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AI & Enterprise
OpenAI内部项目“Project Lily”曝光：人工审阅ChatGPT真实对话做评估
据报道，OpenAI正通过内部项目“Project Lily”评估ChatGPT回答质量，数百名合同人员会阅读真实用户对话并进行打分。公司称会借助隐私过滤器屏蔽姓名、地址等个人信息，但罕见姓名及部分上下文相关信息仍可能漏检。用户可在“设置-数据控制”中关闭“为所有人改进模型”，降低之后的新对话被用于模型训练的可能性。
AI & Enterprise
OpenAI预发布Private Safety Processing：不留存对话数据也可识别跨会话滥用
OpenAI已向部分企业客户预发布Private Safety Processing。该机制在不留存客户数据的前提下，可关联多个会话识别风险模式和滥用信号；系统仅向OpenAI回传经过严格限定的风险信号，且不会人工直接查看用户对话。此举也与Anthropic允许部分模型保留用户会话30天的做法形成对比。
AI & Enterprise
AI生成代码越多，审核维护成本越高？业内倡导减少新增代码、优先复用
生成式AI正在提升软件开发效率，但也可能同步推高代码审核、修复和维护成本。WaveMaker CTO认为，关键不在于如何检查更多AI生成代码，而在于尽量减少新增代码，优先复用经验证的组件与代码库。Sonar《2026年开发者调查》显示，提交到代码仓库的代码中，42%是在AI辅助下完成，其中约29%未经人工审查便直接合并，代码质量保障体系未必跟得上开发提速。
