モデル学習からのオプトアウト
組織の検証データをDiditがモデル改善に使うことを許可するスイッチをオフにします。組織全体に効く単一の設定で、すぐに反映され、データ保持期間の設定とは別物です。
組織のBusiness Console → Settings → アカウントを開き、プライバシーとデータ利用 セクションを探して、 Diditが組織の検証データを使用してモデルを改善することを許可するをオフにします。 オプトアウトするで確定してください。組織全体にすぐ反映されます。
Diditは既定でモデル学習を許可しています。組織のオーナーまたは管理者であれば、誰にも連絡することなく、いつでも組織全体をオプトアウトできます。
#コンソールからオプトアウトする
- アカウントタブを開く
Business ConsoleでSettingsを開き、最初のタブアカウントのままにします。 組織名とアプリケーション一覧が置かれている、組織のページです。
- プライバシーとデータ利用セクションを探す
組織情報のすぐ下にあるプライバシーとデータ利用セクションまでスクロールします。
- スイッチをオフにする
Diditが組織の検証データを使用してモデルを改善することを許可するをオフにします。
- 確定する
モデル改善をオプトアウトしますか?というダイアログが出ます。オプトアウトする をクリックすると、セクションにオプトアウト済みのバッジが表示されます。
#組織全体でひとつのスイッチ
この設定にアプリケーション単位の版はなく、アプリケーションの設定内にもありません。アカウントタブにあるひとつのスイッチが、組織内のすべてのアプリケーションと、組織がこれまでに実行したすべての検証に及びます。
これはデータ保持期間の設定とは別物です。保持期間はアプリケーションごとに App Settings → Data retentionで設定し、Diditがセッションを保存する期間を決めます。 モデル学習のスイッチは保持期間を変えませんし、保持期間を変えてもモデル学習からオプト アウトしたことにはなりません。 Diditがユーザーのデータをどう保護するかを参照 してください。
#オプトアウトで起きること
変更が有効になると、Diditは組織の過去のデータと新規に取得したデータの両方を、今後の次の用途から除外します。
- モデルの学習とファインチューニング
- モデルの評価と検証
- データセットの整備
- 学習データのエクスポート
有効になった変更は監査のために記録されます。
#オプトアウトで起きないこと
- 何も削除されません。 検証記録はそのまま残ります。データを消す場合はセッションと個人データの削除を参照してください。
- 保持期間は変わりません。
- 稼働中の処理には影響しません。 検証、不正検知、サポート、セキュリティ、コンプライアンス処理はそのまま続きます。
- 既存モデルへの遡及はありません。 オプトアウト前に学習済みのモデルが再学習されたり、学習が取り消されたりすることはありません。
#変更できる人
組織を更新する権限を持つメンバー、実務上はオーナーと管理者だけです。それ以外のメンバーは現在の状態を見られますが、変更はできません。チームメンバーの招待とロール設定を参照してください。
#元に戻す
スイッチを再びオンにすると、対象となる組織のデータが今後のモデル関連の作業で利用できるようになります。オンに戻すときの確認ダイアログはありません。
オプトアウトはセルフサービスなので、サポートが代行することはできず、誰かに連絡する必要 もありません。ユーザーに代わっての削除依頼や、Diditの処理者としての役割に関する質問など、 その他のプライバシー関連の依頼は引き続きprivacy@didit.me宛てです。