क्या ChatGPT और Codex की बातचीत ट्रेनिंग में इस्तेमाल होती है? गोपनीय डेटा के जोखिम और सेटिंग की जाँच

ChatGPT या Codex में दर्ज की गई आपकी बातचीत और कोड व्यक्तिगत प्लान में आपकी सेटिंग के आधार पर मॉडल की ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं। Pro सदस्यता आपके डेटा को ट्रेनिंग से अपने आप बाहर नहीं करती। लेकिन ट्रेनिंग चालू मिलने से अकेले यह साबित नहीं होता कि गोपनीय जानकारी किसी और को बताई गई है।

स्रोत: OpenAI के डेटा नियंत्रण और उपभोक्ता सेवाओं में डेटा का प्रबंधन। जाँच की तारीख: 4 अक्टूबर 2026।

1. डिफ़ॉल्ट सेटिंग और प्लान के अंतर

व्यक्तिगत प्लान और संगठनों की सेवाओं में ट्रेनिंग की डिफ़ॉल्ट सेटिंग अलग है। इसका यह मतलब नहीं कि जिस खाते में आपने पहले डेटा का उपयोग बंद किया था, उसमें अब वह चालू है। आधिकारिक मार्गदर्शन: इतिहास रखते हुए ट्रेनिंग बंद करना।

API में संगठन के मालिक डेटा साझा करना चालू कर सकते हैं। आधिकारिक मार्गदर्शन: अलग सेवाओं में ट्रेनिंग के लिए उपयोग।

2. ChatGPT और Codex की सेटिंग जाँचना

व्यक्तिगत प्लान वाले Codex के लिए शुरुआत उसी OpenAI खाते से करें जिससे आप Codex में साइन इन करते हैं। यदि ब्राउज़र का ChatGPT और Codex ऐप अलग खाते इस्तेमाल करते हैं, तो सिर्फ़ एक की जाँच पर्याप्त नहीं है।

1. खाते मिलाएँ ChatGPT और Codex में साइन इन किए गए खाते तथा कार्यक्षेत्र की जाँच करें।
2. सेटिंग खोलें ChatGPT में Settings → Data Controls पर जाएँ।
3. स्विच जाँचें “Improve the model for everyone” की स्थिति देखें।
4. खुद निर्णय लें ट्रेनिंग में उपयोग रोकना हो तो इसे बंद करके सहेजें। पहले से बंद हो तो बदलाव की ज़रूरत नहीं है।

आधिकारिक मार्गदर्शन के अनुसार यह चुनाव आपके साइन इन किए हुए खाते से जुड़ा है और सभी उपकरणों पर लागू होता है। बातचीत तथा Codex के कार्यों की ट्रेनिंग आप “Do not train on my content” के माध्यम से भी बंद कर सकते हैं, जो गोपनीयता पोर्टल में उपलब्ध है। दोनों तरीके इस्तेमाल करना ज़रूरी नहीं है। यह निर्णय डेटा का उपयोग बंद करने के बाद की नई बातचीत और नए कार्यों पर लागू होता है। आधिकारिक मार्गदर्शन: चरण और Codex पर उनका लागू होना।

इस कार्रवाई से नीचे बताया गया Include environments नहीं बदलता। परिणाम अलग-अलग दर्ज करें, जैसे “खाता A: बातचीत और कार्यों की ट्रेनिंग बंद” तथा “परिवेश की सेटिंग: सत्यापित नहीं हो सकी”, ताकि अनिश्चित बातें स्पष्ट रहें। एक से अधिक खाते हों तो हर खाते को खुद जाँचें।

3. जब Include environments न मिले

Include environments एक स्वतंत्र सेटिंग है, जो तय करती है कि Codex के परिवेश ट्रेनिंग के लिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं या नहीं। इस लेख के लिए जाँची गई सामग्री में शामिल फ़ाइलों की पूरी सूची, स्थानीय और क्लाउड परिवेश का विस्तृत दायरा तथा वर्तमान डिफ़ॉल्ट प्रकाशित नहीं हैं। आधिकारिक मार्गदर्शन: Codex की स्वतंत्र सेटिंग।

स्क्रीन की जाँच से क्या पता चला

आधिकारिक सहायता से क्या पूछें

पुष्टि चाहिए तो आधिकारिक सहायता से सेटिंग का वर्तमान स्थान, आपके खाते में उसकी स्थिति, उसका डिफ़ॉल्ट और स्थानीय, पुराने क्लाउड तथा नए क्लाउड परिवेश में उसका दायरा पूछें। कार्य का कोड या गोपनीय बातचीत भेजे बिना स्क्रीन के नाम और रीडायरेक्ट के गंतव्य बताए जा सकते हैं। उत्तर मिलने तक स्थिति को अज्ञात मानें।

4. ट्रेनिंग चालू होने पर कितना जोखिम है?

ट्रेनिंग सेटिंग चालू होने से यह पता नहीं चलता कि हर बातचीत पहले ही ट्रेनिंग में इस्तेमाल हो चुकी है या किसी तीसरे पक्ष को बताई गई है। पहले जानकारी तक पहुँच और उसके उपयोग के तरीकों में अंतर करें।

आधिकारिक नीतियाँ मानवीय समीक्षा की अनुमति देती हैं

ज़रूरत पड़ने पर पहुँच केवल अधिकृत कर्मचारियों और गोपनीयता की शर्तों से बँधे सेवा प्रदाताओं को मिलती है। OpenAI पहुँच के नियंत्रण और लॉग रखने का विवरण देती है; यह नहीं कहती कि कोई इंसान कभी सामग्री नहीं देखता।

आधिकारिक मार्गदर्शन: लोगों की पहुँच के उद्देश्य और सीमाएँ।

निजी जानकारी की फ़िल्टरिंग है, लेकिन पूरी तरह सटीक नहीं

ट्रेनिंग डेटा निकालने पर शोध हुआ है, लेकिन उससे आपकी बातचीत के लीक होने की संभावना नहीं मिलती

केवल सेटिंग चालू होने के आधार पर प्रतिशत बताने के बजाय, कार्रवाई की प्राथमिकता दर्ज की गई जानकारी दूसरों को पता चलने पर होने वाले असर के आधार पर तय करना अधिक व्यावहारिक है। नीचे निर्णय लेने का तरीका है, लीक होने की संभावना का अनुमान नहीं।

5. गोपनीय जानकारी दर्ज कर दी हो तो क्या करें?

• सक्रिय कुंजियाँ, पासवर्ड और निजी कुंजियाँसीधे कार्रवाई, खर्च या डेटा तक पहुँच संभव बना सकती हैं
  उपयोग के रिकॉर्ड और अनुमतियाँ खुद जाँचें। तय करें कि प्रमाण-पत्रों को निरस्त या बदलने की ज़रूरत है या नहीं।
• ग्राहक डेटा और अनुबंध के तहत गोपनीय जानकारीलोगों या संगठनों पर असर और जानकारी सँभालने की ज़िम्मेदारी
  पहचानें कि आपने क्या भेजा और अनुबंध तथा अपने संगठन की रिपोर्टिंग प्रक्रिया का पालन करें।
• अप्रकाशित स्रोत कोड और योजनाएँडिज़ाइन या व्यावसायिक जानकारी खुलने का असर
  ट्रेनिंग सेटिंग और साझा की गई सामग्री जाँचें। आगे विकास के अनुरोध में केवल ज़रूरी जानकारी दें।
• परिवार के नाम, पते, स्वास्थ्य संबंधी जानकारी और कार्यक्रमपहचान संभव होना, निजी जीवन और दूसरे लोगों की निजता
  बातचीत, फ़ाइलों, मेमोरी और साझा करने के गंतव्यों को अलग-अलग जाँचें।
• प्रकाशित कोड और काल्पनिक उदाहरणअतिरिक्त जानकारी उजागर होने की गुंजाइश अपेक्षाकृत कम हो सकती है
  जाँचें कि उदाहरण में असली रहस्य या निजी जानकारी गलती से शामिल तो नहीं हो गई है।

यह सूची लीक होने की संभावनाओं की रैंकिंग नहीं है। जैसे, समाप्त हो चुकी कुंजी और व्यापक अनुमति वाली सक्रिय कुंजी के मामले में तात्कालिकता अलग होगी। नाम, कार्यस्थल और कार्यक्रम को जोड़कर एक छोटा अंश भी किसी व्यक्ति की पहचान कर सकता है।

ट्रेनिंग बंद करने से उजागर प्रमाण-पत्र फिर सुरक्षित नहीं होते

कुंजी दर्ज कर दी हो तो उसे फिर AI में न चिपकाएँ। सेवा में उसकी अनुमतियाँ, उपयोग के रिकॉर्ड और समाप्ति खुद जाँचें। OpenAI संभावित रूप से लीक API कुंजियाँ बदलने और उपयोग जाँचने की सलाह देती है। आधिकारिक मार्गदर्शन: API कुंजी की सुरक्षा।

नियमित रूप से कुंजी बदलते समय यह क्रम सेवा बाधित होने का जोखिम घटा सकता है:

1. नई कुंजी बनाएँ ज़रूरी अनुमतियाँ और समाप्ति तय करें।
2. इस्तेमाल करने वाले ऐप अपडेट करें ऐप और सेवाओं में इस्तेमाल होने वाली कुंजी बदलें।
3. कामकाज जाँचें देखें कि नई कुंजी काम कर रही है।
4. पुरानी कुंजी निरस्त करें पिछली कुंजी का उपयोग रोकें।

दुरुपयोग जारी हो तो कुंजी निरस्त करना या अनुमतियाँ बंद करना जैसे रोकथाम के कदम पहले ज़रूरी हो सकते हैं। यह रहस्यों के प्रबंधन का सामान्य मार्गदर्शन है, ट्रेनिंग चालू रखने वाले सभी लोगों को प्रमाण-पत्र बदलने का निर्देश नहीं। OWASP: रहस्य निरस्त करना और बदलना।

भेजी गई सामग्री और वास्तविक नुकसान के संकेत अलग रखें

• भेजी गई सामग्री का दायरा आपने क्या, किस सेवा और खाते में तथा लगभग कब भेजा
• सेटिंग का रिकॉर्ड कब जाँचा और क्या चालू, बंद या अज्ञात था
• नुकसान के संकेत संदिग्ध कार्रवाई, उपयोग या शुल्क

नई सलाह माँगते समय या सार्वजनिक टिप्पणी में रहस्य को दोहराना ज़रूरी नहीं है। जानकारी खुलने के संकेत न हों, तब भी ट्रेनिंग में उपयोग की संभावना और भेजी गई सामग्री का दायरा अलग-अलग दर्ज करें।

सहायता या गोपनीयता पोर्टल से संपर्क करते समय पूछें कि प्रक्रिया क्या कवर करती है और कौन-से उपाय संभव हैं। हम यह वादा नहीं कर सकते कि हटाने का अनुरोध, पहले से प्रशिक्षित मॉडल से जानकारी पूरी तरह निकाल देता है। केवल प्रकाशित नीतियों से यह भी तय नहीं होता कि किसी बातचीत को ट्रेनिंग के लिए चुना गया था या वह इस्तेमाल हो चुकी है। आधिकारिक नीति: गोपनीयता और अनुरोध के माध्यम।

6. ट्रेनिंग बंद करने, हटाने और अस्थायी चैट की सीमाएँ

👍 और 👎 फ़ीडबैक का अपवाद है

गोपनीय बातचीत पर फ़ीडबैक भेजते समय केवल बंद सेटिंग पर निर्भर न रहें। आधिकारिक मार्गदर्शन: उपयोग बंद करने के बाद फ़ीडबैक।

बातचीत, फ़ाइलें और मेमोरी हटाना अलग कार्रवाई हैं

अस्थायी चैट सहेजने से उसका प्रबंधन बदलता है

वर्तमान आधिकारिक मार्गदर्शन कहता है कि निजीकरण चुनने पर अस्थायी चैट मौजूदा यादों और ऐसे संदर्भ का उपयोग कर सकती है। इसे ऐसा मोड न मानें जिसमें कुछ भेजा ही नहीं जाता, और यह न मानें कि हर Codex कार्य में यह उपलब्ध है। आधिकारिक मार्गदर्शन: अस्थायी चैट का प्रबंधन।

7. विकास के दौरान कम गोपनीय जानकारी साझा करना

आधिकारिक सुरक्षा मार्गदर्शन भी कमांड के नेटवर्क नियंत्रण और क्लाइंट के मॉडल तथा प्रमाणीकरण अनुरोधों में अंतर करता है। आधिकारिक मार्गदर्शन: अनुमोदन, सुरक्षा और संचार की सीमाएँ और Codex इस्तेमाल करने के तरीके।

• बातचीत में क्या दें: समस्या दोहराने के लिए ज़रूरी कोड, काल्पनिक इनपुट और अपेक्षित परिणाम। असली नाम तथा सक्रिय रहस्य शामिल न करें।
• विकास के परिवेश में क्या रखें: काम की ज़रूरत से अधिक प्रोडक्शन प्रमाण-पत्र या निजी दस्तावेज़ उजागर न करें।
• दूसरी जगह क्या जाता है: सार्वजनिक रिपॉज़िटरी, साझा लिंक, प्लगइन और लॉग भेजने के गंतव्य अलग-अलग जाँचें।
• अनुबंध क्या तय करता है: संगठन की नीतियों और ग्राहक के समझौतों का पालन करें। ट्रेनिंग बंद करना, पहले से प्रतिबंधित बाहरी साझेदारी की अनुमति नहीं देता।

इन तरीकों से भेजी गई सामग्री घटती है; ये ट्रेनिंग सेटिंग या पहुँच के प्रबंधन की जगह नहीं लेते। कुछ सेटिंग सत्यापित न हो सकें तो सिर्फ़ आवश्यक जानकारी साझा करना और उपयोगी होता है। उदाहरणों के लिए AI में जानकारी दर्ज करने की सावधानियाँ देखें। उपकरणों के अंतर के लिए Claude Code और Codex की हमारी तुलना और Claude की सेटिंग के लिए Claude Code की ट्रेनिंग बंद करने का तरीका देखें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न