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在大语言模型持续高速演进的当下，公众普遍将技术突破归因于算法革新与海量自动化训练数据。但一份最新浮出水面的内部文件，彻底颠覆了这一认知惯性。外媒404Media 援引多份泄露文档披露，OpenAI 长期运行着一个代号为“莉莉计划”（Project Lily）的人工评估机制——其核心任务，是由真实人类审核员对 ChatGPT 用户的真实对话片段进行逐条审阅与质量评分。
这些被称作“提示审核专员”的员工，需处理经过去标识化处理的用户会话抽样数据，用以评估模型输出是否精准回应问题、是否存在过度“AI腔”、居高临下的教导式表达、滥用表情符号或刻意讨好用户的语调。尤为关键的是，该项目的操作手册明令禁止模型使用任何拟人化设定或虚构个人背景。例如，“我检索到若干相关资料”属于合规表述，而“作为一名资深心理咨询师，我深有体会……”或“我能感受到你此刻的焦虑”则被严格禁止。尽管工作流程高度结构化，但对基础任务而言，其时薪 reportedly 超过50美元，因而吸引了大量兼职审核人员加入。
然而，该机制所潜藏的隐私风险迅速引发舆论震动。大量用户习惯将 ChatGPT 视为情绪出口、匿名树洞甚至替代性心理支持渠道，在对话中倾诉敏感经历、健康困扰乃至身份认同困惑。尽管 OpenAI 声称所有提交至审核环节的对话均已移除用户名并完成匿名化处理，但该公司亦向媒体坦承：当前过滤系统无法保证100%清除全部可识别信息，尤其在短文本场景下，残留姓名、地名、机构名等碎片化线索的风险显著上升。更值得警惕的是，审核员接收到的每条会话样本，往往同步附带一份名为“用户记忆快照”的辅助摘要——其中不仅涵盖历史提问关键词与兴趣标签，还可能整合上下文线索，甚至隐含设备定位、语言偏好等元数据。
使用 OpenAI Codex CLI 处理编码任务。触发词：codex、code review、fix CI、refactor code、implement feature、coding agent、gpt-5-codex。Clawdbot 可将编码工作委托给 Codex CLI 作为子代理或直接工具。
需特别说明的是，“莉莉计划”本身并不承担事实核查职能，仅对明显违背常识或逻辑断裂的回答打上标记；模型准确性验证与内容安全审查，则由其他专项团队独立执行。此外，目前面向普通消费者的 ChatGPT 默认启用“允许使用对话数据优化产品”选项；企业版、教育版及商业API客户虽默认关闭此功能，但手动关闭操作不具备溯及力——此前已上传的历史交互记录仍将保留在训练池中；即便用户主动删除某段对话，该记录也极可能早已被系统捕获，并作为匿名化样本存入某个标注数据集。
针对媒体质询，OpenAI 初期并未正面回应用户是否曾被清晰告知其聊天内容可能进入人工审核流程，仅援引其帮助中心一篇泛泛提及“人工评估用于提升模型性能”的FAQ页面。而在本篇深度调查发布后，该公司悄然更新了相关帮助文档，新增了退出数据共享的操作指引。但修订后的文本依然回避了一个核心事实：审核员确会直接阅读原始对话内容，而非仅接触抽象指标或统计结果。
事实上，借助人工审核驱动模型迭代，并非 OpenAI 独有策略。谷歌 Gemini 在其隐私中心明确声明“部分保存的对话可能由人工审核”，Anthropic 同样公开承认该实践，并设立专属页面详述审核范围与脱敏规则；Perplexity 的立场则相对含糊，其隐私政策既未确认、亦未否认工作人员有权访问原始聊天日志。这从侧面印证：当AI迈向更高阶的智能水平时，人类经验的深度介入，仍是当前技术范式下不可绕行的底层基础设施。
