Private Safety Processing 如何運作？

現有的 ZDR 安全機制主要逐一評估每次請求與回應。OpenAI 預覽中的新架構則會把安全分析延伸到多個相關互動，尋找可能代表協同濫用的訊號，例如企圖繞過防護措施，或把惡意程式開發步驟分散在不同請求中。

這裡最重要的區別，在於 分析不等於保留。OpenAI 表示，系統會為安全目的分析相關活動，但不會透過這套機制讓 OpenAI 人員取得底層提示詞與模型回應。

OpenAI 描述了 ZDR 部署的兩種資料控管方式：

• 客戶內容可以留在由客戶控制的基礎設施上。
• 如果採用由 OpenAI 託管儲存的方案，內容可使用由客戶控制的加密金鑰加密，而不是由 OpenAI 人員掌握金鑰。

在這兩種情況下，自動化系統都可以辨識潛在濫用，並回傳有限的安全訊號，而不公開底層提示詞或模型回應。

OpenAI 偵測到威脅時，究竟會收到什麼？

按照目前預覽內容，OpenAI 收到的是關於 活動類型 的狹義警報。OpenAI 的系統圖將輸出描述為警報分類與嚴重程度，而不是完整對話內容。

這項訊號可用於安全處置或執法決策，但不等於把完整工作階段紀錄交給 OpenAI。實際流程可概括為：

1. 自動化系統檢查多個相關互動，尋找可能有害的模式。
2. 如果模式超過風險門檻，系統產生有限的安全分類。
3. OpenAI 收到該分類，而不是提示詞、輸出或對話逐字紀錄。
4. 客戶仍可在自己的環境中調查相關活動。

由於目前仍是預覽版本，實際門檻、部署方式、誤判處理及申訴流程，都會是企業客戶需要進一步確認的細節。OpenAI 表示，計畫在 2026 年 9 月開始更廣泛推出，並發布技術白皮書。

為什麼被標記的對話通常不會直接交到 OpenAI 人員手上？

安全標記本身不會自動授予 OpenAI 員工查看對話的權限。按照 OpenAI 所描述的 ZDR 架構，客戶內容不會被保留；若採用 OpenAI 託管儲存方案，OpenAI 人員也不持有由客戶控制的解密金鑰。

客戶可以自行在內部系統調查，並可選擇分享相關資料，以申訴處置、說明正當用途，或協助調查已確認的濫用行為。在客戶沒有自願披露之前，OpenAI 收到的仍只是機器產生的安全資訊，而不是完整對話。

這形成一種「客戶控制證據，服務供應商取得風險訊號」的分工。它可能減少供應商必須處理的敏感資料，同時保留跨請求辨識濫用模式的能力，避免單純逐次過濾遺漏長期或分散式操作。

哪些客戶正在測試？何時會擴大提供？

OpenAI 指出，Glean、Databricks、Abridge 與 Microsoft 都在協助塑造或測試這項預覽功能。 其他報導也將 Microsoft 與 Databricks 列為早期測試客戶。

這項功能並非一般消費者可以自行開啟的設定，而是針對符合條件的 API 部署。對需要使用先進模型、同時嚴格控制提示詞與輸出的企業而言，這種架構可望成為一種資料治理選項。

OpenAI 與 Anthropic：兩種不同的安全取捨

OpenAI 的方案把重點放在「偵測濫用，但盡量避免供應商接觸客戶內容」。Anthropic 針對 Covered Models 的政策則採取不同取捨：相關模型收到的提示詞與產生的輸出會保留 30 天，以支援安全工作，包括受控的人工審查。

Anthropic 文件表示，這項 30 天要求適用於 Covered Models，包括 Mythos 類模型；這些模型無法在 ZDR 條件下使用。Anthropic 同時表示，未經客戶明確許可，保留的資料不會用於模型訓練。

兩者的操作差異可簡化為：

• OpenAI Private Safety Processing： 自動分析多個相關互動，按照預覽說明，OpenAI 收到的是有限安全訊號，而非底層內容。
• Anthropic Covered Models 政策： 提示詞與輸出保留 30 天，用於安全工作及受控審查。

這並不代表任何一種方案都能取代客戶自身的治理責任。企業在處理敏感工作負載前，仍需確認模型與部署是否符合資格、內容在哪裡處理、誰控制加密金鑰、資料保留條款、存取權限、地區要求、申訴流程及合約承諾。

為什麼金融、醫療與法律企業特別關注？

金融、醫療及法律機構經常處理受合約保密義務、隱私控制、專業責任或產業規範約束的資訊。AI 服務供應商是否會保留提示詞、是否可能進行人工審查，會直接影響企業的資料最小化評估、內部核准、稽核設計與供應商風險審查。

這不代表 30 天保留政策必然違法，也不代表採用 ZDR 就自然符合所有法規；兩種架構只是會讓資安與法務團隊面對不同問題。Anthropic 的 Covered Models 條款要求企業將供應商保留及審查資料納入考量；OpenAI 則將 ZDR 與 Private Safety Processing 定位為限制供應商接觸內容的做法。

對企業採購方而言，幾個關鍵問題包括：

• 所使用的模型與部署是否符合 ZDR 資格？
• 內容在哪裡處理？如果需要儲存，誰控制加密金鑰？
• 安全警報中究竟會包含哪些欄位？
• 客戶能否在不交出完整對話的情況下稽核或挑戰標記？
• 供應商懷疑存在嚴重濫用時，後續會怎麼處理？
• 供應商的保留與審查條款，是否符合企業的合約及監管義務？

AI 安全正在變成隱私產品

Private Safety Processing 的意義，不只是增加一道內容過濾器，而是把隱私本身納入 AI 安全產品的設計。當模型開始執行更長、更自主的工作流程，問題也不再只是「模型能否擋下單一不安全請求」，而是「供應商能否在不讀取每段客戶對話的情況下，辨識跨工作流程的協同濫用」。

OpenAI 的預覽方案提供了一種答案：讓底層內容留在客戶控制的基礎設施，或使用客戶持有的金鑰加密；再由自動化系統分析跨互動模式，最後只向供應商傳送狹義的風險分類。

Anthropic 的 Covered Models 政策則提供另一種答案：在限定期間保留相關提示詞與輸出，讓安全團隊可以直接調查，並搭配受控審查及不將資料用於模型訓練的承諾。

企業最後選擇哪一種模式，取決於工作負載的敏感程度、可接受的風險，以及企業認為先進模型供應商需要多少調查可見度。OpenAI 預計發布的技術白皮書與更廣泛部署，將是外界評估這套隱私主張能否在實際企業環境中成立的重要依據。

Private Safety Processing 如何運作？

現有的 ZDR 安全機制主要逐一評估每次請求與回應。OpenAI 預覽中的新架構則會把安全分析延伸到多個相關互動，尋找可能代表協同濫用的訊號，例如企圖繞過防護措施，或把惡意程式開發步驟分散在不同請求中。

這裡最重要的區別，在於 分析不等於保留。OpenAI 表示，系統會為安全目的分析相關活動，但不會透過這套機制讓 OpenAI 人員取得底層提示詞與模型回應。

OpenAI 描述了 ZDR 部署的兩種資料控管方式：

• 客戶內容可以留在由客戶控制的基礎設施上。
• 如果採用由 OpenAI 託管儲存的方案，內容可使用由客戶控制的加密金鑰加密，而不是由 OpenAI 人員掌握金鑰。

在這兩種情況下，自動化系統都可以辨識潛在濫用，並回傳有限的安全訊號，而不公開底層提示詞或模型回應。

OpenAI 偵測到威脅時，究竟會收到什麼？

按照目前預覽內容，OpenAI 收到的是關於 活動類型 的狹義警報。OpenAI 的系統圖將輸出描述為警報分類與嚴重程度，而不是完整對話內容。

這項訊號可用於安全處置或執法決策，但不等於把完整工作階段紀錄交給 OpenAI。實際流程可概括為：

1. 自動化系統檢查多個相關互動，尋找可能有害的模式。
2. 如果模式超過風險門檻，系統產生有限的安全分類。
3. OpenAI 收到該分類，而不是提示詞、輸出或對話逐字紀錄。
4. 客戶仍可在自己的環境中調查相關活動。

由於目前仍是預覽版本，實際門檻、部署方式、誤判處理及申訴流程，都會是企業客戶需要進一步確認的細節。OpenAI 表示，計畫在 2026 年 9 月開始更廣泛推出，並發布技術白皮書。

為什麼被標記的對話通常不會直接交到 OpenAI 人員手上？

安全標記本身不會自動授予 OpenAI 員工查看對話的權限。按照 OpenAI 所描述的 ZDR 架構，客戶內容不會被保留；若採用 OpenAI 託管儲存方案，OpenAI 人員也不持有由客戶控制的解密金鑰。

客戶可以自行在內部系統調查，並可選擇分享相關資料，以申訴處置、說明正當用途，或協助調查已確認的濫用行為。在客戶沒有自願披露之前，OpenAI 收到的仍只是機器產生的安全資訊，而不是完整對話。

這形成一種「客戶控制證據，服務供應商取得風險訊號」的分工。它可能減少供應商必須處理的敏感資料，同時保留跨請求辨識濫用模式的能力，避免單純逐次過濾遺漏長期或分散式操作。

哪些客戶正在測試？何時會擴大提供？

OpenAI 指出，Glean、Databricks、Abridge 與 Microsoft 都在協助塑造或測試這項預覽功能。 其他報導也將 Microsoft 與 Databricks 列為早期測試客戶。

這項功能並非一般消費者可以自行開啟的設定，而是針對符合條件的 API 部署。對需要使用先進模型、同時嚴格控制提示詞與輸出的企業而言，這種架構可望成為一種資料治理選項。

OpenAI 與 Anthropic：兩種不同的安全取捨

OpenAI 的方案把重點放在「偵測濫用，但盡量避免供應商接觸客戶內容」。Anthropic 針對 Covered Models 的政策則採取不同取捨：相關模型收到的提示詞與產生的輸出會保留 30 天，以支援安全工作，包括受控的人工審查。

Anthropic 文件表示，這項 30 天要求適用於 Covered Models，包括 Mythos 類模型；這些模型無法在 ZDR 條件下使用。Anthropic 同時表示，未經客戶明確許可，保留的資料不會用於模型訓練。

兩者的操作差異可簡化為：

• OpenAI Private Safety Processing： 自動分析多個相關互動，按照預覽說明，OpenAI 收到的是有限安全訊號，而非底層內容。
• Anthropic Covered Models 政策： 提示詞與輸出保留 30 天，用於安全工作及受控審查。

這並不代表任何一種方案都能取代客戶自身的治理責任。企業在處理敏感工作負載前，仍需確認模型與部署是否符合資格、內容在哪裡處理、誰控制加密金鑰、資料保留條款、存取權限、地區要求、申訴流程及合約承諾。

為什麼金融、醫療與法律企業特別關注？

金融、醫療及法律機構經常處理受合約保密義務、隱私控制、專業責任或產業規範約束的資訊。AI 服務供應商是否會保留提示詞、是否可能進行人工審查，會直接影響企業的資料最小化評估、內部核准、稽核設計與供應商風險審查。

這不代表 30 天保留政策必然違法，也不代表採用 ZDR 就自然符合所有法規；兩種架構只是會讓資安與法務團隊面對不同問題。Anthropic 的 Covered Models 條款要求企業將供應商保留及審查資料納入考量；OpenAI 則將 ZDR 與 Private Safety Processing 定位為限制供應商接觸內容的做法。

對企業採購方而言，幾個關鍵問題包括：

• 所使用的模型與部署是否符合 ZDR 資格？
• 內容在哪裡處理？如果需要儲存，誰控制加密金鑰？
• 安全警報中究竟會包含哪些欄位？
• 客戶能否在不交出完整對話的情況下稽核或挑戰標記？
• 供應商懷疑存在嚴重濫用時，後續會怎麼處理？
• 供應商的保留與審查條款，是否符合企業的合約及監管義務？

AI 安全正在變成隱私產品

Private Safety Processing 的意義，不只是增加一道內容過濾器，而是把隱私本身納入 AI 安全產品的設計。當模型開始執行更長、更自主的工作流程，問題也不再只是「模型能否擋下單一不安全請求」，而是「供應商能否在不讀取每段客戶對話的情況下，辨識跨工作流程的協同濫用」。

OpenAI 的預覽方案提供了一種答案：讓底層內容留在客戶控制的基礎設施，或使用客戶持有的金鑰加密；再由自動化系統分析跨互動模式，最後只向供應商傳送狹義的風險分類。

Anthropic 的 Covered Models 政策則提供另一種答案：在限定期間保留相關提示詞與輸出，讓安全團隊可以直接調查，並搭配受控審查及不將資料用於模型訓練的承諾。

企業最後選擇哪一種模式，取決於工作負載的敏感程度、可接受的風險，以及企業認為先進模型供應商需要多少調查可見度。OpenAI 預計發布的技術白皮書與更廣泛部署，將是外界評估這套隱私主張能否在實際企業環境中成立的重要依據。