为了你的数据安全，不要将大模型当成网盘来用

最近几天，一些ChatGPT的老用户可能“有点烦”。因为OpenAI在7月底发布了一则公告，显示他们将于2026年8月30日关闭ChatGPT的DALL·E图像生成模型入口，并以新的ChatGPT Images取而代之。

为了你的数据安全，不要把大模型当网盘

最关键的问题在于，随着DALL·E的关闭，所有过去用它生成的图像都将从服务器上被删除。因此OpenAI方面宣布，他们预留了一个月的缓冲期，如果用户不在这个时间内自行将过去创建的图像下载到本地，那么就将永远失去这些数据。

为什么会删除？因为新老模型之间“讲不通”

首先需要说明的一点是，OpenAI其实早在5月上旬就已经不再使用DALL·E这个模型，只是在ChatGPT中保留了它的数据访问入口。用户虽然不能再使用DALL·E生成图片，但此前依然可以查看过去生成的图片。

随着OpenAI宣布关闭入口并删除数据，实际上已经相当于给用户留了三个多月的时间，并不算是“仓促决定”。

为了你的数据安全，不要把大模型当网盘

DALL·E常见的“AI绘画”风格

但可能有人会有疑惑，OpenAI下线老模型上线新模型，难道就不能把用户过去的操作记录和图像数据直接迁移过去吗？

为了你的数据安全，不要把大模型当网盘

ChatGPT实际上很早就开始提醒用户，DALL·E已经“过时”

还真不能。这主要是因为DALL·E属于一种“外挂”模型。当用户过去在ChatGPT里调用DALL·E生成图片时，实际上是ChatGPT本身作为主模型先理解用户的意图，然后再将“需要画什么和怎么画”的提示词发给DALL·E。

也就是说，DALL·E从始至终压根不知道用户“为什么要画”，它只是被动接受ChatGPT“该画什么”的指令。在DALL·E存储的数据里，并不包含用户当时完整的创作需求上下文，而是只有ChatGPT主模型提炼过的提示词，以及最终根据这些提示词生成的图像。

为了你的数据安全，不要把大模型当网盘

可是新的ChatGPT Images模式并非外挂模型，而是原生多模态模型。也就是说它能自己理解用户的对话，并分析“该画什么”，然后据此进行创作，这就导致ChatGPT Images的数据格式、上下文逻辑与DALL·E完全不同。就算强行将老模型的数据迁移到新模型的服务器里，新模型也无法看懂这些没有上下文对话，仅有提示词的数据“到底在讲什么”，无法起到回溯用户过往对话和创作历史的作用。

因此直接删除老模型的历史数据，就成了OpenAI唯一的选择。

云端存储不保险，默认保存到本地不行吗？

如果大家平时有用过各种AI应用就会发现，这些应用里的对话、图像、音频等数据，在生成结束后都不会默认自动保存到设备本地。因此像OpenAI这样因为模型更新，或是旧模型下线而导致的数据丢失，其实并不鲜见。

那么为什么各厂商都不把数据默认保存到用户的本地设备上呢？其实这涉及到几个方面的原因。

为了你的数据安全，不要把大模型当网盘

首先，是不便于跨设备服务。众所周知，如今的大模型基本都能做到跨终端持续服务，比如在手机上进行的对话，可以在电脑或平板上继续查看、“接着问”。而这种跨设备能力的背后，最大的原因就是大模型会默认将上下文以及各种生成的数据，都持续保存在云端。如果大模型每次运行都只将数据保存到设备本地，那么用户每次“追问”或是跨设备使用时，就必须要先将之前的数据全部上传一遍，反而会显著增加等待时间。

其次，云端的数据保存模式也为大模型在不同性能设备上的“下放”，提供了可能。比如，现在一些功能机、算力低下的智能可穿戴设备，都能提供接入大模型的功能。可要是所有的数据都自动保存到本地，那么这些内置存储空间极为有限的设备，很快就会被“撑满”，反而可能造成使用的不便。

为了你的数据安全，不要把大模型当网盘

而且默认云端存储的模式，也为大模型对话的合规管控打下了基础。毕竟如果数据只保存在用户的设备上，那么大模型服务商就很难第一时间发现违规内容。真要出了事，由于用户可能会修改、删除本地文件，保存在云端的原始对话记录也会成为辨别权责的依据。

最后，即便是对于“数据安全”这件事本身，云端存储可能也更有利于服务商撇清责任。毕竟数据默认保存在本地的话，万一用户自己“误操作”删除了数据却不愿承认，反而就很难说得清。相反，如今各AI服务商普遍采用的云端数据保存模式都有明确条款，平台仅提供“在线查看”服务，本就不承担永久保存的义务，如果用户真的很在乎历史数据，就应该自行保存。

大模型不能当网盘，数据安全还是得自己负责

其实站在OpenAI的角度来说，他们对于DALL·E的用户数据，已经留了足足三个多月的时间去给用户进行备份、导出。考虑到这段时间里，相关基础设施的存储容量是被已经无法产出利润的旧数据占据，甚至可以说OpenAI在这件事上做得“仁至义尽”，没什么毛病可挑。

但站在用户的角度来说，对话记录、创作历程，以及可能部分“作品”的丢失已成定局，他们当然也有理由觉得自己被当做了技术进步、业务更迭的牺牲品。