Zu Ihrer Datensicherheit nutzen Sie große Sprachmodelle nicht als Cloud-Speicher.
In den letzten Tagen könnten einige langjährige Nutzer von ChatGPT ein wenig verärgert sein. Denn OpenAI hat Ende Juli eine Ankündigung veröffentlicht, wonach sie am 30. August 2026 den Zugang zum DALL·E-Bildgenerierungsmodell von ChatGPT schließen und durch das neue ChatGPT Images ersetzen werden.
Das wichtigste Problem besteht darin, dass mit der Schließung von DALL·E alle in der Vergangenheit damit generierten Bilder von den Servern gelöscht werden. Daher hat OpenAI angekündigt, dass sie eine einmonatige Übergangsfrist vorgesehen haben. Wenn Nutzer die in der Vergangenheit erstellten Bilder nicht innerhalb dieser Zeit selbst auf ihr lokales Gerät herunterladen, verlieren sie diese Daten für immer.
Warum werden die Daten gelöscht? Weil zwischen dem alten und dem neuen Modell keine Kompatibilität besteht
Zuerst muss klargestellt werden, dass OpenAI das Modell DALL·E eigentlich bereits Anfang Mai nicht mehr verwendet, sondern nur den Datenzugriffspunkt in ChatGPT beibehalten hat. Obwohl Nutzer keine Bilder mehr mit DALL·E generieren konnten, konnten sie die zuvor erstellten Bilder noch einsehen.
Mit der Ankündigung von OpenAI, den Zugang zu schließen und die Daten zu löschen, haben sie den Nutzern eigentlich mehr als drei Monate Zeit gegeben, was keine überstürzte Entscheidung ist.
Der übliche „KI-Malerei“-Stil von DALL·E
Aber manche Leute könnten sich fragen: Wenn OpenAI das alte Modell außer Betrieb nimmt und das neue Modell einführt, warum können sie dann nicht die vergangenen Betriebsaufzeichnungen und Bilddaten der Nutzer direkt migrieren?
ChatGPT hat die Nutzer schon sehr früh darauf hingewiesen, dass DALL·E „veraltet“ ist
Das geht wirklich nicht. Das liegt hauptsächlich daran, dass DALL·E ein „extern angegliedertes“ Modell ist. Wenn Nutzer in der Vergangenheit DALL·E in ChatGPT aufgerufen haben, um Bilder zu generieren, hat eigentlich ChatGPT selbst als Hauptmodell zuerst die Absicht des Nutzers verstanden und dann die Eingabeaufforderungen „was zu malen ist und wie man es malt“ an DALL·E gesendet.
Das heißt, DALL·E wusste von Anfang bis Ende überhaupt nicht, „warum der Nutzer malen wollte“, es hat nur passiv die Anweisung von ChatGPT erhalten, „was zu malen ist“. In den von DALL·E gespeicherten Daten ist nicht der vollständige Kontext der damaligen kreativen Anforderungen des Nutzers enthalten, sondern nur die vom Hauptmodell ChatGPT extrahierten Eingabeaufforderungen und die endgültig daraus generierten Bilder.
Das neue ChatGPT Images-Modell ist jedoch kein extern angegliedertes Modell, sondern ein natives multimodales Modell. Das heißt, es kann selbst die Unterhaltung des Nutzers verstehen, analysieren „was zu malen ist“ und danach kreativ arbeiten. Das führt dazu, dass das Datenformat und die Kontextlogik von ChatGPT Images völlig anders sind als die von DALL·E. Selbst wenn die Daten des alten Modells zwangsweise auf den Server des neuen Modells migriert werden, kann das neue Modell nicht verstehen, „was diese Daten ohne Kontextunterhaltung und nur mit Eingabeaufforderungen eigentlich bedeuten“, und es kann die vergangenen Unterhaltungen und kreativen Historien der Nutzer nicht nachvollziehen.
Daher ist das direkte Löschen der historischen Daten des alten Modells die einzige Option für OpenAI.
Die Cloud-Speicherung ist nicht sicher – wäre es nicht möglich, Daten standardmäßig lokal zu speichern?
Wenn Sie in der Vergangenheit verschiedene KI-Anwendungen verwendet haben, werden Sie feststellen, dass Daten wie Unterhaltungen, Bilder und Audios in diesen Anwendungen nach der Generierung nicht standardmäßig automatisch auf dem lokalen Gerät gespeichert werden. Daher ist der Datenverlust, der durch Modellaktualisierungen oder die Stilllegung alter Modelle wie bei OpenAI verursacht wird, nicht selten.
Warum speichern also alle Hersteller die Daten nicht standardmäßig auf dem lokalen Gerät des Nutzers? Das hat tatsächlich mehrere Gründe.
Erstens ist es nicht praktikabel für geräteübergreifende Dienste. Wie bekannt ist, können aktuelle große Modelle grundsätzlich einen kontinuierlichen Dienst über verschiedene Endgeräte hinweg anbieten: Beispielsweise kann eine auf dem Handy geführte Unterhaltung auf dem Computer oder Tablet weiter eingesehen und „fortgesetzt“ werden. Der wichtigste Grund für diese geräteübergreifende Fähigkeit ist, dass große Modelle standardmäßig den Kontext und alle generierten Daten dauerhaft in der Cloud speichern. Wenn große Modelle die Daten bei jedem Lauf nur auf dem lokalen Gerät speichern würden, müssten die Nutzer bei jedem „Nachfragen“ oder bei der Nutzung über verschiedene Geräte alle vorherigen Daten zuerst hochladen, was die Wartezeit deutlich verlängern würde.
Zweitens ermöglicht das Cloud-Speichermodell auch die Bereitstellung von großen Modellen auf Geräten mit unterschiedlicher Leistungsfähigkeit. Beispielsweise können heute einige Feature-Handys und intelligente tragbare Geräte mit geringer Rechenleistung den Zugriff auf große Modelle anbieten. Wenn aber alle Daten automatisch lokal gespeichert würden, würden diese Geräte mit extrem begrenztem integriertem Speicherplatz sehr schnell voll werden, was die Nutzung erschweren würde.
Darüber hinaus bildet das standardmäßige Cloud-Speichermodell die Grundlage für die konforme Steuerung von Unterhaltungen mit großen Modellen. Denn wenn die Daten nur auf dem Gerät des Nutzers gespeichert würden, wäre es für den Anbieter des großen Modells sehr schwierig, regelwidrige Inhalte sofort zu erkennen. Wenn tatsächlich Probleme auftreten, da Nutzer lokale Dateien ändern oder löschen könnten, dienen die in der Cloud gespeicherten ursprünglichen Unterhaltungsaufzeichnungen auch als Grundlage zur Klärung von Verantwortlichkeiten.
Schließlich ist die Cloud-Speicherung selbst im Hinblick auf die „Datensicherheit“ für Anbieter möglicherweise vorteilhafter, um sich von Verantwortlichkeiten zu befreien. Wenn die Daten standardmäßig lokal gespeichert werden und der Nutzer die Daten versehentlich löscht, dies aber nicht zugibt, ist die Situation schwer zu klären. Im Gegensatz dazu hat das heute von allen KI-Anbietern weit verbreitete Cloud-Daten-Speichermodell klare Bedingungen: Die Plattform bietet nur den Dienst der „Online-Einsicht“ an und übernimmt von vornherein keine Verpflichtung zur dauerhaften Speicherung. Wenn Nutzer ihre historischen Daten wirklich schätzen, sollten sie diese selbst sichern.
Große Modelle können nicht als Cloud-Speicher genutzt werden – die Datensicherheit liegt in Ihrer eigenen Verantwortung
Tatsächlich aus der Sicht von OpenAI haben sie den Nutzern mehr als drei Monate Zeit gegeben, die Nutzerdaten von DALL·E zu sichern und zu exportieren. In Anbetracht der Tatsache, dass der Speicherplatz der relevanten Infrastruktur während dieser Zeit von alten Daten belegt wird, die keine Gewinne mehr erzielen, kann man sagen, dass OpenAI in dieser Angelegenheit äußerst kulant gehandelt hat und nichts zu beanstanden ist.
Aus der Sicht der Nutzer ist der Verlust von Unterhaltungsaufzeichnungen, kreativen Prozessen und möglicherweise einigen „Werken“ jedoch unvermeidlich. Sie haben natürlich Grund zu der Annahme, dass sie als Opfer des technischen Fortschritts und der geschäftlichen Veränderungen betrachtet werden.
Daher lehrt uns diese Angelegenheit: Obwohl viele Menschen KI bereits als Partner für Arbeit und Lernen nutzen und sogar ihre Sorgen im täglichen Leben damit teilen, entwickelt sich die KI-Technologie ständig weiter, und die vorhandenen Modelle werden eines Tages aktualisiert. Vielleicht verschwinden dann die historischen Unterhaltungsdaten und der vertraute Unterhaltungsstil wird sich völlig ändern. Wenn Sie Ihre Daten wirklich schätzen, ist eine regelmäßige Sicherung sehr notwendig.
Schließlich können große Modelle nicht als Cloud-Speicher verwendet werden, und KI-Anbieter haben nie versprochen, Ihnen für immer zur Verfügung zu stehen.
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „San Yi Sheng Huo“ (ID: IT-3eLife), Autor: San Yi Jun, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.