过去几个月里，我们与客户和合作伙伴合作，协调提供我们模型的服务之间的安全政策。我们也在更新使用政策，使这些要求更清晰、更易于开发者遵循。
像 GPT‑6 Astra 这样的模型扩展了开发者和企业可以构建的内容。随着这些能力的增长，我们正努力确保保障措施有效，并在提供我们模型的服务中一致应用。
责任始于我们
在部署模型之前，我们评估其能力和风险，训练它遵循安全要求，并测试当人们故意尝试绕过保障措施时这些措施是否有效。正如我们在安全与对齐方法中所述，我们结合了旨在相互加强的保障措施。
部署后，我们监控潜在的滥用并调查问题。例如，为了减轻网络滥用，我们训练模型拒绝有害请求，并使用系统在交互中寻找可疑模式以决定如何回应。可信访问计划提供了另一层保护，并为访问我们最强大的能力设定了资格要求和条件。
一些保障措施内置于模型中，另一些则依赖于周围的系统和人员。无论人们直接访问我们的模型还是通过合作伙伴访问，两者都需要有效。
跨服务的一致标准
开发者和企业应能够选择在哪里访问我们的模型，并在这些服务中保持一致的保障措施。我们制定了政策，以协调我们与各提供商之间的保障措施，并与每个合作伙伴合作，确保其实施达到或超过我们的安全标准。无论人们直接通过 OpenAI、托管我们模型的合作伙伴，还是通过经销商合作伙伴访问我们的模型，这些政策都适用。
这些政策要求提供 OpenAI 模型访问权限的合作伙伴维持与我们自身一致的保障措施，调查潜在违规行为，并在发现问题时采取适当行动。这包括在执法方面进行协调，以便限制在提供我们模型访问权限的服务中保持有效。
将此付诸实践意味着要考虑不同服务的运作方式以及客户如何使用它们。我们与客户和合作伙伴在私有安全处理方面的工作就是一个例子，说明我们如何开发有效的保障措施，同时让客户对其敏感数据有更大的选择和控制权。
清晰的政策和可预测的执法
我们还在更新我们的使用政策，自 2026 年 11 月 20 日起生效，以澄清安全模型开发和敏感使用 AI 的规则。更新后的使用政策建立在这项工作的基础上，要求提供直接访问我们模型的服务（如模型路由器或 AI 网关）在提供该访问权限之前获得我们的审查和批准。
我们将继续解释什么是允许的、什么是受限的，以及客户和合作伙伴如何提出问题或解决合规问题。
随着我们的模型变得更强大，我们将继续改进检测、调查和应对滥用的方式。客户可能通过其最终用户、受损账户或泄露的 API 密钥面临滥用，我们与他们合作以理解和解决这些问题。
我们还在与客户合作引入 SafetyIDs，客户可以提供这些 ID，帮助我们在调查中区分各个最终用户，而 OpenAI 不会获知这些用户的身份。借助 SafetyIDs，我们可以更精确地应对潜在滥用，同时减少对他人的干扰。
我们根据记录在案的行为和风险做出执法决定，一致地应用我们的规则，并根据情况相称地回应。当我们限制访问时，如果行为、承诺或保障措施发生有意义的改变，解决了我们决定背后的担忧，我们会重新审视这些限制。
我们希望更多人从 AI 中受益。清晰的规则和一致的保障措施应使开发者和企业更容易构建、竞争并选择最适合他们的服务。