OpenAI 于 2026 年 5 月 7 日发布三款全新音频模型，旨在将语音交互从简单的问答升级为具备推理、翻译和实时转录能力的智能助手。 **GPT-Realtime-2** 是首款具备 GPT-5 级别推理能力的语音模型，能处理复杂请求并自然推进对话。**GPT-Realtime-Translate** 支持从 70 多种输入语言实时翻译为 13 种输出语言，速度与说话者同步。**GPT-Realtime-Whisper** 则提供流式语音转文字能力，可在说话的同时完成转录。 这些模型标志着语音界面从“轮次响应”向“边听边思考、边翻译边行动”的转变。开发者现在可以构建更自然的语音应用，例如在驾驶中获取帮助、在机场修改行程、跨语言交流或免提完成任务。OpenAI 特别强调，新一代模型不仅关注响应速度，更注重理解意图、保持上下文、处理中途变更，并能在对话中调用工具。
OpenAI 于 2026 年 5 月 7 日宣布，将在 ChatGPT 中逐步推出名为 **Trusted Contact（可信联系人）** 的可选安全功能。该功能允许成年用户指定一位信任的人（如朋友、家人或看护者），当 ChatGPT 的自动化系统与经过培训的审核员检测到该用户可能讨论过以严重安全风险方式伤害自己的内容时，会通知这位联系人。 ## 功能背景与定位 ChatGPT 被广泛用于学习、探索、解决问题以及反思个人问题，其中一些对话可能涉及用户挣扎或寻求支持的敏感时刻。OpenAI 的目标是设计能够对这些对话做出深思熟虑回应的系统，并在必要时鼓励用户寻求现实世界的帮助。Trusted Contact 是现有本地化求助热线之外的又一支持层，旨在帮助用户在危机中与信任的人建立联系。 该功能建立在已有的家长控制安全通知之上——后者允许家长或监护人在关联的青少年账户出现急性痛苦迹象时接收警报。现在，18 岁以上的用户均可选择添加一位可信联系人。 ## 工作原理与专家背书 根据专家指导，社会联系是降低自杀风险最重要的保护因素之一。Trusted Contact 旨在鼓励用户与已经信任的人建立联系，它不替代专业护理或危机服务，而是多层次保障措施之一。ChatGPT 仍会在适当时建议用户联系危机热线或紧急服务。 美国心理学会首席执行官 **Arthur Evans 博士** 表示：“心理科学一致表明，社会联系是一种强大的保护因素，尤其是在情绪困扰时期。帮助人们提前确定一个可信赖的人，同时保留他们的选择和自主权，可以在关键时刻更容易地寻求现实世界的支持。” ## 具体操作步骤 1. 用户可在 ChatGPT 设置中添加一位成年（全球 18 岁以上，韩国 19 岁以上）可信联系人。 2. 当系统检测到严重自伤风险时，该联系人会收到通知。 3. 该功能为可选，用户可自主决定是否启用。 ## 行业意义与展望 Trusted Contact 的推出反映了 AI 对话系统在安全与伦理方面的重要进展。与传统的危机热线相比，它利用 AI 的实时检测能力，在用户最脆弱的时刻主动连接其社交支持网络，这可能是预防自杀的新手段。然而，隐私与准确性仍是关键挑战：如何确保检测的准确性，避免误报或漏报？如何保护用户隐私，防止滥用？OpenAI 强调该功能基于自动化系统与人工审核相结合，但具体标准尚未完全公开。 总体而言，这一功能将 AI 的安全边界从“内容过滤”扩展到了“主动关怀”，为行业树立了新的标杆。
OpenAI 于 2026 年 2 月 9 日宣布，将在美国对登录的成年用户（Free 和 Go 订阅层）测试 ChatGPT 中的广告。Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Education 层用户不会看到广告。广告不会影响 ChatGPT 的回答，且对话内容对广告商保密。其目标是支持更广泛的免费访问，同时维护用户信任。早期结果显示，消费者信任指标未受影响，广告关闭率低，相关性持续改善。计划未来几周将试点扩展到英国、墨西哥、巴西、日本和韩国，此前已扩展到加拿大、澳大利亚和新西兰。
Simplex 是一家横跨咨询、系统开发和运营的技术合作伙伴。为了提升系统开发的生产力，该公司定量测量了生成式 AI 的影响，并将这些经验应用于多个项目。在 ChatGPT 于 2022 年发布后，Simplex 于 2023 年成立了卓越中心，为员工使用 AI 奠定基础，并验证 AI 原生开发流程。在此基础上，公司在全组织范围内采用 ChatGPT Enterprise，并选择 Codex 作为主要编码代理，加速了重新思考软件开发方式的进程。 **关键成果** - **设计阶段**：使用 Codex 后，每个屏幕的设计时间减少了 **40%** - **构建阶段**：每个屏幕的开发时间减少了 **70%** - **测试阶段**：内部集成测试时间减少了 **17%** **从辅助到代理：Codex 的深度嵌入** 在传统软件开发中，任务通常按需求定义、设计、实现、测试和运维划分。解释设计文档、决定如何实现功能、定义审查标准、隔离或修复缺陷等任务，往往依赖个人经验。因此，质量和开发速度受制于个人技能和团队知识共享程度。 生成式 AI 最初作为人类开发者的辅助工具出现。而如今，代理系统（agentic systems）使得将多步骤任务委托给 AI 成为可能。在开发环境中，AI 正从支持角色转向直接推进项目工作。 Simplex 将 ChatGPT Enterprise 作为全公司部署的基础，并将 Codex 用作主要编码代理。Codex 在 Simplex 的角色远不止代码生成，它还用于设计和测试，包括根据描述生成前端和后端代码。 **规模化落地：从试点到全项目覆盖** 基于在多个项目中积累的经验，Simplex 目前正在评估在所有项目中应用生成式 AI，并在适用项目中推进 AI 原生交付，目标是提升整个组织的生产力。公司通过设立卓越中心、采用企业级工具、量化评估效果，形成了一套可复用的方法论。 这一转变不仅缩短了交付周期，也可能改变软件开发的协作模式：开发者可以更专注于架构设计和复杂问题解决，而将重复性工作交给 AI 代理。随着 Codex 等工具的能力边界不断扩展，Simplex 的实践为行业提供了可量化的参考——生成式 AI 在软件开发全流程中的价值正在从“辅助提效”向“流程重构”演进。
OpenAI 近日发布了一篇深度文章，详细解释了 ChatGPT 在模型训练过程中如何平衡能力提升与隐私保护。随着 ChatGPT 在编程、研究、分析等复杂任务中的能力不断增强，其背后的训练数据来源、隐私过滤技术以及用户控制选项成为关注焦点。 ## 训练数据的来源 ChatGPT 的训练数据主要来自三部分：**公开可用信息**（如论坛讨论、公开博客）、**合作伙伴授权的数据**以及**用户、承包商和研究人员提供或生成的数据**。OpenAI 强调，对于互联网公开内容，仅使用自由且开放可访问的信息，旨在帮助模型建立广泛的世界知识，而非记忆个人隐私。 ## 隐私保护的核心技术：OpenAI Privacy Filter 在数据进入训练流程之前，OpenAI 会应用多层安全措施来减少数据集中的个人信息。其中最关键的是 **OpenAI Privacy Filter**，这是一套能够识别并遮蔽文本中个人信息的工具。据 OpenAI 评估，该过滤器在去除个人信息方面的有效性超过同类其他工具。 Privacy Filter 在训练流程的多个阶段被使用，包括对公开数据集的处理，以及对用户对话数据的处理。通过这种“设计即隐私”的思路，模型能学习到有用的通用模式，而非个体的具体信息。 ## 用户对数据的控制权 除了技术层面的过滤，OpenAI 还提供了明确的用户控制选项。用户可以通过设置决定是否允许自己的 ChatGPT 对话被用于模型改进。例如，在 ChatGPT 的隐私设置中，可以关闭“改进模型”选项，从而阻止对话数据被用于训练。 OpenAI 表示，他们持续开发前沿模型的同时，始终致力于确保训练过程尊重隐私。这篇文章不仅是对当前实践的说明，也体现了在 AI 能力快速迭代的背景下，隐私保护作为核心原则的定位。 ## 行业背景与意义 在生成式 AI 快速普及的今天，训练数据是否包含个人信息、如何防止模型“记住”隐私数据，已成为全球监管机构和用户共同关心的问题。欧洲的 GDPR、中国的《个人信息保护法》等法规都对 AI 训练数据提出了严格要求。 OpenAI 此次公开隐私保护的技术细节，既是对外界质疑的回应，也为行业树立了一个参考标准。尤其是 **Privacy Filter** 的多阶段应用，展示了在技术层面实现“数据最小化”的可能性——在模型学习知识的同时，尽可能减少对个人信息的处理。 未来，随着 AI 模型的能力边界持续扩展，如何在知识获取与隐私保护之间找到平衡，将是所有 AI 公司必须面对的长期课题。OpenAI 的做法表明，技术手段与用户控制相结合，是当前可行的解决方案之一。
OpenAI 最新发布的 **B2B Signals** 报告揭示了企业 AI 应用的一个关键趋势：**AI 优势正在形成复利效应**。报告基于企业级产品的匿名聚合数据，对比了前沿企业与普通企业的 AI 使用模式，发现前沿企业（使用率前 5%）每名员工使用的智能量已达普通企业的 **3.5 倍**，而一年前这一差距仅为 2 倍。 ## 差距的核心在于“深度”而非“广度” 报告指出，单纯的消息数量只能解释前沿优势的 **36%**，剩余大部分差距来自更复杂、更深入的 AI 应用。前沿企业不仅用量更大，更关键的是他们在用 AI 处理更高价值的工作，提供更丰富的上下文，并大幅采用 **智能体工作流**。 ## 智能体工作流成为前沿企业的标志 一个显著的差异体现在 **Codex** 的使用上：前沿企业每名员工发送的 Codex 消息数量是普通企业的 **16 倍**。这表明前沿企业正在从简单的对话式助手，转向让 AI 代理执行更自主的任务，例如代码生成、自动化流程和复杂决策支持。 ## 如何向前沿企业靠拢？ 报告为正在追赶的企业提供了可操作的路径： - **衡量深度**：不仅要跟踪使用率，更要评估任务的复杂性和上下文丰富度 - **建立治理体系**：为生产级 AI 应用制定安全、合规的框架 - **投资赋能**：通过培训和支持帮助员工掌握高级 AI 工具 - **规模推广**：将验证有效的用例从试点扩展到全公司 - **从聊天转向代理**：逐步将 AI 角色从辅助者升级为任务执行者 ## 行业背景与启示 这一发现与当前 AI 产业从“工具普及”转向“价值深化”的大趋势吻合。过去两年，企业主要关注如何让更多人用上 AI；而现在，竞争焦点已转向如何让 AI 发挥更大效能。那些率先构建深度使用能力的企业，正在拉开与竞争对手的差距，形成数据、智能和效率的正向循环。 对于尚未进入前沿行列的企业，报告也给出了清晰的信号：**行动窗口仍在，但正在收窄**。企业需要尽快从实验阶段转向系统化部署，尤其是在智能体工作流等新兴领域加大投入，才能避免在 AI 驱动的竞争中掉队。 > 注：所有分析均基于去标识化的聚合企业使用数据，消息内容通过自动化系统分类，OpenAI 员工未在分析过程中查看任何企业、客户或 API 用户的个人数据。
OpenAI 今日正式推出首届 **ChatGPT Futures：Class of 2026** 项目，表彰 26 位以深思熟虑、雄心勃勃且充满人文关怀的方式使用 AI 的学生和青年创业者。这批 2026 届毕业生是首批在大学四年全程伴随 ChatGPT 成长的一代——他们于 2022 年秋季入学，恰逢 AI 开始重塑学习、创造和工作方式。如今，他们即将毕业，踏入一个技术变革日新月异的世界。 OpenAI 在公告中指出，这些入选者并非用 AI 逃避学业，而是借助它尝试此前不敢想象的事情：为同学搭建学习工具、为弱势社区翻译心理健康资源、推进科学研究、为残障同伴设计无障碍工具、将课余项目转化为具有真实影响力的组织。正如来自滑铁卢大学的 24 岁入选者 Kyle Scenna 所言：“我从未想过，从发现问题到做出成果之间的鸿沟可以变得如此之小。” 首届 ChatGPT Futures 入选者来自范德堡大学、多伦多大学、牛津大学、佐治亚理工学院等 20 余所高校。每位入选者将获得 **10,000 美元资助** 以及 OpenAI 前沿模型的访问权限，以继续推进各自的工作。OpenAI 表示，连接这些年轻人的并非特定学科或背景，而是他们共同展现出的“不必等待”的精神——不必等到成为专家再开始，不必等到获得资金再动手，不必等到被允许再贡献。 ## 不只是“会用AI”，更是“用AI解决问题” ChatGPT Futures 项目并非简单的技术竞赛，而是对一种新思维方式的认可。OpenAI CEO Sam Altman 在公告中分享了他走访校园的观察：“我见到许多学生正在用 AI 做那些他们原本认为不可能的事。他们不是在逃避责任，而是在突破边界。” 这种“边做边学”的模式正在改变传统的创新路径。例如，有学生利用 ChatGPT 开发了针对特定学科的自适应学习助手，帮助低年级同学快速掌握难点；也有团队利用 AI 翻译和本地化心理健康资源，服务于英语非母语的移民社区。在无障碍领域，几位工程系学生借助多模态模型为视障用户设计了实时环境描述工具，大幅提升了校园生活的可及性。 ## 从校园到社会：AI 原住民的成长路径 2026 届毕业生是真正的“AI 原住民”——他们从大学第一天起就生活在 AI 工具普及的环境中。与上一代需要先掌握编程或专业技能才能开始创造不同，这批学生更习惯于“先上手、再精进”的迭代方式。一位来自牛津大学的入选者提到，他利用 ChatGPT 辅助完成了生物信息学研究的初步数据分析，从而将更多时间投入到实验设计和论文撰写中。 这种变化也引发了教育界的思考。过去几年，高校对 AI 的态度经历了从禁止到鼓励的转变。ChatGPT Futures 项目侧面印证了：当学生被赋予正确的工具和信任时，他们能够创造出远超课堂范畴的价值。 ## 10,000 美元资助背后的深层逻辑 OpenAI 为每位入选者提供 **10,000 美元资助** 和前沿模型访问权限，这不仅是资金支持，更是一种生态构建。通过直接赋能年轻创造者，OpenAI 希望培养一个“AI 驱动的问题解决者”社群。这些学生项目往往具有高度可扩展性：一个校园内的学习工具可能成长为服务数百万人的教育平台；一个针对本地社区的心理健康翻译项目可能被复制到其他移民聚居区。 ## 结语：不必等待的时代 ChatGPT Futures 的核心理念——**“不必等待”**——或许是这一代年轻人最宝贵的特质。在技术加速迭代的背景下，传统的“先学再做”模式正在被“边做边学”取代。这 26 位入选者的故事证明，当 AI 降低了行动门槛，年轻人能够以惊人的速度将想法转化为现实。 对于整个 AI 行业而言，ChatGPT Futures 也是一个信号：下一代创新者已经入场，他们的创造力、同理心和行动力，将定义 AI 在下一个十年的真正价值。
Uber 正在利用 OpenAI 的大语言模型和前沿模型，为其全球实时市场平台注入 AI 能力，推出面向司机的 AI 助手 Uber Assistant 以及面向乘客的语音交互功能，帮助数百万用户更高效地决策与出行。 ## 从海量数据到实时洞察 每天，Uber 平台处理 **4000 万次行程**，连接 **1000 万司机和配送员**，覆盖全球 **70 多个国家的 15000 个城市**。每个城市都拥有独特的运营动态、法规和用户行为，这使得 Uber 的市场系统必须持续适应全球规模的复杂性。 过去，Uber 长期使用机器学习来支撑市场匹配。如今，借助 OpenAI 的模型，Uber 能够更快地推理复杂信号、提供流畅的对话式回复，并在应用中集成语音体验。Uber 工程与科学副总裁 Aarathi Vidyasagar 表示：“技术第一次主导了可以解决的问题。曾经遥不可及的难题，如今变得触手可及。” ## Uber Assistant：司机的智能副驾 对于司机而言，灵活性是 Uber 的核心优势之一。有人全职驾驶，有人只在周末接单，还有人利用课间或轮班间隙跑几单。但灵活也意味着司机需要不断评估选项：现在该去哪里？去机场值得吗？午餐时间该从接送切换到配送吗？今天的收入为什么不一样？ 为了帮助司机回答这些问题，Uber 开发了 **Uber Assistant**——一个 AI 驱动的助手，覆盖司机在平台上的全生命周期：从注册、首次接单，到日常收入优化。该助手能够提供市场概览和实时洞察，帮助司机做出更明智的决策。 ## 乘客端：语音叫车更快更自然 在乘客端，Uber 利用 OpenAI 的语音能力，让叫车体验更加自然。用户可以直接通过语音描述目的地、偏好车型或特殊需求，系统会快速理解并完成预订。这不仅减少了操作步骤，也提升了在驾驶或忙碌场景下的可用性。 ## AI 加速产品迭代 Uber 表示，借助 OpenAI 的模型，团队能够以前所未有的速度交付精简的产品体验。原本需要数月开发的功能，现在可以在数周内上线。这种敏捷性对于应对全球各地不断变化的需求和竞争至关重要。 ## 行业启示：AI 重塑按需服务平台 Uber 的案例展示了 AI 在大型实时平台中的落地路径：将大语言模型的能力融入核心业务流程，而非仅仅作为外部聊天机器人。通过推理市场信号、提供个性化建议，AI 正在从“辅助工具”转变为“决策伙伴”。 对于其他按需服务企业而言，Uber 的做法具有参考价值——利用 AI 降低信息不对称，让供需两端都能更高效地匹配。随着模型能力的持续提升，未来我们或许会看到更多类似 Uber Assistant 的智能助手，成为平台经济中不可或缺的基础设施。
西班牙私人银行 Singular Bank 开发了一款名为 Singularity 的内部 AI 助手，基于 OpenAI 的 ChatGPT 和 Codex 构建，帮助银行家在客户会议准备、投资组合分析和会后跟进等环节大幅提升效率。据官方数据，每位银行家每天可节省 **60 至 90 分钟** 的工作时间。 ## 从碎片化数据到即时决策 过去，银行家分析客户投资组合需要跨系统提取数据、手动核对，再整合成一份完整的视图，整个过程耗时且重复。如今，Singularity 能够 **实时分析投资组合**，自动标记集中度风险、过高敞口或组合失衡等问题，并给出具体建议，比如降低集中持仓、锁定收益或向更稳健的配置调整。 Singular Bank CEO Javier Marín 表示：“银行家不再只是回顾数据，而是主导对话。他们可以直接告诉客户：‘您的整体收益是 38%，但仓位过于集中，下一步是保护已有收益。’”这种转变让沟通从操作层面转向策略与价值增值。 ## 会后跟进无缝衔接 会议结束后，Singularity 还能自动生成个性化的跟进通讯和后续行动清单。由于它深度集成于银行核心系统，所有输出都被记录并结构化，提升了可追溯性和报告可靠性。 “过去我需要提前很久准备每次会议，现在可以实时分析组合，把精力集中在客户对话上。”Singular Bank 私人银行家 Juan José Guerrero 这样评价。 ## 行业启示 Singular Bank 的实践展示了生成式 AI 在金融行业落地的典型路径：**从内部效率工具切入，逐步重塑核心业务流程**。对于受严格监管的银行业而言，像 Singularity 这样基于 API 调用、可控性强的私有部署方案，既能利用大模型的语言理解与生成能力，又能确保数据安全与合规。 随着更多金融机构探索类似应用，AI 助手很可能成为银行家标配的“数字副驾驶”，推动财富管理行业从“数据驱动”向“对话驱动”进化。
OpenAI 联合 AMD、Broadcom、Intel、微软和 NVIDIA，通过开放计算项目（OCP）发布了全新超级计算机网络协议 **MRC（Multipath Reliable Connection）**，旨在提升大规模 AI 训练集群的韧性与性能。随着 ChatGPT 周活用户突破 9 亿，AI 基础设施的可靠性变得至关重要。MRC 通过多路径可靠连接、自适应数据包喷洒和静态源路由等技术，有效减少网络拥塞和故障对训练任务的影响，同时降低组件数量和功耗。该协议是 OpenAI 整体计算战略的一部分，旨在通过共享标准加速 AI 系统扩展，并推动更广泛的合作伙伴生态发展。
OpenAI 于 2026 年 5 月 5 日正式发布 **GPT‑5.5 Instant** 的系统安全卡（System Card），这是该模型系列中首个在网络安全和生物化学准备类别中被认定为 **高能力（High capability）** 的即时模型。 ## 模型定位与命名澄清 GPT‑5.5 Instant 是 OpenAI 最新的即时（Instant）模型，旨在提供快速响应能力。值得注意的是，OpenAI 特别澄清了命名问题：**不存在 GPT‑5.4 Instant** 这一模型，因此主要的对比基准是上一代 **GPT‑5.3 Instant**。同时，为避免混淆，此前发布的 **GPT‑5.5**（即推理模型）被正式称为 **GPT‑5.5 Thinking**，与本次的即时模型区分开来。 ## 安全评估升级 与之前的 Instant 系列模型相比，GPT‑5.5 Instant 采用了 **相似的综合安全缓解方法**，但关键区别在于其 **能力等级评估** 的提升。在 OpenAI 的内部安全评估框架中，该模型在 **网络安全** 和 **生物与化学准备（Biological & Chemical Preparedness）** 两个高风险领域被标记为 **High capability**。这意味着 OpenAI 认为该模型在这些领域具备更强大的潜在能力，因此实施了 **更严格的安全防护措施**。 ## 行业背景与意义 此次升级反映了 AI 模型能力持续增强背景下，安全评估标准的动态调整。随着模型在复杂任务（如代码生成、生物信息分析）上的表现逼近专业水平，OpenAI 正逐步将更高风险类别的模型纳入严格管控。GPT‑5.5 Instant 成为首个被列为高能力的即时模型，标志着即时模型系列从“快速通用”向“快速且强大”的转变。 ## 后续关注 安全卡中还提及了此前发布的相关内容，包括 **4 月 29 日** 的社区安全承诺和 **4 月 23 日** 的 GPT-5.5 系统卡。建议开发者和安全研究人员仔细阅读完整系统卡，以了解具体的评估指标、缓解措施和潜在风险。
OpenAI 正在扩大其 ChatGPT 广告试点计划，为广告主提供更多购买和管理广告的方式。最新更新包括推出 beta 版自助广告管理器、引入按点击付费（CPC）竞价模式，以及增强效果衡量工具——所有这些都基于 OpenAI 的广告原则，旨在保护用户隐私，确保广告与 ChatGPT 的对话内容清晰分离。 ## 广告购买渠道扩展 OpenAI 最初仅与一小部分广告主合作在 ChatGPT 中投放广告。现在，他们通过合作伙伴和自助工具扩大了访问范围。OpenAI 已与 **电通（Dentsu）、宏盟（Omnicom）、阳狮（Publicis）和 WPP** 等领先广告代理集团合作，支持企业购买 ChatGPT 广告。此外，他们还增加了 **Adobe、Criteo、Kargo、Pacvue 和 StackAdapt** 等技术合作伙伴，使广告主能够通过他们已有的工具和流程来访问 ChatGPT 广告。这些合作伙伴负责预算、竞价和广告创意方面的支持，而 OpenAI 的广告系统则控制所有投放决策。 ## 自助广告管理器（Beta） OpenAI 开始向美国广告主推出 beta 版自助广告管理器，允许他们直接注册并购买广告，让广告出现在 ChatGPT 中。该工具适用于从中小企业到全球品牌的各种规模的企业。广告主可以在门户中注册、添加付款信息、设置预算、竞价和投放节奏、上传广告、启动和管理广告系列，并查看效果数据。OpenAI 正在逐步向更多企业开放广告管理器，同时继续测试和优化体验。 ## 按点击付费（CPC）竞价 在试点初期，广告主只能购买基于展示的广告。现在，OpenAI 推出了 **CPC 竞价模式**，广告主仅在用户点击广告时付费。这为广告主提供了更灵活的付费方式，有助于优化广告支出。 ## 隐私保护与衡量工具 OpenAI 强调，这些更新不会损害用户隐私。广告系统不会与广告主分享用户的对话内容或个人详细信息。同时，OpenAI 提供了增强的衡量工具，帮助广告主了解广告系列的表现，例如展示次数、点击率和转化数据，但这些数据都是聚合且匿名的。 ## 行业背景与意义 OpenAI 进入广告市场是 AI 行业的一个重要动向。ChatGPT 拥有庞大的用户基础，为广告主提供了接触高活跃度用户的独特机会。通过引入自助服务和 CPC 模式，OpenAI 降低了广告投放门槛，可能吸引更多中小型广告主。同时，其隐私保护原则有助于缓解用户对 AI 聊天中广告的担忧。未来，OpenAI 计划继续扩展广告平台，围绕用户使用 ChatGPT 的方式构建更广泛的广告生态。
全球四大会计师事务所之一普华永道（PwC）与人工智能领军企业 OpenAI 于 2026 年 5 月 4 日宣布建立战略合作，旨在借助 AI 代理（Agent）技术，帮助企业重新定义首席财务官（CFO）办公室的运作模式。双方将聚焦财务核心流程，构建能自动化工作流、跨系统协调、识别风险与洞察的智能代理，并强调在真实场景中落地，而非理论设计。 ## 合作核心：从真实财务流程出发 此次合作并非纸上谈兵。OpenAI 已在自身财务部门先行实践，利用 ChatGPT 和 Codex 支持投资者关系、资金管理、税务、报告、企业发展和合同审查等工作流。PwC 则贡献其深厚的财务转型、风险控制和实施经验，帮助将原型转化为企业级生产环境。 双方计划围绕 CFO 的核心运营节奏构建 AI 代理，包括： - **规划、预测与报告** - **采购与支付** - **资金与税务管理** - **会计结账流程** 例如，它们正在 OpenAI 财务组织内部构建一个采购代理，并将学到的经验应用到更多财务工作流代理中。 ## AI 代理能做什么？ 在实际应用中，AI 代理可以帮助财务团队： - **自动化重复性工作**：监控支付与异常，审查合同或发票是否符合政策。 - **动态更新预测**：根据业务条件变化实时调整财务预测。 - **准备报告材料**：自动生成月度或季度报告草稿。 - **风险预警**：在结账前识别潜在问题。 OpenAI 的 Codex 平台支持团队构建仪表盘、支出跟踪器和异常管理系统等工具；Workspace Agents 则让这些工作流在团队日常工具中可重复执行；Skills 和 Connectors 确保代理遵循审批流程并获取正确的企业上下文。 ## 财务治理的新维度 随着代理工作流规模化，CFO 还需掌握 AI 使用情况、代币消耗和预期支出等数据，以便像管理其他资源一样治理 AI 采用。PwC 和 OpenAI 的合作将帮助财务团队建立可见性，确保 AI 代理在强治理和人工监督下运行。 ## 行业意义 此次合作标志着 AI 从辅助工具向核心业务流程代理的跃迁。财务部门作为企业决策的中枢，其工作流自动化将直接影响资本配置、风险管理和战略规划效率。对于企业而言，这不仅是效率提升，更是 CFO 角色从“数据记录者”向“战略洞察者”转型的关键一步。
OpenAI 于今日正式发布 **Advanced Account Security**（高级账户安全）功能，这是一项面向 ChatGPT 及 Codex 用户的可选增强保护方案。该功能旨在为记者、政界人士、研究人员等高风险群体提供更严密的数字防护，同时也是其更广泛网络安全行动计划的一部分。 ## 核心机制：多维度提升安全层级 Advanced Account Security 整合了多项安全控制措施，从登录、恢复到会话管理全链路加固： - **强制无密码登录**：要求使用通行密钥（passkeys）或物理安全密钥，彻底禁用传统密码登录，从源头抵御钓鱼攻击。 - **更安全的账户恢复**：传统邮箱或短信恢复方式易受 SIM 卡劫持或邮箱失陷攻击。新功能引入更严格的恢复流程，降低攻击者利用这些渠道接管账户的风险。 - **减少会话暴露**：通过缩短会话有效期、限制从新设备登录等方式，减少因凭证泄露导致的持续访问风险。 - **增强活动可见性**：用户可更清晰地查看账户登录记录、活跃会话和授权应用，及时发现异常行为。 用户可在 ChatGPT 网页端的“安全”设置中手动开启该功能。开启后，同一账户下的 Codex 开发环境也将自动获得同等保护。 ## 为何此时推出？——AI 账户的安全价值升级 随着 AI 工具越来越多地介入个人隐私咨询、商业决策、学术研究等场景，ChatGPT 账户中积累的对话记录、上传文件、API 密钥等信息已成为高价值目标。对于记者、政治活动家、企业高管等群体，账户被接管可能导致严重的信息泄露或声誉损害。 OpenAI 在公告中强调，高级账户安全“需要用户承担更多的账户恢复责任”。这意味着，一旦用户丢失通行密钥或安全密钥，恢复流程将比传统密码找回更复杂——这种权衡旨在换取更高的安全性。 ## 行业背景：AI 平台安全竞赛加速 近年来，针对 AI 服务账户的定向攻击显著增加。2024 年，多家 AI 公司曾报告凭证填充（credential stuffing）和钓鱼攻击导致用户数据泄露的事件。OpenAI 此次推出的方案直接对标企业级安全标准： - **通行密钥** 已被 Apple、Google、Microsoft 等巨头推广，其抗钓鱼特性优于传统多因素认证（MFA）。 - 物理安全密钥（如 YubiKey）则提供硬件级保护，适合对安全性有极端要求的用户。 相比其他 AI 平台仍主要依赖短信验证码或 TOTP 应用，OpenAI 率先将无密码登录作为高风险用户的默认选项，可能推动行业安全标准升级。 ## 小结：安全与便利的再平衡 Advanced Account Security 并非面向所有用户——它更适合那些愿意牺牲一定便捷性以换取最高等级防护的人群。对于普通用户而言，现有的密码 + 两步验证方案仍可满足日常需求。但这一功能的推出，标志着 AI 平台开始正视“账户即资产”的现实，并为不同风险偏好的用户提供了更细粒度的安全选择。 未来，随着 AI 代理执行更多自主操作，账户安全体系可能进一步与身份认证协议、设备信任评分等技术融合。OpenAI 的这一步，或许只是 AI 安全演进长卷的开端。
OpenAI 正在以远超预期的速度推进其 **Stargate** 算力基础设施计划。该公司宣布，在 2025 年 1 月启动时设定的 **2029 年前在美国部署 10GW AI 基础设施** 的目标，已在短短一年多后提前达成。仅过去 90 天内，就新增了超过 **3GW** 的算力容量。 ## 算力：AI 飞轮的核心动力 OpenAI 强调，**算力是推动 AI 发展的关键输入**。它不仅是训练更优模型、提供可靠服务、提升性能并长期降低成本的基础，更是驱动其“AI 飞轮”的核心：更多算力 → 更好模型 → 更多使用 → 产品与收入提升 → 再投资于更多基础设施。随着来自消费者、企业、开发者和政府的需求加速增长，唯一负责任的应对方式就是更快地建设更多算力。 ## 生态系统协同作战 OpenAI 明确表示，**没有任何单一公司能独自为“智能时代”建设基础设施**。Stargate 计划的核心策略是 **以合作伙伴为中心**，整合云计算、数据中心、芯片、能源、建筑、金融和运营等领域的顶尖企业。通过与当地社区、公用事业、能源供应商、芯片制造商、云服务商、建筑公司及公共部门的广泛协作，OpenAI 希望整个生态系统能共同成功。这种合作模式不仅有助于加快产能上线，还能在技术和需求变化时保持灵活性。 ## 超越里程碑，面向未来 尽管融资模式和合作伙伴结构可能持续演变，但 OpenAI 的核心关注点始终是：**大规模、按时且灵活地让算力容量上线**。Stargate 的快速进展表明，全球对 AI 算力的渴求正在推动前所未有的基础设施投资。随着 AGI 时代的临近，这场算力竞赛才刚刚开始。
人工智能正在重塑网络安全的攻防格局。一方面，它帮助防御者更快识别漏洞、自动修复并加速响应；另一方面，恶意行为者也利用 AI 规模化攻击、降低门槛并提升攻击复杂度。面对日益变化的网络威胁环境，OpenAI 于 4 月 29 日发布了一项基于与联邦、州政府及主要商业实体安全专家对话的行动计划，旨在通过五大支柱加强智能时代的网络安全。 ## 五大支柱概览 1. **民主化网络防御**：扩大可信行为者对防御工具的获取，让更多人能利用 AI 保护自身系统。 2. **政府与行业协调**：建立跨部门合作机制，确保信息共享与协同响应。 3. **加强前沿网络能力安全**：围绕前沿 AI 模型本身的安全防护，防止其被用于恶意目的。 4. **保留部署中的可见性与控制**：在 AI 系统部署过程中保持透明度和可控性。 5. **赋能用户自我保护**：通过教育、工具和最佳实践帮助用户提升自身防护能力。 ## 战略核心：民主化防御 OpenAI 认为，在智能时代建立韧性不仅需要依靠民主机构和流程，更要**扩大对关键防御技术的获取**，使社区、关键系统和国家安全的保护者都能受益。该计划是 OpenAI 现有承诺的深化，重点在于建设支撑网络安全防御者的基础设施。 ## 背景与意义 这一计划的发布正值网络威胁环境快速演变之际。AI 的双重用途特性使得防御者与攻击者之间的竞赛日趋激烈。OpenAI 的举措反映了行业领先者主动承担责任的趋势，也暗示了未来网络安全政策可能向**更广泛地普及 AI 防御能力**倾斜。通过协调政府与行业、强化模型安全、保持部署透明度以及赋能用户，该计划试图构建一个多层次的防御体系。 值得注意的是，OpenAI 还同时宣布了其他进展，包括其服务获得 FedRAMP Moderate 授权，以及与 Hyatt 等企业合作推进 AI 应用，显示其在企业级安全合规方面的持续投入。 ## 小结 OpenAI 的“智能时代网络安全行动计划”不仅是一份政策建议，更是对其自身产品安全策略的公开承诺。它将民主化防御作为核心，试图在 AI 能力快速扩散的背景下，为防御者提供不对称优势。未来，这一计划能否有效落地，将取决于政府、行业和用户的协同程度，以及技术本身在安全性与开放性之间的平衡。
面对日益严峻的现实暴力威胁，OpenAI 近日详细披露了其在 ChatGPT 中构建的多层安全防线。从模型训练阶段的规则设定，到实时检测系统的风险识别，再到与心理学、执法及公民自由专家合作的政策执行，OpenAI 正试图在开放对话与安全边界之间找到平衡。 ## 安全基石：从模型规范到训练引导 OpenAI 的核心指导文件 **Model Spec** 明确了模型行为原则：在最大化有用性和用户自由的同时，通过合理的默认设置降低风险。具体到暴力相关话题，模型被训练为**拒绝提供可能切实助长暴力的指令、策略或行动计划**。例如，当用户询问“如何制作炸弹”时，模型会拒绝回答；但如果用户出于历史研究或教育目的询问“历史上著名炸弹袭击是如何实施的”，模型则可能提供有限度的、不包含可操作细节的客观信息。 这种“微妙的分界线”正是安全训练中最具挑战的部分。OpenAI 强调，他们持续与心理学家、精神科医生、民权专家和执法专家合作，不断优化模型对语境的理解能力，使其能够区分“安全的边界内回答”与“可能导致现实伤害的可操作步骤”。 ## 动态检测：识别随时间累积的风险 部分安全风险并非来自单条消息，而是随着对话的推进逐渐显现。OpenAI 在博文中指出，一个用户可能先表达对某事件的愤怒，再询问相关人物的公开信息，最后才流露出具体威胁意图。针对这种“渐进式风险”，ChatGPT 的安全系统被设计为**持续监控对话上下文**，而非孤立判断每一条消息。当系统检测到潜在的危害信号——例如从情绪宣泄转向具体计划——便会触发更严格的审核或直接中断对话。 ## 政策执行与专家协作 当用户明确违反 OpenAI 的使用政策（如发出具体威胁、宣扬暴力行为）时，系统会采取包括警告、限制账户功能乃至封禁在内的行动。但 OpenAI 也承认，自动检测并非完美，因此他们引入了**人工审核与专家咨询机制**。与执法机构的协作也仅限于法律要求的范围内，同时兼顾隐私保护与言论自由的平衡。 ## 行业视角：AI 安全治理的缩影 OpenAI 此次的公开说明，本质上是整个 AI 行业安全治理困境的一个缩影。一方面，大语言模型必须保持开放以提供价值；另一方面，它们又可能被恶意利用为“暴力指南”。与 Meta、Google 等同行类似，OpenAI 的选择是**在技术层面加强模型对齐**，同时建立外部专家网络来应对灰色地带。 值得关注的是，OpenAI 特别提到了“长期风险”的检测——这暗示其系统已具备一定的对话记忆与行为模式分析能力。未来，随着模型上下文窗口的扩大，这种“跨轮次风险识别”将成为所有对话式 AI 的标配能力。 ## 小结 社区安全不是一劳永逸的开关，而是一场持续的博弈。OpenAI 此次披露的细节让我们看到：**技术红线、动态检测与人类专家判断的三重组合**，是目前应对 AI 安全威胁最务实的路径。对于用户而言，了解这些边界不仅有助于合规使用，也能更理性地看待 AI 在敏感话题上的“拒绝”与“开放”。
OpenAI 与 AWS 宣布扩大战略合作，将 OpenAI 的 GPT 模型、Codex 编程助手以及托管智能体（Managed Agents）引入 AWS 平台。企业现在可以在 Amazon Bedrock 上直接调用 OpenAI 前沿模型（包括最新的 GPT-5.5），并在 AWS 的安全、合规和运营框架内构建 AI 应用。同时，Codex 也已入驻 AWS，企业可将其与 OpenAI 模型结合，加速软件开发、代码现代化和文档工作流。这一合作旨在为企业提供从实验到生产的一体化路径，降低 AI 落地门槛。
OpenAI 于 2026 年 4 月 27 日宣布，其 **ChatGPT Enterprise** 和 **API 平台** 已获得 **FedRAMP 20x Moderate** 授权。这意味着美国联邦政府机构现在可以在满足严格安全、隐私和治理要求的前提下，使用 OpenAI 的先进 AI 能力。 ## 里程碑意义 FedRAMP（联邦风险与授权管理计划）是美国政府为云服务安全评估设定的标准。此次授权标志着 OpenAI 正式进入联邦市场，让公务员无需在“前沿 AI”与“安全合规”之间做取舍。此前，许多政府机构因安全顾虑无法直接使用 ChatGPT 等工具，而现在他们可以合法、合规地部署。 ## 实际应用场景 根据 OpenAI 的公告，各机构已在多个领域试点 AI： - **加速许可审批**：通过自动化处理文书工作 - **起草居民通信**：生成政策通知、回复等 - **前沿科学研究**：辅助文献分析、实验设计 - **公共卫生分析**：快速汇总疫情数据 - **软件加速开发**：代码生成与测试 - **翻译服务**：多语言文档处理 - **知识检索**：在政策与项目材料中快速查找答案 ## FedRAMP 20x 的加速路径 本次授权采用 **FedRAMP 20x** 新流程，该流程由美国总务管理局（GSA）于 2025 年 3 月推出。相比传统路径，20x 更注重云原生安全证据、关键安全指标（KSI）、自动化验证和持续运营可见性。OpenAI 的安全与工程团队通过实施 KSI、收集证据、验证和审查，最终完成了授权。 ## 对联邦机构的影响 获得 Moderate 级别授权后，联邦机构可以将 OpenAI 的托管产品用于内部运营、任务支持和核心业务。**项目团队**可使用 ChatGPT Enterprise 加速研究、起草、翻译和分析；**技术团队**可通过 API 将 AI 功能集成到现有系统、辅助工具和案件管理平台中。 > “公务员不应等到安全访问权限到位，才能使用那些正在改变其他经济领域的先进 AI 能力。”——OpenAI 官方公告 ## 行业背景 OpenAI 此举紧跟 AI 安全合规趋势。此前，微软 Azure 的 OpenAI 服务已在 2023 年获得 FedRAMP Moderate 授权，但 OpenAI 自有平台的直接授权进一步降低了政府采用门槛。随着各国对 AI 监管日益严格，获得政府级安全认证将成为 AI 厂商竞争的关键差异化因素。
微软与OpenAI于2026年4月27日宣布达成一项修订后的合作协议，旨在简化双方关系，为长期合作注入更多确定性，并支持AI创新持续规模化。这一调整标志着两家科技巨头在快速演进的AI领域中，正主动优化合作模式以适应市场变化与未来机遇。 ## 核心变化：从排他性走向灵活性 新协议最显著的变化在于**微软的IP许可从独占变为非独占**。此前，微软独家持有OpenAI模型与产品的知识产权许可，而修订后微软仍保有至2032年的许可权，但不再具备排他性。这意味着OpenAI可以更自由地将其技术授权给其他云平台或合作伙伴。 同时，协议明确了**Azure仍是OpenAI的主要云合作伙伴**，OpenAI产品将优先部署在Azure上——除非微软无法或选择不支持所需能力。这既巩固了Azure作为核心基础设施的地位，也为OpenAI在必要时转向其他云服务留下了空间。 ## 财务条款调整：收入分成与股东角色 财务安排方面，**微软不再向OpenAI支付收入分成**，但OpenAI向微软的收入分成支付将持续至2030年，比例保持不变，但设有总上限。这一机制将OpenAI的财务贡献与自身技术进展脱钩，为双方提供了更可预测的财务预期。 此外，**微软将继续作为主要股东直接参与OpenAI的增长**，维持其在OpenAI治理中的战略影响力。这种“股东+合作伙伴”的双重身份，使微软在分享OpenAI成功的同时，也能在战略层面保持对齐。 ## 行业背景：AI合作模式的拐点 此次修订发生在AI行业竞争白热化的背景下。OpenAI面临来自Google、Anthropic等对手的激烈竞争，同时其自身估值已超千亿美元，需要更灵活的商业策略以最大化技术价值。对于微软而言，Azure的AI业务已成为增长引擎，但过度依赖单一合作伙伴也带来风险。新协议通过**引入非独占性、解除收入分成义务**，平衡了双方的利益诉求。 分析人士指出，这一调整可能成为AI行业合作模式的范本。传统科技巨头与前沿AI公司之间，正从“绑定式合作”转向“平台化协作”——基础云服务仍是核心，但技术许可、收入分成和战略投资的关系被重新解耦，以应对技术路线和市场需求的快速变化。 ## 未来展望：从数据中心到下一代硅 尽管协议简化了合作框架，双方的实际协作力度并未减弱。根据公告，微软与OpenAI将继续在**扩建千兆瓦级数据中心、研发下一代芯片、推进AI网络安全**等前沿领域深度合作。这些项目需要长期资本投入和技术协同，而新协议提供的确定性正是支撑此类大规模创新的基石。 对于企业客户和开发者而言，这一变化意味着**更广泛的产品可用性**——OpenAI模型将能通过更多云平台触达用户，而Azure仍将享有优先部署权。短期来看，服务体验不会出现剧烈波动，但长期竞争格局可能因OpenAI技术扩散而重塑。 修订后的协议既是对过去合作经验的总结，也是对未来不确定性的主动对冲。在AI能力指数级跃迁的时代，这种“简化关系、保留弹性”的做法，或许正是科技巨头与创业公司共建AI生态的最优解。