过去几个月里，我们与客户和合作伙伴合作，使提供我们模型的服务之间的安全政策保持一致。我们还在更新使用政策，使这些要求更清晰、更便于开发者遵循。
诸如 GPT‑6 Astra 这样的模型扩展了开发者和企业能够构建的内容。随着这些能力的增长，我们努力让防护措施保持有效，并在提供我们模型的服务中一致地实施。
责任始于我们
在部署模型之前，我们会评估其能力和风险，训练它遵守安全要求，并测试其防护措施在人们刻意尝试绕过时是否依然有效。正如我们在 安全与对齐方法中所描述的，我们采用相互强化的多重防护措施。
部署之后，我们会监控潜在的滥用并调查相关问题。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响应。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。
有些防护措施内置于模型中，另一些则依赖于模型周围的系统和人员。无论人们是直接访问我们的模型还是通过合作伙伴访问，这两方面都需要有效。
各服务之间统一的标准
开发者和企业应该能够选择在哪里访问我们的模型，并且这些服务之间具有一致的防护措施。我们制定了政策，使我们的防护措施在各提供商之间保持一致，并与每位合作伙伴合作，确保其实施达到或超过我们的安全标准。这些政策适用于人们直接通过 OpenAI、托管我们模型的合作伙伴或通过转售合作伙伴访问我们模型的所有情形。
这些政策要求提供 OpenAI 模型访问的合作伙伴保持与我们一致的防护措施，调查潜在违规行为，并在发现问题时采取适当行动。这包括在执法上进行协调，使限制措施在提供我们模型访问的各服务中保持有效。
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 Private Safety Processing 上的合作就是一个例子，展示了我们如何在让客户对其敏感数据拥有更大选择权和控制权的同时，开发有效的防护措施。
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 AI 敏感用途的规则。更新后的使用政策在此基础上更进一步，要求提供我们模型直接访问的服务（如模型路由器或 AI 网关）在提供该访问之前获得我们的审核和批准。
我们将继续说明哪些是允许的、哪些是受限的，以及客户和合作伙伴如何提问或解决合规问题。
随着我们的模型能力不断增强，我们将持续改进检测、调查和响应滥用行为的方式。客户可能通过其终端用户、被盗账户或泄露的 API 密钥面临滥用问题，我们与他们合作以理解并解决这些问题。
我们还在与客户合作推出 SafetyIDs，客户可以提供这些标识，帮助我们在调查中区分不同的终端用户，而 OpenAI 无需了解这些用户的身份。借助 SafetyIDs，我们可以更精准地应对潜在滥用，同时减少对其他用户的干扰。
我们的执法决策基于有据可查的行为和风险，一致地执行规则，并根据具体情形作出相称的响应。当我们限制访问时，如果行为、承诺或防护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防护措施应能让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。