你输入 ChatGPT 或 Codex 的对话和代码，在个人套餐中可能用于模型训练，具体取决于设置。订阅 Pro 并不会自动排除训练用途。不过，仅仅发现训练设置曾经开启，不能证明机密信息已经泄露给其他人。
对话与任务
查看同一账号的设置
ChatGPT 中用于为所有人改进模型的设置，也适用于个人套餐的 Codex。退出训练后，适用范围是此后开始的新对话和新任务。
Codex 环境
另有独立设置
官方文档介绍了 Include environments。关闭对话和任务的训练用途，不会改变这一设置。
保留与人工访问
关闭训练 ≠ 删除全部数据
出于安全和支持等目的保留或访问内容，是另一回事。停止训练用途与删除已保存数据，需要分开处理。
来源：OpenAI 数据控制说明及消费者服务的数据处理说明。核对日期：2026年10月4日。
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1. 默认设置与套餐差异
个人套餐与企业服务的默认训练政策不同。这不意味着你以前已退出训练的账号，现在又处于开启状态。官方说明：保留历史记录但停用训练。
个人 Free、Plus、Pro
默认开启数据共享
可以在 ChatGPT 的数据控制中退出。付费 Pro 账号也遵循同一规则。
个人套餐的 Codex 对话与任务，遵循 ChatGPT 的同一设置。环境用于训练的设置需要另查。
Business、Enterprise、Edu 与 API
默认不用于训练
请查看所属工作区，以及组织的保留和访问政策。API 还需要确认组织是否主动开启了数据共享。
不训练，不等于不处理或不保存。
API 的组织所有者可以开启数据共享。官方说明：不同服务中的训练用途。
2. 如何查看 ChatGPT 与 Codex 的设置
对于个人套餐的 Codex，先确认你查看的是登录 Codex 所用的同一 OpenAI 账号。如果浏览器中的 ChatGPT 和 Codex 应用使用不同账号，只查看其中一个是不够的。
- 核对账号确认 ChatGPT 与 Codex 登录的账号和工作区。
- 打开设置在 ChatGPT 中打开设置，再进入数据控制。
- 查看开关查看用于为所有人改进模型的设置状态。
- 本人决定如需停止训练用途，请关闭并保存。已经关闭则无需修改。
这项设置的适用范围
同一账号 → 跨设备适用
其他账号的设置不会改变。Include environments 与主动提交反馈的例外，需要分别查看。
官方说明表示，这一选择绑定于已登录账号，并跨设备生效。也可以通过 Privacy Portal 中的“Do not train on my content”，拒绝将对话与 Codex 任务用于训练。不需要两种方式都办理。适用范围是退出训练后开始的新对话和新任务。官方说明：操作步骤及对 Codex 的适用。
这一操作不会改变下一节所说的 Include environments。建议分别记录，例如“账号 A：对话与任务训练已关闭”“环境设置：未能确认”，避免忽略未知项。有多个账号时，请本人逐一查看。
3. 找不到 Include environments 时怎么办
Include environments 是独立设置，用来控制 Codex 环境是否可以用于训练。本次查阅的资料没有公布完整文件清单、具体的本地与云端范围，或当前默认值。官方说明：Codex 的独立设置。
本次界面核查确认了什么
云端环境数量为零，也不能证明环境训练已经关闭。不建议仅为寻找这个设置而新建环境。
核查条件、尝试的路径与尚不明确的范围
官方资料使用“full environments”，另一份文档写作“additional context from your Codex environments”。这表明涉及的上下文不只限于对话文字，但不足以确定完整清单或适用范围。
2026年10月4日，账号持有者在 Windows 浏览器中，使用个人 Pro 账号打开相关界面。我们核对了本人提供的截图。AI 没有更改任何设置。未取得浏览器和应用的版本号。
- 通过官方帮助中的 Codex settings 链接，进入了旧版 Codex Cloud。
- 环境设置中有差异显示和分支格式，但没有 Include environments。
- 此前用户指引提到的数据设置 URL，在此账号下跳转到 ChatGPT 首页。
文档记载的设置与此账号可访问的设置界面并不一致。官方介绍了新旧云端环境迁移，但仅凭这一点无法解释开关为何没有显示，也不能断定所有用户都看不到。官方说明：云端环境。
应向官方支持询问什么
如需确认，请向官方支持询问：当前设置位置、你的账号中的状态、默认值，以及对本地、新旧云端环境的适用范围。不必发送任务代码或机密对话，描述界面名称与跳转目标即可。在得到答复前，仍按状态未知处理。
4. 训练曾经开启，风险有多大？
训练开关处于开启状态，并不能说明所有对话都已经用于训练或已泄露给第三方。应先区分内容可能被访问或使用的不同路径。
官方政策允许人工查看
必要的访问限于获授权人员，以及承担保密义务的服务提供商。OpenAI 说明了访问控制和记录机制，但没有声称任何人都绝不会看到内容。
拒绝训练后
排除用于改进模型
通常的退出操作停止的是用于改进模型的用途。
仍然存在的目的
安全、支持与法律事务
必要的内容查看并不会消失，例如调查滥用或安全问题。
有个人信息过滤措施，但并不完美
Privacy Filter 的作用
识别与遮蔽 ≠ 保证移除所有机密
OpenAI 如何说明 Privacy Filter 的用途与局限
OpenAI 表示，处理开启训练的对话时，会使用内部版本的 Privacy Filter 识别并遮蔽个人信息。对象包括姓名、地址、邮箱和 API 密钥，但不同语言与上下文可能造成遗漏和误判。这也不保证所有未公开设计、算法或商业计划都会被识别为机密并移除。官方说明：ChatGPT 如何保护隐私及Privacy Filter 的范围与局限。
存在训练数据提取研究，但不能推算个人泄露概率
2023年研究展示的现象
重新输出训练中学到的文字
研究者将当时 ChatGPT 的输出，与自己收集的公开网页文本进行比对。
该研究不能证明的事
你的非公开对话已经泄露
它也不能量化当前模型泄露某一段具体对话的概率。
原论文与方法：究竟比对了什么？
2023年发表的研究展示了从当时 ChatGPT 中提取部分文字与代码的现象，这些内容被认为可能来自训练。它对于思考模型能否重新输出学过的文本很重要。原论文：Scalable Extraction of Training Data from (Production) Language Models。
不过，研究用于核对匹配的材料是研究者收集的大规模公开网页文本集。输出与公开页面文字一致，不等于证明提取出了用户的私人对话。也不能根据当时的模型与方法，计算你自己的对话从当前模型泄露的概率。研究者对验证方法的说明。
与其仅凭开关曾开启就给出百分比，不如按你输入的内容一旦被他人知道，会造成什么影响来确定应对优先级。以下是帮助决定如何处理的框架，不是泄露概率评估。
5. 输入过机密信息后的应对
- 有效密钥、密码与私钥可能直接允许操作、消费或访问数据本人查看使用记录与权限，判断是否需要撤销或更换凭据。
- 客户信息与合同约定的机密涉及个人、组织影响及信息管理义务确认发送范围，按合同与组织的报告流程处理。
- 未公开源代码与计划设计或商业信息被知晓的影响核对训练设置与已提供内容，今后的开发输入只保留必要范围。
- 家人姓名、地址、健康与日程身份识别、私人生活及他人隐私分别查看对话、文件、记忆与共享对象。
- 已公开代码与虚构示例额外暴露的信息可能相对较少确认示例中是否意外混入真实秘密或个人信息。
以上顺序不是泄露概率排名。例如，已经失效的密钥与仍有效且权限广泛的密钥，处理紧迫程度不同。即使只有短片段，也可能通过姓名、工作地点与日程的组合识别某个人。
关闭训练不能让已暴露凭据重新安全
如果输入过密钥，不要再次贴给 AI。请本人到相关服务查看权限、使用记录与有效期。OpenAI 建议更换可能已泄露的 API 密钥，并检查使用情况。官方说明：API 密钥安全。
正常轮换时，以下顺序可减少中断：
- 创建新密钥设置必要权限与有效期。
- 更新使用方更改应用和服务使用的密钥。
- 验证运行确认新密钥可正常工作。
- 撤销旧密钥停止旧密钥的使用。
如果滥用已经发生，可能需要先撤销密钥或停用权限以控制损失。这是一般的秘密管理措施，不是要求所有曾开启训练的人一律更换凭据。OWASP：秘密撤销与轮换。
区分已提交内容与实际损害迹象
- 输入范围发送了什么、给哪个服务和账号、大约何时
- 设置记录何时查看，哪些开启、关闭或未知
- 损害迹象是否存在可疑操作、使用或费用
不需要把秘密本身复制到新的求助内容或公开评论中。即使没有泄露迹象，也请分别记录可能用于训练的情况与发送范围。
向支持团队或 Privacy Portal 咨询时，请询问流程涵盖哪些内容、可以采取哪些措施。不能承诺删除申请会让信息从已经训练过的模型中完全消失。公开政策本身也不能说明某一段对话是否被选中或已完成训练。官方政策：隐私与申请渠道。
6. 退出训练、删除与临时聊天的局限
👍、👎 反馈存在例外
即使训练已关闭，与反馈关联的整段对话仍可能用于训练。对于包含机密的对话，请区分通常的退出设置与自己主动提交的反馈。
不要仅因开关关闭，就在机密对话中提交反馈。官方说明：退出训练后的反馈。
删除对话、文件与记忆是不同操作
对话
删除 ≠ 归档
删除后通常在30天内从系统移除。安全与法律等原因可能构成例外。
文件
另查保存位置
Library 文件与对话分开管理。删除聊天不一定同时删除文件。
记忆
删掉对话后仍可能保留
已保存记忆用于个性化，请在管理设置中另行查看。
保留例外、文件位置与同一账号的记忆
删除已保存的 ChatGPT 对话后，它会立即从账号中移除，通常在30天内从系统删除。但存在例外，包括已去标识化并解除账号关联的数据，或因安全、法律原因保留的数据。归档不是删除。
保存到 Library 的文件与对话分开管理。删除对话不一定同时删除这些文件。项目和自定义 GPT 中的文件，也按所在位置处理。官方说明：ChatGPT 对话与文件保留。
记忆用于个性化回答，与训练设置不同。删除对话不会自动删除从该对话生成的已保存记忆，需要另查记忆管理。如果多人使用同一账号，一个人的日程出现在给另一个人的回答中，不能仅凭这一现象断定信息经模型训练泄露给了第三方。应先区分同一账号内的历史与记忆引用，以及模型整体训练。官方说明：记忆管理及其与训练的区别。
将临时聊天保存后，处理方式会改变
当前官方说明表示，如果选择个性化，临时聊天仍可能使用已有记忆等上下文。不要把临时聊天当成“不发送数据的模式”，也不要假定它适用于所有 Codex 任务。官方说明：临时聊天的处理。
7. 开发时如何减少提供机密信息
你的电脑
命令与文件操作
部分操作在本地执行。
云端模型
发送必要代码与上下文
模型请求属于另一类通信。本地执行并不能证明数据不会离开设备。
官方安全说明也区分了命令的网络控制，与客户端的模型请求、认证请求。官方说明：授权、安全与通信边界及Codex 的使用方式。
咨询前缩减输入的例子
生产数据 → 用两条虚构记录复现
咨询设计时，替换客户名称、内部 URL 与未公开数字，仍可能留下足够信息作出有用判断。
- 给对话的内容：复现所需代码、虚构输入、预期结果。排除真实姓名与有效秘密。
- 放在开发环境中的内容：不要让生产凭据或私人文件在超出工作必要范围时也被访问。
- 发往其他地方的内容：分别查看公开仓库、共享链接、插件与日志提交目标。
- 由合同决定的事项：遵守组织政策和客户约定。关闭训练并不意味着原本被禁止的对外提供就获得许可。
这些做法用于减少输入范围，不能替代训练设置或访问管理。在有些设置无法核实时，只提供必要信息尤其有价值。具体例子见向 AI 输入信息时的注意事项，工具差异见Claude Code 与 Codex 对比，Claude 一侧的设置见如何退出 Claude Code 训练。
常见问题
Pro 会阻止对话和代码用于训练吗？
不会。个人 Pro 默认开启数据共享。请与 Business、Enterprise、Edu 和 API 的默认不训练政策区分。
在 ChatGPT 关闭训练，就会关闭 Codex 的全部训练用途吗？
同一账号的个人套餐中，这一退出设置适用于新的 Codex 对话与任务。但 Include environments 是独立设置，不会改变。主动提交反馈还存在例外。
看不到 Include environments，可以认为已关闭吗？
不可以。本次未能核实位置与状态。公开资料和提供的截图不能说明为何未显示，也不能确定默认值。
发现训练曾开启，应该删除所有聊天吗？
先评估内容及影响。一律删除可能丢失必要记录。请分别决定今后的训练设置、凭据处理，以及相关对话、文件和记忆的整理。删除不能保证撤销此前的训练。
