Project Lily：合同工审查 ChatGPT 对话的隐私风险

2026年9月14日，404 Media 报道揭露了 OpenAI 在内部文件中启动的代号为 Project Lily 的计划。该计划动员了数百名外部合同工，专门审阅用户在 ChatGPT 中提交的真实请求和完整对话。审阅者的工作不仅包括对用户意图进行概括，还要对模型给出的多种回复进行打分，并在此基础上提供具体的改进建议。

审阅流程的核心目标是削减模型的机械化语气、避免过度拟人化以及防止模型对用户表现出不必要的顺从。为实现这些目标，合同工会收到明确指示，要求他们在评估时重点关注语言的自然度、信息的准确性以及潜在的偏见表现。

OpenAI 声称，在交付给审阅者的文本之前会先经过 Privacy Filter（隐私过滤器），该过滤器旨在剔除用户名、电子邮件和其他直接可识别信息。然而，过滤器并非全能，报告指出仍有可能出现职业背景、所在城市的大致位置或生活细节等间接识别信息，这些信息在特定情境下仍可能被关联到具体个人。

公告披露了什么

在审阅过程中，合同工可能会看到用户的记忆摘要，这些摘要会包含用户之前的对话历史、使用的专业术语或特定行业的情境描述。虽然 OpenAI 将这些信息视为帮助模型理解上下文的必要材料，但它们同样增加了个人资料被间接暴露的风险，因为即使没有姓名，也能通过职业细节和行业背景推断出用户身份。

Tom's Guide 对项目的技术细节作了补充说明。默认情况下，个人免费、Plus 和 Pro 账户会开启“改进模型”功能，这意味着这些账户的对话可能被用于训练；而企业、商务和教育版账户则默认关闭此功能。即便用户主动关闭了该选项，‘Improve the model for everyone’ 设置也仅影响未来的对话，而不会撤回已经收集的历史数据。

用户可以采取的主要防护措施

• 在对话中避免透露真实姓名、地址或身份证号等直接可识别信息。
• 使用通用或虚构的职业描述，降低职业背景泄露的可能性。
• 定期检查账户设置，关闭‘改进模型’选项，尤其在处理敏感业务时。
• 对重要或机密信息，考虑使用端到端加密的本地模型或离线工具。

此外，用户还可以利用 OpenAI 提供的隐私过滤器功能，对即将发送的内容进行手动审查和编辑，以确保不含有意外泄露的细节。保持对 OpenAI 官方发布的隐私政策更新的关注，同样是降低风险的关键，因为政策的细微变动可能直接影响信息的处理方式。

仍需关注的限制

需要注意的是，Project Lily 并非针对所有账户或所有对话进行审查。OpenAI 明确表示，仅在用户同意或默认开启改进功能的情况下，才会将对话送入审阅流程。因此，企业用户在默认关闭该功能后，理论上可以避免其内部信息被外部合同工阅读，但仍不能排除已有数据被保留的可能性。

从技术角度看，Project Lily 所涉及的流程属于伪匿名化（pseudonymisation）而非真正的匿名化（anonymisation）。虽然过滤器去除了直接标识符，但间接信息仍可能被关联，从而在特定情境下重新识别个人。真正的匿名化要求彻底消除所有可追溯信息，这在当前的审阅模型中尚未实现。

综上所述，用户在使用 ChatGPT 时应保持警惕，尤其在涉及个人隐私或商业机密时。通过合理设置、信息脱敏以及了解 Project Lily 的工作机制，能够在享受 AI 助手便利的同时，最大程度降低潜在的隐私风险。

对于使用中文的组织而言，必须定期审查内部使用 ChatGPT 的政策，确保所有员工了解并遵守上述防护措施。特别是要核实账户是否已关闭“改进模型”选项，检查是否存在敏感信息的泄露风险，并在必要时采用本地部署的模型或加密工具，以符合企业数据保护的合规要求。