OpenAI Zero Data Retention and Private Safety Processing

OpenAIは、Zero Data Retention (ZDR) の約束を維持しながら、複数のやり取りにわたる安全性のリスクや悪用パターンを特定するために設計された新しいシステムであるPrivate Safety Processingを発表しました。これにより、対象となるAPI顧客は、プロンプトやモデルのレスポンスがOpenAIの担当者によって保持されたりレビューされたりしないことを保証しつつ、自動化された安全性への強制措置を可能にします。

Zero Data Retention (ZDR) Framework

Zero Data Retentionは、対象となるAPI顧客に対し、リクエストが処理された後にOpenAIがプロンプトやモデルのレスポンスを保持しないことを保証します。このフレームワークの下では、顧客のコンテンツはOpenAIの担当者によるレビューの対象とはならず、顧客が明示的にオプトインしない限り、エンタープライズデータはモデルのトレーニングには使用されません。

The Need for Evolving Safety Systems

従来のZDR互換の安全性システムは、個々のやり取りを個別に評価します。しかし、OpenAIは、最も深刻なAIの安全性リスクは、複数のやり取りをまとめて見たときに初めて可視化されることが多いと述べています。これらのリスクの例は以下の通りです：

Pattern-based misuse: Bad actors probing safeguards or coordinating across accounts.
Agentic misalignment: Systems continuing to act after being instructed to stop during complex, multi-step tasks.
Disguised threats: Harmful intentions masked as routine research.

AIモデルがより長く、より複雑なタスクを扱うようになるにつれ、正当な活動と悪用を区別する能力には、単一のやり取りが提供する以上の広範なコンテキストが必要となります。

Technical Implementation of Private Safety Processing

Private Safety Processingは、コンテンツをOpenAIの担当者に公開することなく、関連するやり取りにわたって自動化された保護を拡張し、悪用のパターンを特定します。このシステムは、主に2つのインフラストラクチャモデルの下で動作します：

Customer-Controlled Infrastructure: Content remains on infrastructure managed by the customer.
OpenAI-Provided Storage: Content is stored on OpenAI infrastructure but is encrypted with keys controlled exclusively by the customer. OpenAI personnel do not possess these keys and cannot access the underlying content.

自動化されたシステムがリスクを特定した場合、アクティビティの種類を示す、狭く定義されたシグナルを生成します。このシグナルは、強制措置が必要かどうかを判断するために使用されますが、OpenAIの担当者は、コンテンツがフラグを立てられた場合でも、顧客のコンテンツにアクセスすることはできません。

Customer Control and Enforcement

顧客は、自身のデータとアラートの調査について、完全な制御権を維持します。もし顧客が、強制措置の決定に異議を申し立てたり、正当な活動を明確にしたり、あるいは確認された悪用に関する調査をサポートしたりすることを希望する場合、彼らは関連情報をOpenAIに自発的に共有することを選択できます。

Availability and Roadmap

Private Safety Processingは、現在、初期顧客とのテスト段階にあります。OpenAIは、2026年9月にこの機能をロールアウトし、テクニカルホワイトペーパーを公開する予定です。