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ChatGPT背后藏着数百双眼睛:OpenAI雇数百外包读用户对话训练模型

动察 Beating AI 快讯,404 Media 获得的内部材料显示,OpenAI 正通过代号「Project Lily」的项目,让数百名外包人员阅读真实用户与 ChatGPT 的对话,用来训练和改进模型。审核员看不到用户名,但可能看到完整对话。有些任务还会附上用户的「记忆摘要」,包括此前聊过什么、可能住在哪里等信息。


这些人会先总结用户想做什么,再比较 ChatGPT 生成的多个回答,并按 1 到 7 分打分。审核重点包括事实是否正确、有没有过度附和用户,以及 ChatGPT 是否把自己说得太像真人。


OpenAI 会先用 Privacy Filter 去除姓名、联系方式等个人信息,但官方也承认这个模型可能漏掉不常见的身份信息和模糊的私人信息。一些敏感内容仍可能出现在审核员面前。


不是所有 ChatGPT 聊天都会被人工阅读。个人版 Free、Plus 和 Pro 默认开启「为所有用户改进模型」,用户关闭后,新聊天不会再用于训练;Business、Enterprise 和 Edu 默认不用于训练。

AI 解读
Project Lily 把 ChatGPT 训练链最不透明一环摊开:数百外包审核员阅读真实对话,按事实、过度附和、拟人化打分。4 月 OpenAI 开源 Privacy Filter,8 月 Liquid AI 本地过滤器在 6 组测试中 5 组超过它;脱敏在进步,官方仍承认不常见身份与模糊私人信息可能漏过。

更该注意的是“记忆摘要”:审核员看不到用户名,却可能读到跨会话住址与历史话题。单轮脱敏挡不住记忆聚合后的再识别。个人版 Free/Plus/Pro 默认训练,Business/Enterprise/Edu 默认不训练,数据授权按付费层级切分;叠加华尔街对私有 AI 的抵触,C 端默认供养模型、B 端合同隔离,正成为数据获取的新裂缝。
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