولیدکننده پرسش‌های متداول عمومی ممکن است به همان کنترل‌هایی که یک خلاصه‌کننده مراقبت‌های بهداشتی یا دستیار اسناد قانونی نیاز دارد، احتیاج نداشته باشد. سازندگان باید الزامات حفظ داده‌ها را با حساسیت ترافیک، وعده‌های مشتری و تعهدات قراردادی تطبیق دهند.

آیا ShareAI می‌تواند حفظ صفر داده را برای هر مسیر ارائه‌دهنده تضمین کند؟

این فرض را نکنید. ShareAI یک بازار هوش مصنوعی و لایه API برای دسترسی به مدل‌ها، مسیریابی، صورتحساب و کسب درآمد سازندگان است. سازندگان همچنان باید الزامات حفظ داده‌ها، رفتار ارائه‌دهنده، قراردادهای مشتری و قوانین ثبت داخلی را برای حجم کاری واقعی خود بررسی کنند.

این موضوع برای سازندگان ShareAI چه اهمیتی دارد؟

سازندگان می‌توانند استفاده از هوش مصنوعی را از یک اپلیکیشن موجود از طریق ShareAI مسیریابی کنند، یک هزینه اضافی یا حاشیه تعیین کنند، اجازه دهند مشتریان برای استفاده مسیریابی‌شده به ShareAI پرداخت کنند و پرداخت‌های ماهانه دریافت کنند. اگر اپلیکیشن داده‌های حساس را مدیریت می‌کند، سازنده باید مسیر مسیریابی و ثبت را قبل از کسب درآمد از آن استفاده به دقت طراحی کند.

یک اپلیکیشن با اولویت حفظ حریم خصوصی قبل از افزودن هوش مصنوعی چه چیزی را باید بررسی کند؟

یک اپلیکیشن با اولویت حفظ حریم خصوصی باید به حداقل‌سازی داده‌ها، حفظ داده توسط ارائه‌دهنده، ثبت دروازه، ثبت داخلی، قوانین منطقه و زیرپردازشگر، پوشش نقطه پایانی، افشاهای مشتری و اینکه آیا هر ویژگی درخواست‌ها، فایل‌ها، خروجی‌ها یا حالت مکالمه را ذخیره می‌کند، توجه کند.

آیا دروازه‌های API برای حل خطر حفظ داده کافی هستند؟

خیر. یک دروازه می‌تواند مسیریابی، سیاست، صورتحساب و مشاهده‌پذیری را متمرکز کند، اما همچنین می‌تواند به مکانی دیگر تبدیل شود که محتوا در آن ثبت می‌شود. تیم‌ها باید دروازه، اپلیکیشن و ابزارهای مشاهده‌پذیری را پیکربندی کنند تا محتوای خام مشتری را به‌طور غیرضروری ذخیره نکنند.

تفاوت بین حفظ صفر داده و استقرار خصوصی چیست؟

حفظ صفر داده معمولاً یک وعده حفظ داده در داخل معماری ارائه‌دهنده یا دروازه است. استقرار خصوصی یک مدل زیرساخت و ایزوله‌سازی است. استقرار خصوصی می‌تواند کنترل بیشتری ارائه دهد، اما همچنین ممکن است به کار عملیاتی بیشتری نیاز داشته باشد.

آیا باید درخواست‌های هوش مصنوعی برای اشکال‌زدایی ذخیره شوند؟

فقط زمانی که محصول، مشتری و مدل انطباق اجازه دهند. بسیاری از تیم‌ها می‌توانند با درخواست‌های سانسورشده، شناسه‌های درخواست، متادیتای مدل، تأخیر، تعداد توکن‌ها و کلاس‌های خطا به جای محتوای خام مشتری اشکال‌زدایی کنند.

تنظیمات نگهداری داده‌ها هر چند وقت یک‌بار باید بررسی شوند؟

تنظیمات نگهداری داده‌ها را هر زمان که یک مدل، ارائه‌دهنده، نقطه پایانی، ابزار، جریان کاری فایل، ویژگی عامل، فروشنده ثبت‌لاگ یا مسیر صورتحساب اضافه می‌کنید، بررسی کنید. یک برنامه نگهداری فقط زمانی مفید است که از معماری تولید پیروی کند.

امن‌ترین گام اول برای یک سازنده چیست؟

مسیر کامل استنتاج را نقشه‌برداری کنید. مشخص کنید که محتوای مشتری کجا وارد می‌شود، کدام سیستم‌ها آن را می‌بینند، چه چیزی ثبت می‌شود، چه مدت ذخیره می‌شود، چه کسی می‌تواند به آن دسترسی داشته باشد و به مشتری چه چیزی گفته می‌شود. سپس API، مسیریابی، صورتحساب و تنظیمات درآمدزایی را انتخاب کنید که با آن مسیر مطابقت داشته باشد.

مرحله بعد

اگر با API‌های هوش مصنوعی کار می‌کنید، با قابل مشاهده کردن مسیر ترافیک شروع کنید. سپس لایه مسیریابی و صورتحسابی را انتخاب کنید که دسترسی به مدل، استفاده و درآمدزایی را قابل فهم نگه دارد.

ShareAI به توسعه‌دهندگان یک API برای بیش از 150 مدل ارائه می‌دهد و به سازندگان راهی برای مسیریابی ترافیک استنتاج مبتنی بر اپلیکیشن از طریق ShareAI با یک مدل هزینه اضافی شفاف، پرداخت مشتری و پرداخت ماهانه ارائه می‌دهد.

تنظیمات فنی را در مستندات ShareAI, بررسی کنید، مدل‌های موجود را در بازار مدل ShareAI, مرور کنید، یا کنسول سازنده را باز کنید زمانی که آماده درآمدزایی از استفاده مسیریابی‌شده هوش مصنوعی از یک اپلیکیشن که قبلاً مالک آن هستید، هستید.