OpenAI 宣布為前沿模型推出 Zero Data Retention（零數據保留）選項，符合條件的 API 客戶可獲得明確承諾：提示詞與模型回應在請求處理完成後即被刪除，OpenAI 人員無法查看客戶內容，企業數據亦不會用於模型訓練，除非客戶明確選擇加入。與此同時，OpenAI 預覽了一項名為 Private Safety Processing（私密安全處理）的新技術，讓自動化系統在跨互動層面偵測潛在濫用，卻不向 OpenAI 人員揭露底層內容，解決零數據保留與安全監控之間的張力。

Zero Data Retention 是 OpenAI 為前沿模型提供的企業級私隱方案，承諾 API 客戶的提示詞與回應在處理後即被刪除，員工無法查看，企業數據亦不會用於訓練。其核心是讓企業在採用強大模型的同時，完全掌控自身數據，符合金融、醫療等行業的監管要求。

Zero Data Retention 是什麼？

Zero Data Retention 是一項數據處理承諾，適用對象為符合條件的 API 客戶。根據 OpenAI 的說明，客戶的提示詞與模型回應在請求處理完成後不會被保留，OpenAI 人員亦不會取得客戶內容進行檢視。企業客戶的數據只有在明確選擇加入的情況下，才會用於模型訓練，這項安排直接回應企業對數據外洩與合規風險的憂慮。

Zero Data Retention 是一項數據處理承諾，API 客戶的提示詞與回應在處理完成後即被刪除，OpenAI 人員無法查看，企業數據亦不會用於訓練。它讓金融、醫療等受監管行業可以在符合法規的前提下採用前沿模型。

Private Safety Processing 如何運作？

Private Safety Processing 是 OpenAI 正在測試的新安全機制，設計目標是在零數據保留的前提下，識別跨越多個互動的安全風險。現有零數據保留相容的安全系統只會逐次評估每個互動，而這項新技術能夠串連相關互動的上下文，找出單次評估無法發現的濫用模式。

在部署方式上，零數據保留環境的客戶內容存放在客戶控制的基建上；OpenAI 亦正在開發另一選項，將內容存放在 OpenAI 基建，但使用客戶持有的金鑰加密。兩種情況下，自動化系統都能識別潛在濫用並回傳有限的訊號，OpenAI 人員無法取得底層提示詞或回應。即使風險被標記，OpenAI 人員亦不會獲得客戶內容的存取權限。

Private Safety Processing 是 OpenAI 的私密安全處理技術，在零數據保留前提下串連多個互動偵測濫用模式。客戶內容存放在客戶控制的基建或由客戶金鑰加密的 OpenAI 儲存中，自動化系統回傳有限安全訊號，OpenAI 人員無法查看底層內容。

為什麼安全系統需要升級？

最嚴重的 AI 安全風險往往無法在單一互動中顯現。潛在的惡意意圖，通常要將多個互動放在一起觀察才會清楚；例如惡意行為者反覆測試安全防護、跨帳戶協調行動，或將威脅偽裝成例行研究。在代理式任務中，風險亦可能隨任務推進而浮現，例如系統在收到停止指令後仍繼續行動，偏離使用者的原意。

過往部分前沿模型的部署，要求客戶允許 AI 供應商保留敏感內容以進行安全監控，對許多組織而言，這類要求與其安全義務或服務承諾存在衝突。Private Safety Processing 正是為了解決這個矛盾而設計，讓 OpenAI 可以繼續提供零數據保留，同時維持足夠的安全監控能力。

單一互動往往無法反映真實風險，惡意行為者會反覆測試防護或跨帳戶協調，代理式任務的偏離亦需跨互動觀察。舊有模式要求客戶容許供應商保留內容作安全監控，與企業安全義務衝突；Private Safety Processing 正是為打破這個取捨而設計。

對企業客戶有什麼影響？

這項方案對處理敏感資料的組織意義重大。OpenAI 表示，合作的企業橫跨金融紀錄、健康數據、商業機密與專利研究等領域，保護這些資訊是滿足監管義務、維持客戶信任與保持競爭優勢的關鍵。零數據保留讓企業在部署前沿模型的同時，不需放棄數據控制權。

以企業搜尋公司 Glean 為例，其資訊安全總監 Sunil Agrawal 表示，企業採用 AI 完全取決於客戶能否控制數據，OpenAI 的不訓練承諾與零數據保留，令 Glean 有信心基於 OpenAI 建構產品。OpenAI 計劃在九月開始推出 Private Safety Processing，並同步公開技術白皮書，讓客戶可以提前規劃。

對企業客戶而言，零數據保留意味著採用前沿模型時不需放棄數據控制權，可滿足金融、醫療等行業的監管要求。OpenAI 計劃九月推出 Private Safety Processing 並公開技術白皮書，讓客戶提前規劃部署與合規安排。

出處連結有哪些？

本文資訊來源為 OpenAI 官方公告「Offering Zero Data Retention for frontier models」，刊載於 2026 年 8 月 19 日。完整原文可參考：OpenAI 官方公告

本文資訊來源為 OpenAI 官方公告「Offering Zero Data Retention for frontier models」，於 2026 年 8 月 19 日發布，內容涵蓋零數據保留方案、Private Safety Processing 技術預覽及企業客戶回應。

常見問題有哪些？

Zero Data Retention 適用於符合條件的 API 客戶，內容存放在客戶控制的基建或由客戶金鑰加密的儲存中。自動化系統可偵測濫用但不向 OpenAI 人員揭露內容，企業數據除非明確選擇加入，否則不會用於模型訓練。

Zero Data Retention 適用於哪些客戶？

符合條件的 API 客戶即可使用，OpenAI 會與客戶合作處理技術與營運細節。客戶內容會存放在客戶控制的基建，或使用客戶金鑰加密的 OpenAI 儲存。

零數據保留是否影響安全監控？

不會。Private Safety Processing 讓自動化系統在跨互動層面偵測濫用，即使風險被標記，OpenAI 人員亦不會取得客戶內容，安全訊號以有限範圍的形式回傳。

企業數據會用於模型訓練嗎？

不會，除非客戶明確選擇加入。OpenAI 承諾企業客戶的數據不會直接或衍生地用於訓練，這項承諾是 Glean 等企業選擇與其合作的原因之一。

總結：企業如何善用零數據保留方案？

Zero Data Retention 讓模型能力與數據控制不再互相排斥，為處理敏感資料的組織提供部署前沿模型的合規路徑。建議企業在九月技術白皮書發布後，評估其對自身合規架構與供應商選擇的影響。

Zero Data Retention 代表了 AI 供應商在企業私隱領域的重要轉變：模型能力與數據控制不再互相排斥。對處理敏感資料的組織而言，這項方案提供了部署前沿模型的合規路徑，值得在九月技術白皮書發布後深入評估。