我们正在大模型产品面前“裸奔”么

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文章摘要

全球数亿人每天与AI产品进行对话，却往往忽视了这些对话数据正被用于训练下一代AI模型，突破了传统移动互联网产品的数据使用界限。主流AI产品在用户协议中声明会使用用户输入进行模型训练，意味着用户的“聊天记录”被平台收集。这种数据采集方式在移动互联网产品中可能被视为用户“裸奔”，但在AI大模型的发展中却被忽视。

AI技术的快速发展使得用户数据的收集与使用超出了传统互联网产品的范畴。用户与AI助手的对话、上传的图片、甚至删除的内容，都可能被用来训练下一代AI模型，且一旦数据被用于训练，用户很难“撤回”。近年来的典型案例，如OpenAI的ChatGPT因隐私泄露问题在意大利被暂时封禁，以及爱尔兰数据保护委员会对X公司的诉讼，都显示了用户数据与AI产品之间的敏感关系。

不同AI产品在隐私条款中对用户数据使用策略存在显著差异。一些公司默认使用用户数据进行模型训练，而另一些则提供了选择退出的机制。用户在数据使用上处于弱势地位，因为平台的服务条款和隐私政策决定了是否使用用户数据进行模型训练。用户往往不会仔细阅读这些冗长的条款，使得他们对自身数据的掌控显得脆弱。

尽管AI公司声称收集用户数据是为了提升模型性能，但实际上大模型训练的根基是公开数据，而非专有数据。用户数据的质量参差不齐，且预训练阶段完成后，模型的能力边界已经基本确立，用户的每一次对话并不会立即改善模型表现。此外，商业模型的壁垒正在转向场景深耕，通用大模型收集的用户数据对特定领域的突破帮助有限。

用户数据的价值依然存在，但性质已经改变：它们不再是提升模型能力的关键，而是企业获取商业利益的新工具。通过分析用户对话，企业可以洞察用户行为、发掘变现场景、定制商业功能，甚至和广告商共享信息。当AI公司声称“为了提升模型性能”而收集数据时，我们需要更谨慎地思考这是推动技术进步的必要条件，还是商业诉求下对用户数据的“滥用”。

大模型带来的隐私挑战远比数据泄露更为复杂。即使采取了数据脱敏措施，也未必能彻底消除风险。大模型通过参数化的方式内化了数据的结构和规律，这种方式让模型获得了强大的能力，但也意味着我们无法像删除文件一样，简单地擦除已经融入模型的信息，为隐私保护带来了新的难题。随着模型技术的进步放缓，各个模型公司面对通过产品实现商业化的压力时，会如何决策，变成了一件几乎可以预料到的事情。现在是时候有更多更直接和更严肃的讨论了。