使用 OpenAI 模型处理敏感数据需要仔细规划，以维护隐私和合规性。关键原则是首先避免将敏感信息发送到模型。 OpenAI 的 API 不会存储来自 API 请求的数据以用于训练目的，但一旦数据被模型处理，您就会失去对其的直接控制。 敏感数据（例如，个人身份信息 (PII)、密码或医疗记录）应匿名化、屏蔽或完全从 API 请求中排除。 例如，在将文本发送到 API 之前，将真实姓名替换为化名或通用标识符（例如，“User123”而不是“John Doe”）。
为了实现这一点，开发人员可以使用预处理技术来清理输入。 诸如正则表达式或专用库（例如，Microsoft Presidio）之类的工具可以自动检测和编辑敏感模式，例如信用卡号或社会安全号码。 例如，医疗保健应用程序可以在从医疗记录生成摘要之前，将患者 ID 替换为临时令牌。 此外，请考虑使用本地处理来执行敏感任务。 如果您需要分析机密数据，请在本地或安全环境中运行初始处理，然后仅将非敏感输出发送到模型。 例如，金融应用程序可能会在本地计算风险评分，并使用 API 生成用户友好的解释，而不包括原始交易数据。
开发人员还应针对 API 使用实施严格的访问控制和审计跟踪。 限制谁可以发送包含敏感数据的请求，记录所有交互，并监控意外泄露。 如果必须使用敏感数据，请通过加密传输中的数据（通过 HTTPS）和静态数据来确保符合 GDPR 或 HIPAA 等法规。 但是，即使使用加密，最安全的方法仍然是尽量减少暴露。 例如，客户支持工具可以在生成自动回复之前，从用户查询中过滤掉电子邮件地址。 通过将技术保护措施与清晰的数据处理策略相结合，开发人员可以负责任地集成 OpenAI 模型，同时保护敏感信息。