Anthropic 擬容許企業自管 AI 安全日誌，但 30 日保留要求不變

Anthropic 計劃在保留 30 日安全監察資料的前提下，讓企業對資料存放位置及控制權有更大話事權。按照目前披露的安排，使用指定「涵蓋模型」（Covered Models）的企業，提示詞及模型輸出仍須保留 30 日，但合資格客戶日後或可把資料放在自己控制的雲端基礎設施，而不是 Anthropic 的伺服器上。

這並不等於恢復「零資料保留」（Zero Data Retention，簡稱 ZDR）。改變的是資料由誰保管、放在哪裏，而不是 30 日的監察期限。

Anthropic 改變了甚麼？

Anthropic 的平台文件指出，一般情況下，對話內容——包括用戶提示詞及 Claude 的輸出——並不會預設保留；但指定的涵蓋模型是例外，必須保留 30 日。文件列出的涵蓋模型包括 Claude Fable 5 及 Claude Mythos 5，因此這兩款模型不能採用零資料保留安排。

計劃中的更新，重點在於資料的存放地點及保管權。據報道，企業客戶日後仍須保留相關資料 30 日，但可以選擇放在自己控制的雲端環境。

實際上，這比較接近「客戶自主管理保留」而非零資料保留：

• 提示詞及模型輸出仍會在指定期間內存在；
• 儲存環境可由企業自行控制；
• Anthropic 保留安全監察及調查濫用的目標，但減少直接代企業保管敏感資料。

新安排預計於 2026 年稍後推出，具體技術設計、適用資格、存取權限、加密金鑰安排，以及到期刪除流程，目前仍有待公布。

點解 Anthropic 堅持要保留 30 日？

Anthropic 表示，有限度保留及檢視資料，是其安全工作的其中一部分。公司的核心看法是：複雜的濫用行為未必會在單一對話中顯現。有些攻擊會分散在一連串互動之中，只有保留一段較完整的歷史紀錄，才較容易看出行為模式及追查事件經過。

不過，這個取向亦有明顯代價。保留提示詞及輸出，的確可能令企業更容易重組可疑活動的時間線；但對處理機密、受監管或受法律專業保密保障資料的公司而言，儲存原始內容本身就會帶來額外的資料管治責任。Anthropic 的風險報告亦承認，這項決定可能令已習慣零保留的客戶不滿，並帶來商業風險，但公司仍認為這是偵測複雜攻擊所需。

換句話說，Anthropic 並不是說資料保留沒有風險，而是作出了一個安全取捨：一邊是可供調查的證據鏈，另一邊是儲存敏感內容所帶來的私隱、保安及合規風險。

企業點解要求由自己控制儲存位置？

對受監管機構而言，由 AI 供應商保管完整對話紀錄，往往不是一句「資料會加密」就可以解決。企業還要處理資料所在地、跨境傳輸、內部存取權限、保密責任、事故應變、法律披露及電子證據保存等問題。

如果可以將 30 日保留資料放入自己的雲端，企業理論上可以沿用現有的身份管理、地區部署、加密金鑰、監察系統及資料保存政策。這比單純接受供應商在其環境內保留資料，更直接回應了「資料由誰掌管」的問題；但實際保障仍取決於最後的產品設計、合約條款及執行方式。

同時，客戶自管並不代表安全審查責任消失。它只是改變儲存環境的控制者，也可能把更多日常保護、備份、刪除及資料交付責任轉回企業一方。

OpenAI 的方向有何不同？

OpenAI 預覽中的 Private Safety Processing，目標是在維持零資料保留保障的同時，辨識多次相關互動之間的濫用模式。OpenAI 表示，系統可以透過私隱保護式處理，向公司傳送範圍有限的安全訊號，而不讓 OpenAI 員工接觸底層的提示詞或回應。

對採用零保留部署的客戶，內容會留在客戶控制的基礎設施上。OpenAI 亦正在開發另一個選項：資料可以存放在 OpenAI 的基礎設施，但以由客戶控制的金鑰加密。

兩者的架構差異可以簡單理解為：

• Anthropic： 提示詞及輸出保留 30 日，並計劃讓企業自行託管這批保留資料。
• OpenAI： 透過自動化、私隱保護式處理找出安全訊號，目標是不保留原始內容，亦不讓 OpenAI 人員接觸原文。

所以，這不只是兩份合約的分別，而是兩套安全理念的競爭。Anthropic 重視一份可回溯的互動歷史，認為這有助追查慢慢形成、跨多個工作階段的濫用；OpenAI 則重視將原始資料留在客戶手上，並以計算及加密方法完成安全監察。

但要留意，Private Safety Processing 目前仍然只是預覽方案。其實際覆蓋範圍、誤報及漏報情況、技術防護，以及事件升級及人工介入流程，仍需要透過正式文件、實際測試和獨立審查確認。企業不應只憑供應商的宣傳字眼，就把它當成已經證實的安全保證。

企業揀 AI 供應商時要問甚麼？

採用哪一套方案，取決於企業的威脅模型、資料敏感程度及合規要求，而不應只看供應商有沒有標榜「零保留」。採購、法務及資訊保安團隊至少應該問清楚以下問題：

1. 到底保留甚麼？ 要分清提示詞、輸出、元數據、安全訊號、濫用紀錄及應用程式狀態是否都包括在內。
2. 資料放在哪裏？ 查明所在區域、雲端帳戶由誰擁有、備份及副本如何處理，以及會否交由分包商處理。
3. 誰可以存取？ 確認供應商員工、承包商、自動化系統及客戶管理員能否查看或提取內容。
4. 加密金鑰由誰控制？ 客戶自控金鑰可以減少供應商直接接觸資料的機會，但實際加密架構、復原及遺失金鑰的處理同樣重要。
5. 如何證明資料已刪除？ 合約應列明刪除時限、刪除證據、備份處理方式，以及被標記作安全調查的資料有沒有例外。
6. 發生事故時怎麼辦？ 事先訂明通報、調查合作、責任分配、賠償及保存證據的義務。
7. 安全系統能否獨立評估？ 要求供應商提供威脅模型、技術白皮書、審計權、效能指標及事件升級規則。

如果企業重視可重組的審計紀錄，而且有能力在自家環境內妥善管理 30 日儲存，Anthropic 的客戶自管方案可能較合適。

相反，如果原始內容保留及供應商存取是不可接受的底線，OpenAI 的方向或許更有吸引力。不過，由於方案仍在預覽階段，對於受監管或極敏感的工作負載，買家應先要求足夠技術證據，再決定是否依賴它。

真正的企業取捨：不是單純「私隱對安全」

這場競爭表面上是 AI 供應商應否保留資料，實質上是在問三件事：安全證據放在哪裏、誰有權控制，以及合規和事故應變的重擔由哪一方承擔。

Anthropic 的押注是：要找出複雜、分階段及會適應防禦措施的攻擊，就需要一段可回溯的互動紀錄，即使紀錄由客戶自己保存亦然。OpenAI 的押注則是：透過私隱保護式運算，可以在不保留原始客戶內容、亦不讓員工接觸內容的情況下，提供足夠的跨互動安全監察。

兩個說法都不應在系統正式部署、文件完整公開及獲得獨立評估之前，被視為已經定論。對企業來說，揀 AI 模型從來不只是比較能力、速度及價格；資料保管權、可審計性、刪除機制、存取控制，以及供應商能否清楚解釋其安全架構，同樣可能決定一個方案能否真正用於敏感工作。