Broad access through consistent standards

过去几个月中，我们与客户和合作伙伴合作，统一了提供模型服务的安全政策。我们还在更新使用政策，使这些要求更清晰易懂，便于开发者遵循。

GPT‑6 Astra 等模型扩展了开发者和企业能够构建的应用场景。随着能力的提升，我们正在努力确保安全措施在提供模型服务的各个平台中保持有效且一致。

责任始于我们自身

在部署模型前，我们会评估其能力与风险，训练模型遵守安全要求，并测试其安全措施是否能抵御人为故意绕过的情况。如我们在安全与对齐方法中所述，我们采用相互强化的安全措施体系。

部署后，我们会监控潜在滥用行为并调查相关问题。例如为缓解网络滥用，我们训练模型拒绝有害请求，并使用跨交互分析可疑模式的系统来决定响应方式。可信访问计划则提供额外保护层，设定访问我们最强大功能的资格要求和条件。

部分安全措施内置在模型中，另一些则依赖周边系统和人员。无论用户是直接访问我们的模型还是通过合作伙伴访问，这些措施都必须有效。

跨服务的一致标准

开发者和企业应能自由选择访问我们模型的渠道，且各服务的安全保障应保持一致。我们制定了跨服务统一安全措施的政策，并与所有合作伙伴协作确保其实施达到或超越我们的安全标准。这些政策适用于所有访问途径，包括直接通过OpenAI、托管服务合作伙伴或经销商合作伙伴访问。

这些政策要求提供OpenAI模型访问服务的合作伙伴必须保持与我们一致的安全措施，调查潜在违规行为，并在发现问题时采取适当行动。这包括协调执行措施，确保对模型访问服务的安全限制始终有效。

实际执行时需考虑不同服务的工作方式及客户使用方式。我们与客户和合作伙伴在隐私安全处理方面的合作，就是如何在给予客户更多数据控制权的同时开发有效安全措施的典型案例。

明确的政策与可预测的执行

我们还更新了使用政策（2026年11月20日生效），明确安全模型开发和AI敏感应用的规则。更新后的使用政策进一步要求提供直接模型访问服务（如模型路由或AI网关）的平台，在提供访问前必须获得我们的审核和批准。

我们将持续说明允许的范围、限制的领域，以及客户和合作伙伴如何提出问题或解决合规疑虑。

随着我们模型能力的提升，我们将持续改进检测、调查和应对滥用行为的方式。客户可能通过终端用户、被入侵的账户或泄露的 API 密钥面临滥用风险，我们会与客户合作，帮助他们理解并解决这些问题。

我们还在与客户合作引入 SafetyIDs，客户可以提供这些标识符来帮助我们在调查时区分不同终端用户，而无需 OpenAI 学习这些用户的身份信息。通过 SafetyIDs，我们能够更精准地应对潜在滥用行为，同时减少对其他用户的干扰。

我们的执行决策基于有记录的行为和风险，始终如一地应用规则，并根据具体情况按比例作出响应。当限制访问权限时，如果用户的行为、承诺或安全措施发生实质性变化并解决了我们决策背后的问题，我们会重新评估这些限制。

我们希望更多人能从人工智能中受益。明确的规则和一致的安全措施应能帮助开发者和企业更轻松地构建、竞争并选择最适合他们的服务。