OpenAI đã giới thiệu vào ngày 19 tháng 8 năm 2026 dịch vụ Giữ Không Dữ liệu của mình cho việc triển khai các mô hình tiên tiến đối với các khách hàng API đủ điều kiện, cũng như một thiết bị ở phiên bản thử nghiệm có tên là Xử lý An toàn Riêng tư. Những khái niệm này quan trọng cho các dự án nhạy cảm, nhưng chúng không nên bị rút gọn thành câu "dữ liệu không được lưu trữ".
1. Zero Data Retention là gì?
Trong khuôn khổ đã được thông báo, các khách hàng API đủ điều kiện có thể sử dụng một số mô hình với các yêu cầu và phản hồi không được lưu giữ sau khi xử lý. OpenAI cũng cho biết rằng những nội dung này không thể truy cập bởi nhân viên của họ và nhắc lại rằng dữ liệu của các công ty sẽ không được sử dụng để đào tạo mô hình nếu không có sự lựa chọn rõ ràng của khách hàng.
Tùy chọn này đáp ứng một hạn chế phổ biến: tránh để một nội dung công việc, một tài liệu mật hoặc một dữ liệu cá nhân còn lại trong nhật ký của nhà cung cấp vượt quá thời gian cần thiết cho cuộc gọi.
Thuật ngữ "đủ điều kiện" là rất quan trọng. Bạn phải kiểm tra mô hình, điểm cuối, hợp đồng, vùng, các chức năng sử dụng và bất kỳ ngoại lệ nào. Tài liệu chính thức cho thấy khả năng tương thích phụ thuộc vào từng điểm cuối và cấu hình của nó: hội thoại, trình hướng dẫn, tệp, kho vector, xử lý hàng loạt, video và một số chế độ bất đồng bộ cần xác minh riêng biệt. Một chính sách được khai báo ở cấp tài khoản không nhất thiết áp dụng cho mọi công cụ, tệp, bộ nhớ đệm hay dịch vụ phụ trợ.
Tính đến ngày 2 tháng 9 năm 2026, tài liệu chính thức cũng phân biệt các chế độ « Eyes Off » và « Safety Retention ». OpenAI cho biết có thể làm một số mô hình không đủ điều kiện cho chế độ Giữ Dữ Liệu Bằng Không đối với một khách hàng cụ thể, kèm thông báo bằng văn bản. Theo chế độ được áp dụng, nội dung có thể được lưu giữ và, đối với Safety Retention, sẽ được xem xét nhằm điều tra các hoạt động có nguy cơ nghiêm trọng. Điều khoản này phải được nêu trong phân tích hợp đồng.
Tài liệu cùng nêu rõ rằng chế độ background API Responses có thể tạm thời ghi dữ liệu để cho phép truy vấn kết quả, cache của prompts có thể giữ các tensor được mã hóa trên GPU trong một thời gian hạn chế và các dịch vụ bên thứ ba, bao gồm các máy chủ MCP từ xa, áp dụng chính sách lưu trữ riêng của họ.
2. Những gì điều này không có nghĩa là
Không giữ lại dữ liệu không có nghĩa là không xử lý. Dữ liệu phải được truyền và tải vào bộ nhớ để tạo ra phản hồi. Do đó, bảo mật khi vận chuyển, cô lập hạ tầng, quyền truy cập kỹ thuật và quản lý sự cố vẫn là yếu tố quyết định.
Điều này cũng không có nghĩa là ứng dụng khách không lưu giữ gì cả. Các lệnh nhắc có thể xuất hiện trong nhật ký ứng dụng, dấu vết APM, hàng đợi tin nhắn, bản sao lưu, trình duyệt hoặc công cụ giám sát. Liên kết hay nói nhiều nhất thường nằm ở phía bên của nhà tích hợp.
Cuối cùng, việc không sử dụng cho huấn luyện, thời hạn bảo quản và vị trí là ba chủ đề riêng biệt. Chúng phải được tài liệu hóa riêng trong phân tích rủi ro và sổ đăng ký xử lý.
3. Vai trò của Xử lý An toàn Riêng tư
OpenAI giới thiệu Private Safety Processing như một cách để phát hiện các mô hình rủi ro xuất hiện qua nhiều tương tác mà không cho nhân viên truy cập vào nội dung cơ bản. Theo kiến trúc được công bố, nội dung có thể vẫn nằm dưới sự kiểm soát của khách hàng. OpenAI cũng đang phát triển một tùy chọn xử lý trên hạ tầng được mã hóa với các khóa do khách hàng kiểm soát; nó không nên được coi là sẵn có rộng rãi ở thời điểm này.
Nhà cung cấp sau đó sẽ nhận được tín hiệu về rủi ro được xác định chặt chẽ, thay vì chi tiết các cuộc trò chuyện. Cơ chế này nhằm cân bằng giữa bảo mật thông tin và việc phát hiện các lạm dụng phối hợp, đặc biệt khi việc phân tích một cuộc gọi riêng lẻ là không đủ.
Đây vẫn là một phiên bản thử nghiệm được kiểm tra với những khách hàng đầu tiên. OpenAI đã thông báo về việc bắt đầu triển khai và một sách trắng kỹ thuật vào tháng 9. Tính đến ngày 2 tháng 9 năm 2026, chưa có thông báo riêng biệt nào về việc sẵn có cho công chúng được tìm thấy: các chi tiết về triển khai, các bảo đảm có thể kiểm chứng và các điều kiện truy cập cần được xem xét từng trường hợp.
4. Một kiến trúc với nhiều cấp độ kiểm soát
Một dự án vững chắc phải phân biệt ít nhất năm lớp. Lớp thứ nhất là tối thiểu hóa: không bao giờ gửi cho mô hình dữ liệu không cần thiết. Lớp thứ hai là ẩn danh hoặc che giấu trước khi gọi. Lớp thứ ba bao gồm việc vận chuyển và xử lý tại nhà cung cấp. Lớp thứ tư liên quan đến việc lưu trữ. Lớp thứ năm liên quan đến nhật ký và kiểm soát của ứng dụng khách.
Private Safety Processing thêm một lớp thứ sáu: việc sản xuất có thể có của một tín hiệu rủi ro tách biệt với nội dung. Lớp này phải được ghi chép như một luồng riêng biệt, với mục đích, người nhận, thời gian và các hậu quả có thể xảy ra.
Mã hóa bằng khóa do khách hàng kiểm soát có thể tăng cường khả năng kiểm soát, nhưng nó không đủ nếu chỉ dựa vào đó. Cần biết dữ liệu được giải mã vào lúc nào, thành phần nào có thể sử dụng nó, cách các khóa được làm mới và điều gì xảy ra trong trường hợp khóa bị thu hồi.
5. Các câu hỏi cần đặt ra trước khi ký hợp đồng
Bắt đầu bằng việc lập một ma trận các chức năng được sử dụng: văn bản, tập tin, hình ảnh, công cụ, tìm kiếm, bộ nhớ đệm và các xử lý bất đồng bộ. Đối với từng chức năng, hãy hỏi về thời gian lưu trữ, các ngoại lệ, khu vực, nhà thầu phụ và phương pháp xóa.
Sau đó kiểm tra các điều kiện đủ điều kiện cho Zero Data Retention, các bằng chứng có sẵn, việc xử lý sự cố và các cơ chế kiểm toán. Hỏi cách thức quản lý các lạm dụng, các nghĩa vụ pháp lý và các loại nội dung đặc biệt. Thông báo đặc biệt đề cập đến một ngoại lệ liên quan đến hình ảnh lạm dụng tình dục trẻ em; các đội cần phải biết chính xác các quy tắc áp dụng cho dịch vụ của họ.
Đối với Xử lý An toàn Riêng tư, hãy yêu cầu định nghĩa chính xác của tín hiệu, tính bền vững của nó, các quyết định mà nó có thể kích hoạt và các phương tiện để phản đối hoặc điều tra có sẵn.
6. Các kiểm soát cần giữ lại phía khách hàng
Một tùy chọn quyền riêng tư của nhà cung cấp không thay thế kiểm soát truy cập. Mỗi lời gọi phải được liên kết với một người dùng, một trường hợp sử dụng và một chính sách dữ liệu. Các tài liệu được truy xuất phải tuân thủ quyền của người truy vấn hệ thống.
Thiết lập một bộ lọc dữ liệu nhạy cảm trước khi gửi đi, một sơ đồ đầu ra nghiêm ngặt, thời hạn, hạn mức và khả năng ngắt kết nối nhà cung cấp nhanh chóng. Nhật ký nên ưu tiên các định danh, băm và số liệu thay vì nội dung đầy đủ.
Các bài kiểm tra bảo mật phải bao gồm tiêm prompt, trích xuất dữ liệu gián tiếp, các công cụ cấu hình sai và lỗi phân vùng. Những chủ đề này được phát triển trong hướng dẫn của chúng tôi về quản trị vận hành của AI.
7. Các trường hợp sử dụng phù hợp
Chính sách Không Lưu Trữ Dữ Liệu đặc biệt phù hợp cho việc tóm tắt tài liệu mật, hỗ trợ nội bộ, phân tích hợp đồng, hỗ trợ kỹ thuật hoặc trích xuất dữ liệu khi nhà cung cấp đáp ứng các yêu cầu khác của dự án.
Nó không tự động làm cho việc gửi dữ liệu y tế, tài chính hoặc tư pháp trở nên chấp nhận được. Đối với những loại này, một phân tích kỹ lưỡng, cơ sở pháp lý, các biện pháp tăng cường và đôi khi là một hạ tầng chuyên dụng vẫn là cần thiết.
Các trường hợp sử dụng có mức độ tự trị cao cũng đòi hỏi nhiều hơn là tính bảo mật. Một tác nhân có thể ghi nhận trong hệ thống thông tin phải có các quyền tối thiểu, các xác nhận và khả năng truy vết từng hành động.
8. Cách lái một phi công
Chọn một tập dữ liệu kiểm tra đại diện nhưng đã được khử nhận diện. Lập bản đồ tất cả các luồng, bao gồm nhật ký, bản sao lưu và công cụ hỗ trợ. Bật tùy chọn hợp đồng phù hợp, sau đó kiểm tra hành vi thực tế của từng điểm cuối.
Mô phỏng các lỗi, gián đoạn và việc thu hồi khóa. Đo lường các dữ liệu hiển thị trong khả năng quan sát và kiểm soát rằng không ai có thể tìm lại nội dung từ một định danh hoặc dấu vết.
Cuối cùng, hãy để bộ phận an ninh, DPO và bộ phận chuyên môn xác nhận tài liệu. Chương trình thí điểm được coi là thành công khi tổ chức có thể giải thích dữ liệu đi đâu, ai có thể truy cập và cách dừng dịch vụ.
Thông báo ngày 19 tháng 8 là một bước tiến thú vị cho các doanh nghiệp yêu cầu cao. Giá trị của nó sẽ phụ thuộc vào tài liệu kỹ thuật được công bố, các điều kiện hợp đồng và khả năng của các nhà tích hợp trong việc áp dụng cùng một tính kỷ luật trong kiến trúc của chính họ.
Partitech hỗ trợ thiết kế các dịch vụ IA an toàn: lập bản đồ luồng, lựa chọn kiến trúc, giảm thiểu dữ liệu, kiểm soát truy cập, khả năng quan sát và tài liệu tuân thủ.