

> OpenAI 决定打破纯净对话的传统，计划于二月正式引入广告业务，首批面向美国市场开启灰度测试。这不仅是其千亿美元融资目标下的营收策略转型，更标志着生成式 AI 领域正式迈入流量变现的深水区。

## 告别纯净模式的商业转折

这家曾以坚持纯净用户体验著称的人工智能巨头，正在商业现实面前调整航向。据知情人士披露，OpenAI 已锁定首批数十家广告合作伙伴，敲定于 2 月初在聊天机器人界面中上线广告服务。

与谷歌或亚马逊成熟的“按点击付费”体系不同，OpenAI 初期将采取按“曝光量”计费的模式。在当前的灰度测试阶段，首批入局的品牌方需承诺投入低于 100 万美元的预算。尽管目前尚未开放自助投放系统，但技术团队正在加速构建自动化后台，意在未来实现更具规模化的商业运作。

![Google_AI_Studio_2026-01-24T04_40_14.953Z.png](https://static.downly.cn/images/61f4cc5d0bbd3370d828ee9d254120dd.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 千亿美金估值下的变现焦虑

OpenAI 对广告体系的急切布局，折射出其在资本市场的巨大野心与压力。公司目前正处于筹集 1000 亿美元资金的关键节点，构建强劲且可持续的营收模型是说服投资者的最佳筹码。

更为关键的是，ChatGPT 坐拥 9 亿周活跃用户，且具备极高的用户粘性与对话深度。这种基于自然语言交互的场景，为精准营销提供了前所未有的想象空间。当用户询问烹饪建议时，相关调味品品牌的适时出现，将比传统搜索广告更具转化潜力。这块巨大的流量金矿，早已让广告主们蓄势待发。

## 小心翼翼的用户体验平衡术

为了缓解用户可能产生的抵触情绪，OpenAI 在执行层面采取了极为审慎的策略。广告投放将率先覆盖美国地区的免费版用户及低价付费版用户，极力避免对高净值核心用户造成干扰。

这种谨慎不无道理，在强调沉浸式交互的聊天界面中，生硬的广告植入极易破坏对话心流，被贴上“入侵性”的标签。尽管大型广告公司已纷纷抛出橄榄枝，但 OpenAI 仍保持着神秘的高姿态，对具体定价细节及全面开放时间表三缄其口，这种克制或许正是为了在商业化与用户体验之间寻找最佳平衡点。

OpenAI 商业化变局 聊天机器人广告业务二月上线



> **导语**
> OpenAI正在酝酿一场足以重塑AI产业格局的商业变革。这家AI巨头不再满足于传统的API计费模式，而是计划将触角延伸至客户的最终商业成果中，意图通过“技术赋能分成”深度绑定高价值行业的创新红利。

## 从卖铲子到分金矿

在持续探索可持续盈利路径的过程中，OpenAI将目光投向了更具想象力的B2B市场。据知情人士透露，公司内部正在讨论一项颠覆性的商业计划：**从客户利用其AI系统所实现的“AI辅助研发成果”中抽取分成**。

这一模式的核心在于重新定义“服务价值”。所谓的“AI辅助研发成果”，涵盖了制药公司筛选出的新候选药物分子、材料实验室合成的新型合金配方、甚至是芯片设计团队优化的电路架构。OpenAI的设想是，一旦这些由AI加速诞生的成果实现商业化落地（如药品上市销售、专利成功授权），OpenAI将按比例提取“技术赋能费”。这意味着，OpenAI的角色将从单纯的“工具提供商”（卖铲子的人）转变为“创新合伙人”（分金矿的人）。

![Google_AI_Studio_2026-01-23T02_50_09.817Z.png](https://static.downly.cn/images/94fd17b9f25be85c30f89e43b90adf01.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 价值共担与法律挑战

此举若能落地，将彻底改变AI服务商与企业客户的合作关系。支持者认为，这种“价值共担”模式能激励OpenAI持续投入高难度、高成本的基础研究，确保最前沿的模型能力能优先服务于科研与工业突破。但质疑的声音同样强烈，企业界普遍担忧这将引发复杂的知识产权归属争议，并显著增加使用AI工具的法律风险与财务核算难度。

目前，OpenAI尚未公布具体的分成比例与执行机制。但考虑到其2025年年化营收已突破200亿美元，此举显然旨在进一步打破营收天花板。

## 开启高价值B2B天花板

值得注意的是，类似的“成果分成”模式在EDA（电子设计自动化）等行业已有先例，但在通用大模型领域尚属首创。OpenAI此举意在精准打击科研、生物医药等“高投入、高回报、长周期”的领域。

一旦这一模式跑通，未来的AI竞争逻辑将发生质变：**巨头们的战场将不再局限于算力与算法的比拼，更在于谁能掌握生态分成权与创新话语权**。在AGI愿景与现实盈利压力的双重驱动下，OpenAI迈出的这一步，注定充满商业野心与博弈挑战。

![Google_AI_Studio_2026-01-23T02_50_20.242Z.png](https://static.downly.cn/images/4e377fd0b7a9b6687ce5a4e022e9427f.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

商业模式大跃进：OpenAI拟从客户研发成果中抽取分成



> OpenAI 与 IT 服务管理巨头 ServiceNow 达成三年战略合作，将 GPT 模型植入 Now Platform 的核心业务流。此举标志着大模型应用正式告别单纯的对话框模式，转向对企业高频、高价值工作流的深度渗透与闭环操作。

## 智能化渗透企业毛细血管

企业级 AI 的落地正在从“尝鲜”走向“实战”。近日，OpenAI 与 ServiceNow 签署了一项为期三年的战略协议，旨在将 GPT 系列模型无缝集成至全球数千家大型企业赖以生存的 Now Platform 平台中。

此次合作的核心在于场景化落地。与通用的聊天机器人不同，双方的集成聚焦于 IT 服务管理、人力资源及安全运维等具体业务场景。例如，当 IT 部门收到设备故障报修时，AI 能自动调取历史日志、分析原因并生成修复脚本；在 HR 流程中，AI 则能自动处理合规文档并跨系统同步数据。这种嵌入式的智能辅助，使得 AI 不再是一个独立的工具，而是成为了企业日常运营毛细血管中流动的“智慧血液”。

![Google_AI_Studio_2026-01-21T03_11_30.545Z.png](https://static.downly.cn/images/6dfebc8bf6db63991c2e2b556513b47e.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 告别通用API的深层绑定

对 OpenAI 而言，这不仅是一次商业合作，更是其在企业软件生态中构建护城河的关键一步。继微软和 Salesforce 之后，与 ServiceNow 的绑定让 OpenAI 得以绕过激烈的通用 API 价格战，直接切入企业的“数字神经系统”。

此次集成特别强调了“准确性”与“可审计性”。所有 AI 交互均严格限制在企业自有数据的权限范围内，确保了敏感信息的安全；同时，完整的操作日志保留满足了大型企业严苛的合规要求。这种深层绑定意味着 OpenAI 正在从单纯的技术供应商，转型为深谙企业业务逻辑的赋能者。

## B端深水区的价值博弈

随着大模型竞赛进入 B 端深水区，单纯比拼模型参数和推理能力的时代已逐渐过去。真正的商业价值在于谁能率先将 AI 能力转化为企业的运营效率。

对于 ServiceNow 来说，引入 OpenAI 进一步强化了其“AI for Business”的战略定位，在自动化流程的基础上叠加了认知智能，有望显著提升平台粘性和客单价。而对于整个行业而言，这预示着未来的办公自动化将不再是死板的规则驱动，而是演变为具备理解、推理与执行能力的 AI 协作新形态。

OpenAI深度嵌入ServiceNow 抢滩企业级工作流核心场景



> 借助 OpenAI 的 Codex 模型，思科成功将软件开发从“人为主导”转向“AI 原生”模式。通过引入 Agentic AI（智能体 AI），思科不仅实现了代码补全，更在 C/C++ 等复杂环境中构建了自动化的编译测试修复闭环，将数周的工作量压缩至数小时。

## 从辅助工具到工程队友

在全球技术巨头纷纷探索 AI 落地的浪潮中，思科（Cisco）率先迈出了决定性的一步。公司近日宣布，已将 OpenAI 的 Codex 模型深度集成至其核心企业软件构建流程中。这一举措不仅是工具层面的升级，更标志着 AI 在企业研发体系中的角色发生了质变——从单纯的代码补全助手，进化为具备实战能力的“工程队友”。

思科工程团队强调，真正的生产力飞跃源于思维模式的根本转变。在传统的开发流程中，AI 往往仅作为辅助插件存在；而在思科的全新架构中，AI 被视为团队的一员，拥有处理复杂逻辑和长时任务的权限。这种“AI 原生”的开发理念，正在重新定义大型科技公司的软件工程标准。

![Google_AI_Studio_2026-01-21T03_10_23.186Z.png](https://static.downly.cn/images/e944673a9755ac4986ddf45915105074.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 智能体闭环与效率飞跃

不同于简单的代码生成，思科将 Codex 嵌入到了极为复杂的生产工作流中，特别是针对涉及 C/C++ 等底层语言的大规模代码库。为此，思科开发了一套基于 Agentic AI 的智能体系统，实现了“编译-测试-修复”的全自动化闭环。

在这一闭环中，AI 能够自主识别编译错误，生成修复方案并重新测试，直至通过验证。这种高度自主化的流程对效率的提升是颠覆性的。数据显示，原本需要资深工程师耗费数周才能完成的手动修复工作，现在仅需数小时即可完成。在复杂的 UI 框架迁移任务中，原本漫长的工期被压缩到了短短几天，展现了 AI 在处理遗留代码债务方面的巨大潜力。

## 数据验证与未来展望

思科公布的实测数据进一步印证了这一模式的成功。其内部开发的 CodeWatch 系统在部署 AI 后，缺陷解决的吞吐量惊人地增加了 10 至 15 倍。在跨仓库构建流程优化方面，AI 的介入使得思科每月在全球范围内节省了超过 1500 个工程小时，整体构建时间缩减了约 20%。

展望未来，思科与 OpenAI 的合作将不再局限于代码层面。双方计划在合规性审查、安全控制以及长时任务管理等深水区进行联合探索。这表明，AI 在企业级软件工程中的应用，正从单纯追求速度，向追求质量、安全与稳定性的全维度进化。

思科重塑软件工程 AI智能体驱动自动修复闭环



> **导语**
> 面对金融行业对数据准确性的苛刻要求，腾讯近日开源了评测工具 finLLM-Eval。该工具首创“无 GroundTruth”评测法，利用 AI Agent 自动进行逻辑与事实核验，准确率高达 96%，为大模型在金融领域的安全落地提供了关键的一把“标尺”。

## 填补金融评测的真空

在容错率极低的金融领域，大模型的“幻觉”问题一直是阻碍其大规模应用的核心痛点。腾讯推出的 finLLM-Eval 正是为了解决这一行业难题。作为行业内首个专门针对金融场景设计的评测工具，它不仅填补了市场空白，更为高风险场景下的 AI 应用建立了一套标准化的质量控制体系。

finLLM-Eval 的核心优势在于其高度的专业性。它包含逻辑一致性与事实准确性等多个评测模块，能够自动化输出包括千字幻觉率、错误点分布在内的详尽报告。这使得金融机构在部署大模型前，能够对其风险边界有一个清晰、量化的认知。

![Google_AI_Studio_2026-01-20T04_01_26.414Z.png](https://static.downly.cn/images/3b7ab767eaf2c755b8e3b95be2fd88f4.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 告别繁琐人工 AgentAsJudger登场

finLLM-Eval 最大的技术突破在于引入了“AgentAsJudger”自动化评测机制。传统的金融数据评测往往依赖大量昂贵且低效的人工标注（GroundTruth），而腾讯的方案通过智能提取金融事实三要素——“标的 × 时间 × 指标”，实现了评测流程的自动化。

在这个系统中，AI Agent 扮演了裁判员的角色。它能自动提取事实点与逻辑链，并直接与内部金融数据库或相关上下文进行比对验证。实验数据显示，这一自动化流程的准确率已超过 96%。这不仅大幅降低了评测成本，更保证了评测结果的客观性与一致性。未来，随着对非金融指标核验能力的拓展，该工具工具有望成为金融科技基础设施的重要组成部分。
![Google_AI_Studio_2026-01-20T04_01_31.408Z.png](https://static.downly.cn/images/437d322f3f4c14e40308e661cb824150.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

腾讯开源 finLLM-Eval 解锁金融AI评测新范式

在 2026 年1月12日，Windsurf 再次通过 **1.13.6 版本** 证明了它是目前最懂开发者的 AI 编辑器。本次更新引入了核心功能 —— **Skills（技能）**。

简单来说，如果之前的 AI 只是一个“听懂指令的实习生”，那么拥有 Skills 后的 Cascade（Windsurf 的 AI 核心）就进化成了**带工具箱的高级工程师**。

它不再只是根据你的 Prompt 瞎猜，而是能**读取你预设的文档、脚本和模版，严格按流程办事**。


## 为什么你需要 Skills？

你是否遇到过这些痛点？

- **重复劳动**：每次让 AI 写爬虫，都要强调“记得加 User-Agent，记得用 Headless 模式”。
- **规范遗漏**：每次让 AI 写 Java 代码，它总是不记得用 Lombok 或者特定的注解。
- **上下文丢失**：Prompt 越来越长，但 AI 还是会漏掉关键步骤。

**Skills 就是为了解决这个问题而生的。** 它是 Prompt 的“持久化”和“结构化”版本，让你的工程标准成为 AI 的本能。

------

## 一、快速上手（基础篇）

### 目标：创建一个“代码审查 (Code Review)”技能

**场景**：AI 写的代码有时不符合团队规范（例如缺少注释、变量命名随意）。我们要创建一个技能，让 AI 在 Review 代码时自动加载我们的检查清单。

#### 步骤 1：创建技能目录

WindSurf和 [Claude Code Skills](https://github.com/anthropics/skills) 的目录基本一致，只是根目录从`.claude`换成了`.windsurf`，请在您的项目根目录下，创建以下文件夹结构：

```markdown
.windsurf/
  skills/
    code-review/          <-- 技能名称
```

**WindSurf Skills目录结构示例：**
![image.png](https://static.downly.cn/images/ea439d487290dd9315a4e920320cc6f1.png)

#### 步骤 2：编写核心描述文件 (SKILL.md)

在 `code-review` 文件夹中创建 `SKILL.md`。这是技能的“大脑”，定义了它的触发条件和执行逻辑。

```markdown
---
name: code-review
description: 用于对代码进行审查、重构和优化。当用户要求检查代码、优化代码或进行 Code Review 时调用此技能。
---

# 代码审查专家

你现在是团队的高级技术负责人。请根据以下检查清单对代码进行审查：

## 1. 基础规范
- [ ] 变量命名是否遵循驼峰命名法 (Java/TS) 或下划线命名法 (Python)？
- [ ] 是否存在硬编码的 Magic Numbers 或字符串？
- [ ] 关键逻辑是否有注释说明？

## 2. 安全性检查
- [ ] SQL 注入风险（必须使用参数化查询）
- [ ] 敏感信息（API Key、密码）是否已脱敏？

## 3. 性能优化
- [ ] 循环中是否存在不必要的数据库查询？
- [ ] 集合操作是否高效？

请以列表形式输出审查结果，并给出修改后的代码建议。
```

#### 步骤 3：测试调用

1. 打开 Windsurf Cascade 对话框。
2. 输入：`@code-review 帮我看看这段 Python 代码有什么问题`（或者直接说 `帮我 Review 一下当前打开的文件`，Cascade 会根据 description 自动识别）。
3. **效果**：AI 会严格按照你 `SKILL.md` 中的三个维度（规范、安全、性能）进行输出，而不是泛泛而谈。

**WindSurf Skills 触发 Skills 示例：**
![image.png](https://static.downly.cn/images/22666450e4ba6863ab99b39c4155a591.png)

------

## 二、进阶实战（带模版的生成器）

### 目标：创建一个“Spring Boot 模块生成器”技能

**场景**：开发 Java Spring Boot 应用时，重复写 Controller/Service/Repository 结构非常枯燥，且容易出错。

#### 步骤 1：准备模板文件

在 `.windsurf/skills/spring-feature-gen/` 目录下，放置两个文件：

**1. `ControllerTemplate.java` (辅助资源)**

```java
package com.example.demo.controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import lombok.RequiredArgsConstructor;

// 强制要求：所有 Controller 必须使用 RestController
// 强制要求：必须使用构造器注入
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/${resource}")
@RequiredArgsConstructor
public class ${Resource}Controller {
    private final ${Resource}Service service;
    
    @GetMapping("/{id}")
    public ${Resource}Dto getById(@PathVariable Long id) {
        return service.findById(id);
    }
}
```

**2. `SKILL.md` (核心指令)**

```markdown
---
name: spring-feature-gen
description: 为 Java Spring Boot 项目生成标准的 Controller-Service-Repository 分层代码结构。
---

# Spring Boot 功能模块生成器

当用户要求生成一个新的业务模块（Feature）时，请严格遵循以下架构：

## 技术栈要求
1. **框架**: Spring Boot 3.x
2. **构建**: Maven/Gradle
3. **原生支持**: 考虑到后续可能编译为 GraalVM Native Image，避免使用复杂的动态反射。

## 生成步骤
1. 读取当前目录下的 `ControllerTemplate.java` 作为风格参考。
2. 生成 DTO (Record 类型), Service 接口与实现类, Repository (JPA)。
3. 确保所有依赖注入使用 `@RequiredArgsConstructor` (Lombok)。

## 输出格式
请直接生成代码文件内容，不要过多解释。
```

#### 步骤 2：实战调用

在 Cascade 中输入：

> "帮我生成一个用户管理模块（User Management），包含增删改查功能。"

**结果**：AI 会自动读取技能并参考你的 Java 模板，生成一套符合你团队习惯的代码。

------

## 三、实战玩法（用 Skill Creator 创建 AI Skills）

手动编写 `SKILL.md` 还是觉得麻烦？Windsurf 的 Skills 机制与 Claude 官方的 ecosystem 是兼容的。我们可以利用官方的 **Skill Creator** 来让 AI 帮我们写 Skills，除此之外，您也可以参考[Anthropic Claude Code Skills 深度解析](https://www.downly.cn/articles/ee2537e0-00a1-430d-baaa-b0545fcd982c)。

### 1. 引入官方 Skill Creator

[Claude Code Skill Creator](https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md)是 Anthropic 官方提供的一个“元技能”，专门用来生成其他技能。

1. **创建目录**：`.windsurf/skills/skill-creator/`
2. **下载文件**：将官方仓库中的 `SKILL.md` 内容复制进去。
   - **源码地址**：[Claude Skill Creator Template](https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md)

### 2. 如何使用

安装好这个技能后，你就可以套娃操作了：

> **用户**：`@skill-creator 我想要一个专门写 Python 单元测试的技能，要求使用 pytest，并且覆盖率要达到 90% 以上。`

> **Cascade**：(自动调用 skill-creator) 好的，我为您生成了 `python-tester` 的技能结构，包含 `SKILL.md` 和推荐的测试规范...

### 3. 更多官方灵感

Anthropic 官方维护了一个 Skills 仓库，里面包含了很多开箱即用的简单教程和案例（如数据分析、文档编写等），建议收藏并在 Windsurf 中尝试：

- **官方仓库**：https://github.com/anthropics/skills

------

## 核心技巧总结

1. **Description 是关键**： Cascade 依靠 frontmatter 中的 `description` 字段来决定是否**自动**调用技能。写得越具体，AI 自动触发越精准。
   - ❌ `description: 代码工具`
   - ✅ `description: 当用户询问有关 Playwright 爬虫编写、浏览器自动化脚本时使用此技能。`
2. **全局 vs 项目级**：
   - **全局习惯**（如“总是用 Python Type Hint”）：放在 `~/.codeium/windsurf/skills/`。
   - **项目规范**（如“本项目使用 MyBatis”）：放在 `.windsurf/skills/`。
3. **Skills vs Rules**：
   - 使用 **Rules** (.windsurf/rules) 设定你的基本身份（“我是谁”）。
   - 使用 **Skills** 处理具体任务（“怎么做”）。

现在，打开你的 Windsurf，试着创建你的第一个 Skill，把重复的工作流“外包”给 AI 吧！

Windsurf 1.13.6 重磅更新 - 支持 Claude Skills



> 英伟达 CEO 黄仁勋公开批评“技术末日论”，认为过度的悲观叙事不仅误导公众，更被竞争对手利用作为商业博弈的筹码，最终将削弱行业对技术安全性和实用性的长期投入。

## 叙事之战：科幻恐慌与现实伤害

在全球科技产业的变革关口，英伟达 CEO 黄仁勋对当前弥漫的“技术负面叙事”进行了犀利反击。他指出，2025 年行业面临的最大矛盾并非技术瓶颈，而是一场关于未来的“叙事之战”：一方致力于用技术造福社会，另一方则在贩卖社会结构崩塌的焦虑。

黄仁勋特别提到，某些具有影响力的公众人物将 AI 描绘成“世界终结者”，这种类似科幻小说的夸张描述对提升技术的安全性毫无助益。相反，这种非理性的恐慌正在对社会造成实质性伤害，导致公众与决策者在面对新技术时失去客观判断力。

![Google_AI_Studio_2026-01-12T03_21_47.203Z.png](https://static.downly.cn/images/b60ef7d340b773350909af84fd371787.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 监管背后的利益博弈

在谈及行业监管时，黄仁勋隐晦地揭示了某些呼吁“严格监管”背后的商业动机。他认为，当企业高管主动要求政府加强行业束缚时，往往存在深刻的“利益冲突”。这些呼吁表面上是为了社会安全，实则是为了构建由于合规成本带来的竞争壁垒。

这种博弈在出口管制政策上表现得尤为明显。针对 2025 年 5 月的高端技术产品扩散规则，英伟达曾与竞争对手展开激烈交锋。面对对手引述极端案例以推动更严厉执法的做法，英伟达方面驳斥了这些缺乏实据的传闻，强调过度收紧政策将破坏全球贸易的正常秩序，而非真正解决安全问题。

![Google_AI_Studio_2026-01-12T03_22_28.459Z.png](https://static.downly.cn/images/c8ecd58c4bac87cce1da12d63b4e9e02.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 悲观情绪的经济代价

黄仁勋进一步警告，如果舆论场持续被“吓退投资者”的悲观情绪占据，将产生反直觉的后果：削弱那些本能让技术更安全、更高效的社会投资。长期投入需要稳定的预期，而末日论正在摧毁这种预期。

目前，包括微软 CEO 萨提亚·纳德拉和业务负责人穆斯塔法·苏莱曼在内的多位科技领袖也表达了类似观点，呼吁公众讨论应超越低质的争吵。然而，面对自动化内容泛滥和失业焦虑的现实挑战，仅靠企业家的呼吁难以消除公众深层的恐惧。科技巨头们需要在打破“技术冷感”与解决实际社会成本之间，寻找更具说服力的平衡点。

黄仁勋反击技术末日论：恐惧正在扼杀安全的创新投资



> OpenAI 联合数据公司要求合同工上传真实工作文档以训练 AI 模型，尽管提供了隐私清洗工具，但法律专家指出，高度依赖人工判断的数据收集方式可能使 AI 实验室面临严峻的知识产权风险。

## 真实案例取代合成数据

为了突破 AI 模型在处理复杂白领任务时的瓶颈，OpenAI 及其数据合作伙伴 Handshake AI 正在执行一项激进的数据采集策略。根据一份内部简报显示，公司明确要求第三方合同工上传过去或现在工作中的“真实案例”，而非经过概括的摘要。

这一举措的核心目的在于获取高质量的训练数据，使模型能够理解并自动化更高阶的办公任务。OpenAI 要求的数据类型覆盖了现代办公的核心场景，包括 Word 文档、PDF 报告、PowerPoint 演示文稿、Excel 电子表格，甚至包括完整的代码库。这种对“原始输出”的渴望，显示了 AI 巨头正在从通用数据训练转向更具针对性的垂直领域深耕。

![Google_AI_Studio_2026-01-12T03_20_39.619Z.png](https://static.downly.cn/images/5c6812cd6a1c6f1af62baf99701eff9a.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 清洗工具与隐私博弈

为了缓解随之而来的隐私泄露风险，OpenAI 引入了一款名为“ChatGPT 明星清洗”的专用工具。公司要求合同工在上传任何文件之前，必须删除所有具有专有性质的信息（Proprietary Information）和个人可识别信息（PII）。

然而，这一流程将巨大的合规压力转移到了合同工个人身上。系统依赖于工人的主观判断来界定什么是“机密”，什么是“可公开”。这种机制在实际操作中存在巨大的灰色地带，尤其是在处理由于非竞争协议或保密协议保护的过往工作内容时。

## 法律界预警信任风险

针对 OpenAI 的这一做法，知识产权领域的法律专家发出了明确警告。知识产权律师 Evan Brown 指出，任何采取这种数据搜集方式的 AI 实验室都处于“巨大的风险之中”。

核心问题在于信任机制的脆弱性。将鉴别机密信息的责任下放给合同工，不仅难以保证数据清洗的彻底性，更可能在无意中触犯第三方的商业秘密保护法。一旦含有版权或商业机密的数据被混入训练集，AI 公司将面临难以估量的法律诉讼风险。截至目前，OpenAI 官方尚未对这一争议性策略做出进一步回应。

搜索结果: 自动化