OpenAI 擴展零數據留存機制　推出私密安全處理自動分析跨互動風險

OpenAI 於2026年8月20日發布官方博文，宣布面向符合資格的前沿模型 API 客戶，擴展「零數據留存」（Zero Data Retention，ZDR）服務，並以預覽版形式推出名為「私密安全處理」（Private Safety Processing）的新機制。該機制的核心設計是：在不讓 OpenAI 員工接觸客戶底層內容的前提下，由自動化系統分析跨互動的風險模式。綜合該博文與 IT之家等轉述報導，事件輪廓如下。

承諾內容：不留存、不可審、不訓練

根據 OpenAI 在博文中列出的承諾，ZDR 服務的三大要點分別是：請求處理完成後，不保留提示詞或模型回覆；OpenAI 員工無法審閱客戶內容；企業數據不會用於訓練模型，除非客戶明確選擇加入。

這三項承諾並非本次首創。零數據留存是 OpenAI 既有 API 服務的選項之一，主要面向對資料治理有嚴格要求的企業與受監管產業客戶。本次的變化在於將 ZDR 的適用範圍擴展至「符合資格的前沿模型 API 客戶」，並在安全監控環節引入新的技術路徑。

問題背景：為何逐條評估不夠用

OpenAI 在博文中說明了推出這項機制的原因。該公司指出，隨著模型承擔更長、更複雜的任務，部分嚴重安全風險可能要在多輪互動之後才會顯現。而現有相容 ZDR 的安全系統通常逐條評估互動，難以識別跨對話、跨帳戶，或持續試探安全機制的行為模式。

換句話說，傳統的內容審查邏輯是看單次請求是否違規；OpenAI 試圖解決的問題則是，單次請求看似無害、但串起來構成風險的情境。這與 AI 智慧體（agent）任務時長增加、單一任務包含數十甚至上百次模型呼叫的產品趨勢直接相關。任務越長，風險訊號越分散，逐條評估的盲區也越大。

機制設計：加密、受限訊號與申訴管道

私密安全處理的技術設計有幾個層次。

第一，適用範圍涵蓋兩種儲存場景：一種是客戶自行控制基礎設施中的內容，另一種是 OpenAI 提供的儲存。在後者場景中，客戶內容由客戶控制的金鑰加密，OpenAI 員工不持有這些金鑰，因此無法存取底層提示詞和回覆。

第二，當自動化系統識別出風險後，OpenAI 只會收到範圍受限的安全訊號，用於說明涉及的活動類型，並據此判斷是否需要採取處置措施。即使內容被標記，員工仍無法查看客戶內容。

第三，客戶可透過自身系統中的資訊調查警報和處置決定。如需申訴、說明合法活動，或協助核查已確認的濫用行為，客戶可自行選擇向 OpenAI 提供相關資訊。這一設計把「是否揭露更多內容」的決定權留在客戶端。

時間軸與後續規劃

OpenAI 表示，私密安全處理目前正與早期客戶測試，計畫於9月開始推出該能力，並發布技術白皮書。該公司也承諾，後續會向客戶提前說明更新內容、對既有承諾的影響，以及客戶規劃所需的時間和支援。

就時間軸整理：8月20日博文發布與預覽說明；9月起正式向客戶推出，並搭配技術白皮書；白皮書被定位為讓客戶評估該機制對既有 ZDR 承諾影響的依據文件。

訊源對照與未決問題

本次資訊的主要來源是 OpenAI 官方博文，IT之家等媒體於8月20日轉述。截至發稿，技術白皮書尚未公布，因此該機制的具體判斷標準、安全訊號的分類粒度、誤判率的處理方式等細節，仍待後續文件披露。

幾個值得留意的待釐清點包括：所謂「範圍受限的安全訊號」具體包含哪些欄位；跨帳戶分析在客戶金鑰加密的前提下如何運作；以及「符合資格的前沿模型 API 客戶」的資格認定標準為何。這些問題在現有公開資料中均無明確答案。

從產業脈絡看，資料留存政策一直是企業採用雲端 AI 服務的關鍵談判項目，各家業者近年相繼提出不同強度的不訓練、不留存承諾。OpenAI 此次的做法，是試圖在「不接觸內容」的承諾與「識別複雜濫用模式」的安全需求之間，以自動化分析與受限訊號走出一條中間路線。這條路線能否取得企業客戶與監管機關的信任，9月推出的實際版本與白皮書將是下一個可核對的節點。

#OpenAI #資料安全 #人工智慧