OpenAI 推出 Private Safety Processing，在零数据保留前提下实现跨交互安全监控

01ZDR 的基本承诺与现有安全系统的局限

对于符合条件的 API 客户，OpenAI 提供零数据保留承诺：请求处理完成后不保留提示或模型响应，企业客户数据不会用于模型训练，除非客户明确选择加入。在 ZDR 部署下，客户内容不向 OpenAI 人员开放审核。

然而，现有兼容 ZDR 的安全系统仅能逐条评估交互。对于长周期、复杂任务与多轮交互中可能显现的严重风险——例如反复探测防护、跨账户协调或将威胁伪装为常规研究——单条交互评估存在盲区。Private Safety Processing 的核心升级，正是在不向 OpenAI 人员暴露底层内容的情况下，识别跨相关交互的模式。

02核心机制：客户自持密钥与有限信号

在 ZDR 部署中，客户内容保留在客户控制的基础设施上。OpenAI 同时在开发一种选项：内容存储于 OpenAI 基础设施，但由客户控制的密钥加密。两种部署路径均支持 Private Safety Processing 使用客户内容进行自动化安全处理，且 OpenAI 人员不持有加密密钥副本，无法访问底层内容。

自动化系统识别潜在滥用后，仅向 OpenAI 返回指明活动类型的狭义安全信号，用于判断是否需要执法。即使在标记情况下，OpenAI 人员也无法访问客户内容。这一机制类似于现有安全系统，但进一步限制了对底层内容的访问，在隐私约束下保留了安全执法能力。

03客户在安全执法中的主动权

当识别到风险时，客户可使用自身系统中的信息调查告警与执法决定。如需申诉、澄清合法活动或支持已核实滥用调查，客户可选择与 OpenAI 共享相关信息。调查与申诉流程由客户主导，OpenAI 不主动获取原始内容。

04ZDR 的法定边界

与所有前沿模型提供商一样，OpenAI 依法须上报明显的儿童性虐待材料（CSAM）。即使在 ZDR 部署下，被标记为潜在 CSAM 的图像仍会被保留用于人工审核与上报。这构成 ZDR 的法定例外情形。

05当前可用性与时间表

Private Safety Processing 目前正与早期客户进行测试，尚未全面开放。OpenAI 计划于 9 月开始推出该服务并发布技术白皮书，届时将提供具体技术细节与操作指南。

Glean CISO Sunil Agrawal 表示，企业 AI 采用取决于客户对数据的控制，OpenAI 的不训练承诺与 ZDR 让 Glean 有信心与 OpenAI 共建。对于处理金融记录、健康数据、商业计划与专有研究等敏感信息的企业客户，Private Safety Processing 提供了在严格合规义务下继续使用前沿模型 API 的路径，但需评估自身基础设施或加密存储的部署成本。