谷歌AI在数据隐私保护与合规方面的实践主要体现在以下几个方面：
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严格的数据治理和隐私承诺
谷歌是业界首批发布AI/机器学习隐私权承诺的公司之一，承诺为客户提供最高级别的安全性和对其云端数据的控制权。这些承诺适用于Google Cloud的生成式AI产品，如Gemini，确保Google团队在产品开发中遵守严格的数据治理规范，并通过服务条款和数据处理附录明确数据使用规则。 -
数据使用和访问控制
以Gemini for Google Workspace为例，用户与AI的交互数据保留在组织内部，未经许可不会与外部分享。Gemini不会使用客户数据来训练其他客户的模型，也不会进行人工审核，除非得到明确授权。它自动应用Google Workspace的企业级安全保护措施，确保数据访问仅限于用户有权访问的内容。 -
用户数据的去标识化和保护
在面向个人的Gemini Code Assist中，谷歌会收集用户输入的提示、代码及反馈以改进产品，但会先将数据与用户账号解除关联，且解除关联的数据最多存储18个月。用户也可以选择停用数据用于模型改进的功能。 -
本地数据处理和用户控制
例如Android Studio中的Gemini设计时充分考虑隐私保护，用户代码未经同意不会离开本地计算机。用户完全控制共享哪些数据，且数据处理遵循谷歌的隐私政策和AI原则。 -
敏感数据保护工具
谷歌云提供敏感数据保护功能，包括敏感数据发现、去标识化、动态遮盖等技术，帮助客户在使用AI模型训练或调优时，最大限度地降低数据风险，同时保持数据的实用性。这些工具支持对数据进行细粒度的访问控制和实时检查，确保合规和隐私保护。
综上，谷歌通过严格的隐私承诺、细致的数据访问控制、去标识化技术、本地数据处理设计以及敏感数据保护工具，构建了一个多层次、合规且以用户控制为核心的数据隐私保护体系，保障AI技术的安全和合规使用。
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