La seguridad de los datos se ha convertido en una preocupación clave a medida que las empresas implementan aplicaciones RAG que utilizan Modelos de Lenguaje Extenso (LLM). Según una encuesta reciente, más del 80% de los equipos de privacidad indicaron que manejan aspectos de gobernanza de datos y IA. La protección de datos es un aspecto crítico en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial.
La confianza solo puede construirse cuando se observan estándares de privacidad de datos y seguridad de nivel comercial. A pesar de que algunos clientes pueden gestionar sus períodos de retención, sigue existiendo el riesgo de utilizar información privada en flujos de trabajo RAG que dependen de terceros proveedores de LLM.
El riesgo de exposición de datos sigue siendo elevado, incluso cuando los LLM se ejecutan en máquinas físicas. Es crucial evaluar si los proveedores de sistemas LLM que recopilan y procesan datos cumplen con los estándares de privacidad y seguridad que necesitan las empresas.
¿Qué sucede con tus datos cuando utilizas LLMs?
El manejo de los datos en un LLM depende en gran medida de los contratos y políticas del proveedor. Si bien la mayoría de los proveedores priorizan la privacidad y la seguridad, existen diferencias en sus prácticas de retención de datos.
Almacenamiento temporal de datos
Algunos proveedores permiten el almacenamiento a corto plazo de datos del usuario para la detección de abusos, monitoreo y depuración. Azure OpenAI Service garantiza que los datos de los usuarios se mantengan confidenciales y no se utilicen para mejorar los modelos sin consentimiento explícito.
Almacenamiento permanente de datos
Otros proveedores retienen datos a largo plazo para mejorar el desempeño de los modelos. Las organizaciones deben revisar cuidadosamente estas prácticas para garantizar que sus datos sensibles sean protegidos y cumplan con normativas de privacidad.
Acuerdos empresariales
Empresas con estrictas políticas de privacidad suelen negociar contratos empresariales con los proveedores de LLM. Estos acuerdos garantizan la no retención de datos sin consentimiento del usuario. Por ejemplo, algunos acuerdos incluyen políticas de Zero Data Retention (ZDR), lo que significa que los datos del usuario no se almacenan ni reutilizan sin su autorización.
Políticas específicas por proveedor
Los proveedores de LLM aplican diferentes prácticas de privacidad. Azure OpenAI Service asegura que los datos permanezcan en la geografía del cliente y no se utilicen para entrenar modelos sin consentimiento. OpenAI, por otro lado, utiliza datos para la prevención de abusos y la mejora de modelos, mientras que Google Vertex AI y AWS Bedrock enfatizan encriptación y seguridad del almacenamiento. Anthropic (Claude) restringe el uso de datos para entrenamiento sin el permiso explícito del usuario.
¿Por qué puede ser necesario almacenar datos?
El almacenamiento de datos facilita la detección de abuso, depuración y monitoreo de modelos, además de permitir ajustes personalizados para mejorar su precisión en tareas específicas.
¿Cómo pueden las empresas proteger la privacidad de los datos?
Para fortalecer la privacidad en el uso de LLMs, las empresas pueden:
- Revisar políticas de los proveedores para garantizar el cumplimiento con normativas organizacionales.
- Establecer acuerdos empresariales que restrinjan el uso y almacenamiento de datos.
- Implementar despliegues privados en nubes internas para reducir la exposición externa.
- Aplicar estrategias de minimización y anonimización de datos.
- Realizar auditorías y monitoreo continuo en el uso de LLMs dentro de la organización.
Consideraciones regulatorias y de cumplimiento
Las empresas deben considerar marcos regulatorios esenciales al trabajar con LLMs, como GDPR en la Unión Europea, que exige consentimiento explícito y derechos de acceso o eliminación de datos, HIPAA en EE.UU., que regula la seguridad de información médica, y SOC 2 Type II, que asegura que una organización cumple con ciertos estándares de seguridad y privacidad de datos.
Conclusión
El uso de aplicaciones basadas en LLMs implica riesgos significativos en términos de privacidad y seguridad de datos. Sin embargo, mediante la selección adecuada de proveedores, el establecimiento de acuerdos empresariales, la implementación de estrategias de anonimización y la supervisión constante, las empresas pueden mitigar estos riesgos y garantizar la confianza en el uso de estas tecnologías.
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