聊天记录被拿去打官司了？AI：我没说，你别乱讲
原创 桑吉 | 2025-11-28 13:35
【数据猿导读】 你有没有想过，有一天，你和AI聊过的内容——哪怕只是深夜的一句倾诉、一个删掉又改的句子，也可能被打印出来，递交给法官，成为一桩官司的证据？
“你跟AI说过的每一句话，也许都会变成“呈堂证供”
你有没有想过，有一天，你和AI聊过的内容——哪怕只是深夜的一句倾诉、一个删掉又改的句子，也可能被打印出来，递交给法官，成为一桩官司的证据？
这不是科幻小说。
2025年，美国法院正式要求OpenAI提交多达2000万条ChatGPT用户的对话记录，作为回应《纽约时报》对其版权侵权指控的证据。这意味着，AI系统中原本被视为“私人”的对话，如今正走进公共审判程序，成为一场法律大战的关键线索。
聊天记录，正从树洞变成证物。
当我们的每一次输入都被记录、分析、存储；当我们的数字足迹成了模型优化的原料；当技术黑箱遇上司法锤音，谁还能说“隐私”仍由我们掌控？
这场正在发生的冲突，不仅揭示了生成式AI对内容所有权的挑战，更将每一个普通用户置于数据权利与法律博弈的前线。
《纽约时报》为何要翻看我们的“聊天记录”？
版权侵权牵出隐私隐患
近日，纽约南区联邦法院法官Ona T. Wang发布最新命令，责令OpenAI向《纽约时报》提交多达2000万条ChatGPT用户日志。
这场轰动全球的诉讼，最初的导火索并非隐私问题，而是《纽约时报》指控 OpenAI的侵权行为。2023年12月，《纽约时报》正式向美国联邦法院提起诉讼，称OpenAI在训练ChatGPT时，未经许可且未付费的情况下非法复制和使用其数百万篇原创文章，并呈现给提问的用户，甚至被当作可靠信源，分流了《纽约时报》的受众，这种行为严重侵犯了其著作权，导致其损失数十亿美元。
令人震惊的是，《纽约时报》的律师和技术专家采用了一种被称为“训练数据提取攻击”的方法。他们通过向ChatGPT输入特定的、精心设计的提示词，成功地让模型逐字输出了大量《纽约时报》的受版权保护文章。这无可辩驳地证明了《纽约时报》的版权内容是其训练数据的一部分。
随着诉讼的推进，《纽约时报》认为，通过分析聊天记录可能发现用户利用ChatGPT绕过其新闻付费墙的行为，由此，《纽约时报》要求法院强制OpenAI 提交用户对话记录，作为证明OpenAI的服务对自身业务造成损害的证据。
“聊天记录”竟然是“关键证据”？
为什么《纽约时报》非要揪着“聊天记录”不放？答案藏在生成式AI的训练逻辑里。生成式大模型的核心竞争力在于“理解人类意图”和“生成符合语境的回应”，而用户的聊天记录正是训练这一能力的最佳素材。
业内普遍认为，公开数据只能教会AI“识字造句”，而用户聊天记录能教会AI“理解人性”。比如情侣间的争吵对话，能训练AI的共情能力；职场人的汇报沟通记录，能优化AI的逻辑表达；甚至家长里短的闲聊，都能帮助AI掌握不同地域的语言习惯和文化背景。这些数据能够帮助AI快速学习“如何听懂人话”“如何精准回应”。
业界担忧集中在三点：一是授权不明确，涉嫌“欺诈性”获取用户同意。用户在注册时，服务协议中仅笼统地提到用户数据可能用于“改善服务”“进行研究”或“优化模型”。二是存储无差别，对敏感信息缺乏分级分类与更高等级保护。未对用户聊天记录中的信息进行分级分类，也未对高度敏感的隐私信息提供额外的保护措施。三是控制权缺失。用户对自己数据的知情与控制权不足。
攻防战打响：两大巨头的对峙
面对《纽约时报》的指控，OpenAI坚称其使用受版权保护的材料来训练AI模型，属于美国版权法原则下的“合理使用”。并指责《纽约时报》为了提起诉讼，使用“训练数据提取攻击”人为地诱导ChatGPT逐字复述其文章内容。OpenAI声称，在正常使用中，这种逐字复述是极其罕见的。模型通常是对其学习到的知识进行概括和综合，而非直接“抄袭”。
针对数据隐私的担忧，OpenAI强调其提供了用户控制权，并遵循行业标准的数据保护措施。他们指出，用户可以通过关闭“聊天记录与训练”来选择不让自己的数据被用于模型改进。在关闭后，新对话会在30天后删除。而且他们采用了匿名化、聚合化和加密等技术手段来处理用户数据，以保护隐私。但是，OpenAI也承认整个行业都面临一个技术现实：一旦数据被模型学习，从参数中“遗忘”特定信息是极其困难的。
今年5月，纽约南区地方法官Ona T.Wang签发数据保存令，要求OpenAI保留与案件相关的ChatGPT用户聊天记录，包括已删除数据，以协助《纽约时报》证明AI输出是否直接或间接侵犯版权。
OpenAI针对保存令提出上诉，认为保存用户数据违背其对全球数亿用户的隐私承诺，可能损害用户信任。保存和审查海量数据的成本过高，且大部分数据与案件无关，违反比例原则。2025年5月起，法院一度要求OpenAI保留相关输出日志数据，OpenAI随后申请撤销/修改。该保留义务后来已于2025年9月下旬结束。
目前，双方在数据范围上展开激烈争论。业内不少人认为，这场科技巨头与媒体大亨的官司，很可能以和解告终。
大模型厂商的“双面戏”：
明面上的隐私承诺与暗地里的数据掠夺
我们的哪些信息被收集了？
OpenAI面临的隐私争议并非孤立事件，而是生成式AI行业一个普遍存在的结构性挑战。当我们与各类大模型进行看似“即时”的对话时，其背后通常伴随着一套复杂且持续的数据处理流程。
你的每次对话，都在喂养AI。除了你发送的内容，AI还会自动收集你的IP地址、设备信息、浏览器类型等数字足迹。它记录你的提问时间、会话频率，甚至分析你的输入速度、修改习惯和错别字频率。这些行为数据正在描绘你的“数字肖像”，用于优化AI的回应方式。
虽然厂商承诺“短期保留”数据，但“必要期限”这个模糊词语留下了操作空间。更现实的是，你的数据可能会被制作多份备份，存储在不同地区的服务器上。即便你删除聊天记录，往往也只能清除主数据库的内容，那些备份数据就像数字幽灵，还要徘徊数月才会真正消失。
甚至那些你曾在输入框内写下又删除的文字，理论上也可能被记录。虽然主流厂商声称不会滥用此功能，但这种技术可能性的存在，意味着你的犹豫和未说出口的心事，都可能不再是秘密。
行业潜规则揭秘
也许有人认为开启“隐私模式”与AI对话，就会安全了，但现实可能并非如此。
所谓的隐私模式，往往只是不将数据用于即时训练，但并不意味着会被立即删除。你的敏感对话（健康咨询或者是情感倾诉），仍可能被暂存在服务器上，等待数月后的“批量处理”。这种日记本的密码别人也知道的感觉，怎么可能安全？
而且，用户可能会不知不觉中落入“协议陷阱”。你会认真阅读用户协议吗？那些动辄上万字的条款中，往往藏着这样的“霸王条款”：用户授权公司将输入内容用于模型训练、产品优化及相关商业用途。更有甚者，某些条款直接声明“因数据泄露导致的损失，公司不承担赔偿责任”。这些精心设计的法律条文，也许是用户的“卖身契”。
数据共享的灰色地带，表现的更为隐蔽。今天的行为数据与明天的位置信息结合，瞬间就能锁定你的身份；用户协议中的“合作伙伴”上勾选同意时，根本不知道自己的信息将被送给哪家第三方；一些企业通过设立境外空壳公司，绕开数据出境监管，把你的信息存放在法律保护薄弱的国家。
法律、技术、用户的“三方博弈”：
安全在哪里？
现有法规难挡生成式AI隐私挑战
当我们与AI畅聊心事、咨询敏感问题时，可曾想过：现有的法律盾牌，真的能保护我们免受数据泄露的风险吗？
现行的隐私保护法规，如欧盟《通用数据保护条例》、中国《个人信息保护法》等，大多在生成式AI爆发前就已制定。这些法律与科技的发展存在“时间差”，难以应对AI时代的新挑战。
法律中的“知情同意”“数据最小化”等核心原则，在技术面前遭遇执行困境。用户勾选“同意”时，真的知道自己在同意什么吗？当模型已经“记住”了你的信息，如何实现真正的“被遗忘权”？法律的要求与技术的黑箱如何平衡？
面对日新月异的AI技术，监管也往往慢半拍。取证难度大、技术理解成本高，让执法者陷入被动。企业收集的数据在备份系统中留存多久才算合理？行为数据用于模型优化是否超出“服务目的”？这些模糊空间都成了隐私泄露的风险区。
技术漏洞频出
生成式AI的技术或许让你惊叹，但仍然隐藏着令人担忧的技术漏洞。
研究人员发现，某些声称“端到端加密”的AI服务，其数据在传输过程中存在薄弱环节。更可怕的是，当数据被用于模型训练时，所谓的“匿名化处理”往往只是掩耳盗铃，通过数据交叉比对，依然可以精准锁定个人身份。
在机器学习领域中存在一种攻击方式，被称为“后门攻击”或“数据投毒攻击”。攻击者将训练数据中某些包含个人隐私信息的样本，与一个特定触发器关联起来。模型训练完成后，当用户输入中包含这个触发器短语时，模型就可能被触发，在其回答中输出个人隐私信息。
最令人防不胜防的是“训练数据提取攻击”。黑客可以通过特定指令，让AI模型像被催眠一样，逐字复述训练数据中的敏感信息。已有实验证明，通过巧妙的提问技巧，能够从模型中提取出真实的个人邮箱、电话号码，甚至是医疗记录。
用户焦虑加剧
过去，误点了钓鱼链接，或在社交平台说错了话，会导致隐私泄露。如今，每一次与AI的对话都在构建你的数字分身。你的健康困惑、财务焦虑、情感秘密，都在不知不觉中被收录、分析，成为训练数据的一部分。这种暴露不再是偶然，而是使用AI服务必须付出的代价。
更令人不安的是，我们正在失去对自身信息的掌控。你的输入习惯、思考模式、甚至那些打字又删除的犹豫，都可能被记录分析。就像站在永不关机的监控摄像头前，每个细微的表情都被精准捕捉。我们像是在数字世界里裸奔，却不知道谁在观看。
当用户发现，所谓的隐私模式可能只是延迟训练，数据删除可能无法清除备份，匿名处理可能轻易被反推溯源，信任的基础正在崩塌。这种不安全感让我们开始自我审查：还能向AI倾诉什么？还能信任谁？
国内大模型隐私防护：
阳光大道与隐秘角落
在这个全面拥抱AI时代，数据驱动智能的同时，也携带着我们的隐私驶向未知水域。国内大模型的发展如火如荼，但在其迅猛发展的光环之下，隐私防护的现状却是阳光与阴影并存。
国内大模型的隐私保护，最大的优势来自于完善的顶层设计。《个人信息保护法》《数据安全法》以及《生成式人工智能服务管理暂行办法》共同构筑了全球领先的监管框架。这些法规不仅明确了数据分类分级、安全审计等基本要求，更将隐私保护从道德倡议提升为法律义务。
头部厂商积极践行数据分类管理，对敏感信息实施加密保护与短留存策略。在金融、政务、医疗等关键领域普遍采用的“私有化部署“模式，让数据在企业的内部环境中闭环运行，从物理层面隔绝了外部泄露的风险。日常闲聊可能数月即被清理，而财务咨询、医疗记录等敏感信息则受到加密保护和更短留存期的特殊对待。
然而，隐患依然存在。透明度不足让用户难以知晓自己的数据究竟流向何方；技术黑箱使得删除权难以真正落实；而高昂的合规成本更让中小企业在隐私保护与创新发展间艰难求索。更令人担忧的是，那些未说出口就被删除的心事，那些在输入框中打了又删的犹豫，都可能被系统悄然记录。
曾几何时，我们以为聊天窗口是可以信赖的数字树洞，是一块可以暂时卸下防备、倾诉真心的私人领地。但现在我们意识到，那些输入框里打下又删去的文字、那些我们自以为“私密”的对话，正在被算法学习、被模型训练，甚至在某些情境下，被打印出来，交给律师，走上法庭。
AI的本意或许是“更懂你”，但当它开始“记录你、存档你、甚至背叛你”，技术的初衷与边界就值得每一个使用者警惕。
我们正站在一个新的边界线上：技术能做到的远远超过法律能保护的，平台承诺的远远不等于我们真正拥有的。
而我们每一个人，都正在被动地参与这场博弈——在无数个对话框里，留下可被引用的字句、可被追溯的轨迹。
真正的问题是：在“更智能的世界”里，我们是否还能拥有“更安全的沉默”？
AI不应是窥探我们心事的“审问者”，而应是懂得分寸、守住边界的“助理”。
我们需要的是技术的温度，而不是算法对人性的收割。
隐私的底线，不该只在事后追悔中划定。它，应该写在每一个系统设计的开始。
来源：数据猿
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