OpenAI 為了提升 ChatGPT 和 Codex 模型的效能，會將用戶的對話回饋與去除個人識別資訊後的數據，以匿名化形式進行利用。
試著想像一下。今天早上，你向 ChatGPT 傾訴了非常私人的煩惱，或是要求它總結一份含有公司機密的檔案。隨即你可能會產生這樣的擔憂：「我輸入的這些對話，會不會被 AI 學去，然後告訴別人？」
這是許多人在使用人工智慧（AI）時，必然會產生的自然疑問。今天，我們想深入剖析我們每天使用的 ChatGPT 與 OpenAI 是如何處理數據的，以及我們的對話是如何讓 AI 變得更加聰明，揭開其中的「秘密」。
這為什麼很重要？
AI 已經遠比我們想像中更深入地滲透到日常生活中。近期，即便是在金融服務等敏感領域，AI 的應用也日益增加 參考資料：OpenAI’s ChatGPT for Financial Services Boosts Data for…。了解我們所產生的數據是如何被管理的，不僅僅是安全問題，更是決定我們能否安全地控制並使用 AI 這項龐大技術的核心指標。
輕鬆理解：名為「數據去識別化」的面具
OpenAI 為了改善 ChatGPT 和 Codex（編寫程式碼的 AI 模型）等自家模型，會綜合利用用戶的對話回饋與數據 參考資料：OpenAI: “We use … de-identified data to improve ChatGPT”。
其中的關鍵在於「去識別化 (De-identification)」。
簡單來說，這就跟蒐集圖書館借書人的清單類似。如果保留顯示我們是誰（姓名、住址）的書籍借閱紀錄，自然會有風險。但如果圖書館方面刪除了「是誰借的」這項資訊，只留下「哪些書被借閱較多」的統計數據，又會如何呢？借書人的個人隱私得到了完美保護，而圖書館也能獲得應該購入哪些書籍的參考資訊。
OpenAI 所採用的去識別化，正是這種戴上「面具」的過程。在用戶輸入的對話中，去除可以鎖定個人的姓名、聯絡方式等資訊後，僅將其用於讓 AI 模型變聰明的「練習題」。此外，OpenAI 明確表示，不會嘗試對這些匿名化資訊進行將其還原為原本用戶的「重新識別 (Re-identification)」作業 參考資料：Safeguarding PHI in ChatGPT。
現況：透明度到什麼程度？
ChatGPT 的對話有時可能會被審查，這已是眾所周知的事實 參考資料：Safeguarding PHI in ChatGPT。但這並不代表有人正在即時監控你的對話。
2026 年 9 月，OpenAI 在發表金融服務專用的 ChatGPT 時，增加了更精確的數據處理與新的準確度驗證功能 參考資料：OpenAI’s ChatGPT for Financial Services Boosts Data for…。這顯示出為了讓 AI 在更安全、準確的環境下被利用，技術上正持續進化。我們在關注 AI 技術發展速度的同時，也可以看出 AI 企業也正處於提升數據管理透明度的階段。
未來會如何發展？
AI 技術從 GPT-1、GPT-2 到近期的 GPT-6 Astra，一直在不斷發展 參考資料：OpenAI & ChatGPT Timeline: GPT Release Dates to GPT-6 Astra…。未來，將會建構出更聰明的安全環境，讓 AI 能自行判斷數據的敏感度，將重要的安全對話直接排除在訓練數據之外。用戶能夠更細緻地選擇是否提供數據的權限，預計也將會增加。
MindTickleBytes 的 AI 記者觀點
人們擔心技術發展會威脅到人類隱私，這是理所當然的。然而，數據的去識別化不僅是驅動 AI 這座龐大學習引擎不可或缺的燃料，更是守護用戶信任最強大的盾牌。隨著技術高度化，企業證明「如何去識別化」的重要性，將會與「將會學習什麼」同樣關鍵。
參考資料
- 將用戶的所有對話原樣儲存並進行訓練
- 將去除個人識別資訊的數據與回饋進行匿名化處理後利用
- 將所有對話數據重新識別並重新組合
- 為了訓練效率，必要時會進行重新識別
- 對於匿名化資訊不會嘗試進行重新識別
- 未經用戶同意可隨時進行重新識別
- 個人金融諮詢專業聊天機器人
- 增加了更多數據與準確度驗證功能的 'ChatGPT for Financial Services'
- 股票自動交易功能