Anthropic пересматривает политику хранения данных, которая действовала с июня и вызывала недовольство корпоративных заказчиков. Согласно отчету компании, данные клиентов, использующих модели Mythos и Fable, а также будущие флагманские модели, хранились на серверах Anthropic в течение 30 дней. Цель — выявлять кибератаки, которые могут использовать ИИ-технологии. Однако такой подход создавал риски для бизнеса, так как клиенты из регулируемых отраслей не могли контролировать свои данные.

Новая схема сохраняет 30-дневное окно, но данные будут размещаться в облаке клиента, а не у Anthropic. Это означает, что заказчики получают больше контроля над информацией, что критично для компаний, работающих с чувствительными данными. По данным Bloomberg, Anthropic потратила месяцы на разработку новой системы, привлекая более 100 клиентов из регулируемых отраслей, таких как финансы и здравоохранение. Разработчик Anthropic Борис Черни подтвердил планы публично в X.

Изменения вступают в силу этой осенью. Параллельно OpenAI тестирует другой подход с Databricks и Microsoft, который также направлен на сочетание безопасности и контроля данных. Это указывает на общую тенденцию в индустрии: компании ищут способы защитить ИИ-системы от атак, не лишая клиентов права на приватность.

Новая система разместит данные в облаке клиента, а не у Anthropic, сохраняя 30-дневное окно.

Для корпоративных пользователей это важный шаг: ранее хранение данных на стороне Anthropic могло нарушать внутренние политики безопасности или требования регуляторов. Теперь клиенты смогут применять собственные механизмы защиты, что снижает риски утечек и упрощает соответствие нормам. Однако остается вопрос, насколько эффективно Anthropic сможет обнаруживать атаки, если данные не находятся на ее инфраструктуре. Компания не раскрывает деталей технической реализации, но, вероятно, использует шифрование и другие методы для доступа к данным в облаке клиента.

В целом, решение Anthropic демонстрирует, что даже крупные ИИ-компании вынуждены адаптироваться к требованиям рынка, особенно в сегменте enterprise. Это может стать прецедентом для других поставщиков ИИ-услуг, которые также сталкиваются с проблемами безопасности и конфиденциальности.