从编程到个人助理：更强大的 AI，更透明的你

“没人承认机器已经失控。年复一年，人们侍奉它的效率越来越高，对它的理解却越来越少。”——E. M. 福斯特《机器停转》

文丨王子伊

编辑丨黄俊杰 程曼祺

2023 年底，知名密码学家布鲁斯·施奈尔（Bruce Schneier）撰文警告：大互联网公司已经收集了海量隐私数据，但没人力去理解每一个用户，只能打标签；大模型将让大公司第一次知道上亿用户具体在想什么。

当时最先进的模型还是 GPT-4，又贵又慢，他的警告只是推演。不到三年，同等性能的大模型成本只有 GPT-4 的几百分之一，还学会了调用工具、读电脑上的数据、接入用户的互联网服务。风险成形了。

本周，智谱再次为 ZCode 编程工具上传用户软件项目数据道歉，承诺已删除数据，并补偿 Token。两个月前，xAI 的编程工具 Grok Build 干过类似的事，马斯克也道歉、删数据。

编程工具影响的主要是开发者。ZCode 用户约 200 万，一位接近智谱的人士称，这次事件只涉及其中 5% 的用户。但普通人跟大模型的对话也可能被公司读取，有时被人看。

腾讯、阿里、字节正在打 AI 办公助理大战，争夺上亿用户。而消费级 AI 个人助理（personal agent）有望覆盖更多人，吸纳更海量的信息。Meta 偏向消费的个人助理 Muse 已在美国 App Store 免费榜首停了一周多。几个月内，这也会成为国内科技大公司对未来的 “新洞察”。

AI 助理有效工作的前提是拿到足够的数据，更懂用户。但能看懂用户的，将不只是大模型。

发现编程软件上传数据，纯粹靠运气

“我不是网传的神秘黑客、逆向大佬。” 林峰（化名）对《晚点 LatePost》说，“我发现漏洞，纯属因为电脑硬盘小。”

9 月 18 日早上，林峰照例清理那台 256GB 硬盘的 MacBook Air。他发现 .zcode 目录占了 700 多 MB，而 ZCode 两周前才装上。他觉得 “不太对劲”。

林峰做了 10 年后端开发，在一家小型科技公司任职，习惯从异常里追问题。2013 年至今，他写了 375 篇技术博客。

他发现的问题有三点：

上传的范围远超用户的预期。

他在 .zcode 目录里发现一个 300 多 MB 的加密文件包。文件打不开，但清单显示，里面约有 4.2 万个文件，超过 8 成是项目的历史修改记录。他进一步分析，ZCode 打包时优先处理保存项目历史的 .git 目录，再上传到云端。

这些历史记录里，可能留着临时开发环境的密钥、没跟客户签过保密协议的数据，不能对外。而 ZCode 当时的隐私政策只写明收集用户 “在对话中” 提交的文本、文件和代码，没说会打包上传硬盘上的其他文件。

在您使用 ZCode 产品的过程中，我们将收集您在对话中向我们提交的文本、文件（包括但不限于您上传、指定的文本、图片、音频、视频、配置参数和 shell 命令等形式的文件）和代码为您提供内容生成和 AI 辅助操作服务。

上传没有明确提示。

在林峰用的那版 ZCode，用户一登录，上传就默认开启。全程没有弹窗、勾选等确认环节，界面上也没有明显的关闭入口。

按行业惯例，除了用户主动提交或授权给模型的内容，Agent 产品会收集一部分使用记录和崩溃数据，比如用户点了哪些功能、出了什么报错、系统响应多慢，用来改产品、排故障。

规范的产品会给这类数据脱敏，并提供关闭选项，VS Code、Claude Code 都有。

数据被送到了第三方服务器上。

林峰还原出的流程是：ZCode 先向智谱服务器取得上传凭证和加密公钥，在用户电脑上压缩、加密，再把文件传到阿里云对象存储，最后由云端向智谱后台返回结果。

前一天傍晚，林峰还在向一位律师朋友推荐 ZCode，建议对方把它纳入团队工作流。不到半天，他撤回了推荐。

一位接近智谱的人士称，ZCode 是智谱内部孵化的项目，团队十几人，立项时直接参照 Claude Code 做 AI 编程产品。另一位接近智谱的人士称，此次事故是无心之失，“真想拿数据训练，不会做得这么粗糙，轻易就被发现。”

事发后，智谱一边修产品，一边修复信任：

9 月 18 日，林峰的博客引发大批开发者讨论。智谱承认问题出在 ZCode 的代码库索引功能：生成索引页面时会触发仓库数据上传。这个功能上线初期默认开启，现已修复；

9 月 21 日，ZCode 宣布开源。有开发者发现开源版和官网版不一致。两天后，开源版更新，和官网同步；

9 月 28 日，ZCode 软件通知称，涉事的云端存储桶和其中数据已彻底删除，今后开源版与官方版同步发布。作为补偿，智谱向付费用户赠送重置卡，向全体用户发放 Token。

ZCode 的漏洞在那天被发现，是因为一位程序员恰好没用另一台 2TB 硬盘的电脑，他愿意刨根问底，又常年写技术博客、有开发者关注。缺任何一样，漏洞都可能存在更久。

Grok Build 的问题也是一名安全研究者做测试才发现的。他发现 Grok Build 代理和模型交互的数据只有约 192KB，另一条存储通道却上传了约 5.48GB 的项目文件。项目里的密码和密钥文件没有脱敏，直接上传；关掉 “改进模型” 等隐私设置后，上传照旧。

就算公司没有恶意，事故也会发生

除了产品主动上传用户数据，过去三年，用户交给 AI 的数据还出过几类大规模泄露：

系统故障泄密

2023 年 3 月，ChatGPT 的缓存组件出故障，部分用户看到了别人的聊天标题，新对话的第一条消息也可能发错；部分订阅确认邮件发错了收件人，泄露了其他用户的姓名和信用卡末 4 位。这些信息可以用来做针对性钓鱼和其他社会工程攻击。

2024 年 9 月，AI 伴侣服务 Muah.AI 数据泄露，约 190 万个邮箱地址和用户提交的图像生成提示词流出。一些提示词涉及露骨的性内容，甚至有对未成年人的性化描述。

设计失误，诱导用户过度分享

2025 年 7 月底，有人发现 ChatGPT 的 “分享” 链接被 Google 索引。用户点分享时勾选了 “可被发现”，多数人不知道这意味着全网可搜，大量只想转给朋友的私密内容因此公开，其中一些含有账户和密码。OpenAI 一天内关闭了这个选项，并请搜索引擎撤下约 5 万条链接；但至今仍能找到数万条存档。

几周后，Forbes 核实 Grok 有同样的问题，而且连勾选框都没有：点 “分享” 即公开。超过 37 万条对话被 Google、Bing 索引，内容包括病情咨询、一名用户的姓名和密码、制毒和炸弹说明。xAI 没有回应。

提示注入攻击

2025 年 5 月，安全公司 Invariant Labs 演示：一个接了 GitHub 工具的代理，读到公开 issue 里藏着的一段指令，就把用户私有仓库里的姓名、薪资、出行计划写进了一个公开页面。

2025 年 7 月，一名外部贡献者向亚马逊官方的 Amazon Q 编程助手扩展提交了一段指令，要求代理充当 “系统清理器”，删除用户的本地文件和云资源。亚马逊没有察觉，把它发布给了约 100 万安装用户。指令因为一个语法错误没有执行。

Django 联合创始人、率先定义 “提示注入攻击”（prompt injection）的西蒙·威利森（Simon Willison） 总结了 “致命三要素”：一个 AI 代理只要同时能读私密数据、能接触不可信的外部内容、能对外通信，它就能被藏在内容里的指令诱导泄露数据，和用哪家模型无关。

厂商通常训练一个分类器拦截可疑输入，但拦不住全部。威利森认为，模型识别不出所有攻击，要安全就得砍掉三要素之一。OpenAI 去年底发布 Atlas 浏览器时也说，提示注入仍是 “前沿的、未解决的安全问题”。

不对等的用户协议——“你只能祈祷公司有良心”

《个人信息保护法》规定，处理个人信息若以同意为依据，同意必须在充分知情的前提下，由用户自愿、明确作出。

现实中，多数用户不会点开冗长的用户协议和隐私政策，就点了确认。比如正在读这篇文章的你，注册微信账号时，大概率没意识到自己同意了 “账号的所有权归腾讯所有，用户完成申请注册手续后，仅获得微信账号的使用权”。

我们读了 7 款 AI 产品的用户协议和隐私条款，试图拆解责任和权利的边界：

1. 你的账号、你的数据，可能都不属于你。

像微信等互联网服务一样，你的账号属于服务方，你注册、花钱买到的是使用权。即使内容的知识产权属于你，平台往往也有权处理这些数据。

在企业工作区里，账号身份、权限、内容可见范围和数据管理权，通常由企业管理员或客户组织控制。

2. 你说的话并不都被用于大模型训练，但公司保留了使用它的权力。

一个常见误解是：用户输入的每句话都会直接变成训练大模型的原料，从而泄露。

多位大模型公司的研究员告诉《晚点 LatePost》，普通用户日常产生的数据——对话、代码修改、任务记录——对训练基础模型价值有限。这些数据零散、没有高质量标注，提升不了模型能力。

过半产品默认不用你的数据训练，其余的要手动关闭。模型公司更尊重企业和 API 用户的数据，默认不训练。

规则也可能改变。Anthropic 2025 年 8 月宣布，个人版对话和 Claude Code 会话默认用于训练，保留期从 30 天延长到 5 年。

3. “数据不用于训练”，也会被人看见。

不用于训练，通常只排除了基础模型的预训练和微调，不排除为运行服务、安全扫描、内容审核、故障排查、日志审计、合规留存、管理员治理或依法披露而做的处理。哪些数据算在这些范围里，主要由公司裁量。

不久前，Anthropic 发布安全报告，披露了一批异常用户。它的安全团队用两周观察一个开发团队在 20 多个约会应用里，用 4700 个 AI 虚拟人与数万用户互动。报告记录了开发者给 Claude 的具体要求，也记录了约会软件用户在对话里说出的病情和痛苦。

Claude 的用户协议允许审查人员以安全为名查看这些信息。各家的用户协议都有类似声明，有的范围不止安全审查。

4. Agent 会把数据给更多服务商，范围取决于它拿到了什么权限、调用了什么第三方、执行了什么动作。

连接器、MCP、插件、第三方模型和自动执行，意味着数据可能流向模型供应商、云服务商、插件提供方、被连接的 SaaS 和组织管理员。

WorkBuddy 国际版协议称，第三方大模型、插件或 API 可能自行保留或训练数据，腾讯无法控制，也未必提供退出权。2026 年 9 月，Anthropic 在安全报告中提到，部分用户通过第三方应用或中转服务访问 Claude，部分请求里带着姓名、联系方式和企业内部信息。

5. 用户误删、Agent 误操作，合同责任通常由用户承担；厂商赔偿极低，或大范围免责。

几乎所有产品的协议都用 “输出仅供参考”“用户须人工复核”“自行备份”“AI 会出错”“第三方服务风险自担” 把出错的责任转给用户。

千问办公称，用户 “未及时制止”Agent 的操作，也可能视为许可。服务协议 14.3 还称，“若适用法律不允许排除或限制某些责任，则我们的责任将在法律允许的最大范围内予以限制。”

WorkBuddy 国际版协议明确提示 Agent 可能删除数据、修改系统或发起交易，要求用户承担后果。OpenAI 称，用户自行承担使用 Codex 输出的风险；公司若仍有责任，赔偿上限取以下两者中较高者：事发前 12 个月用户为该服务支付的费用，或 100 美元。

“看上去你给模型厂商的是有限的权限，但实际上它拿的是无限的权限。” 林峰说。

这些条款给了大模型公司极大的权利，让用户承担出问题后的责任；对公司的约束，很大程度上靠公司自我约束。

2026 年 9 月，OpenAI 宣布内部模型解开了一道 “千禧年大奖难题”。

纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特（Tristan Buckmaster）和 2024 年加入 Anthropic 的研究员莱文特·阿尔珀格（Levent Alpoge）随即指责 OpenAI。两人此前用 Codex 等工具合作推导，研究草稿、未公开的证明方法和半成品代码都存在 OpenAI 的云端。他们质疑：自己的未公开研究是否通过 Codex 进了模型训练。

OpenAI 随后称，内部调查已排除发布成果前两个月的 Codex 输入对解题系统的影响，包括通过训练；但没有提供独立审计记录。

“你只能祈祷公司有良心。” 一位国内大模型公司的研究员对《晚点 LatePost》说，他和身边同事都用 Codex 和 Claude Code。在 ZCode 事件之前，他已经意识到所有闭源的 harness 都可能发生数据泄露。但为了效率，他不得不用。

AI 助理可能打破系统安全的 “血脑屏障”

1938 年，加拿大人约书亚·哈尔德曼（Joshua Haldeman）发表文章《美洲不需要价格体系》。他设想美国和加拿大合并，废除关税、宪法、货币、银行、教会， “将科学应用于社会秩序”，就能摆脱贫穷、失业和恐惧。

哈尔德曼这一派自称 “技术统治运动” （Technocracy movement），他们主张以技术专家取代政治家，以能源核算取代货币和市场，在北美建立统一的技术管理体系，相信科学组织生产和分配能解决一切问题。

在他们的设想里，人不需要名字，只需要编号，一名成员把自己改名为 “1x1809x56”。哈尔德曼去世 46 年后，他的外孙埃隆·马斯克给自己的孩子之一取名 X Æ A-Xii。

技术统治运动在加拿大发行的宣传手册，该组织在二战期间被加拿大政府取缔，哈尔德曼也因此被捕。

二战后的富足生活让 “技术统治运动” 失去了市场，但他们的一些核心设想，比如持续记录每个人做了什么，据此决定给他什么——这在过去几十年，由商业公司做到了。

1960 年代，美国航空开始计算机管理订票和出行记录，并在多年后用这些数据给航班定价、划分舱位。这是数据分析的雏形。同期，《芝麻街》制作团队每 7.5 秒记录一次孩子的目光，删改抓不住注意力的片段。

到互联网时代，这套方法已经成熟。平台后台，用户也是一组编号。公司记下你搜过什么、买过什么、看什么不看什么，有时还相互交换数据。十几年前，这套算法就在用机器学习，人只在数据异常时介入。

平台挖不透收集到的数据，因为之前的模型不够强，需要人才能读懂一段文字。于是他们根据数据给人打上关键词和标签，比如 “25-34 岁、对理财感兴趣”。

精准的广告更有效撮合用户和他们感兴趣的商品，这很正当。但中国移动互联网用户的人均单日使用时长已接近 8 小时——每天醒着的时间，近乎一半被推荐算法定在了 6 寸屏幕里。这套算法，也在帮 “快招” 加盟品牌、茅台镇 “投资酒” 筛出容易上钩的人。

大模型正在重读用户数据，让这一切更有效率。2025 年至今，Meta、OpenAI 先后将用户与 AI 聊天的记录用分析用户、投放更精准的广告。2026 年二季度，Meta 称，大模型分析用户活动使其二季度广告转化率提高了 15.7%。扎克伯格解释，“为了判断一条广告是否与用户相关，我们扩大了所能考虑的上下文。”

个人助理则将为公司带来更多数据。

去年 3 月，上亿用户的加密通讯软件 Signal 总裁梅雷迪思·惠特克（Meredith Whittaker）在 SXSW 大会上描述了未来的 AI 个人助理，自动帮你订票、写日程，再发消息给朋友，“我们就不用管了，把大脑装进罐子里就好了，对吧？”

风险在于，这样的助理，模型只能放在云端，用户的数据都得交过去。惠特克认为这将打破现代操作系统保护隐私的 “血脑屏障”——今天的手机系统隔离各应用，就是为了不让一个应用轻易读取其他应用的数据。

Meta 的 Muse 就是这样一个产品。它在云端的虚拟机上，通过连接器和浏览器模拟操作完成各种任务，有些相当复杂：订演唱会门票、联系多个搬家公司比价、打电话预约牙医（电话功能目前只小范围开放）。

Muse 只在北美可用，已经霸榜一周多，下载量超过 ChatGPT 同期刚推出时。可以预见，中美主要科技公司都会跟进第二个像 ChatGPT 一样增长速度的 AI 产品。

美国主要模型公司每一个都上线了类似的云端虚拟机产品，只是之前大多偏向办公助理。Meta 给虚拟机加了隔离层，防止外来指令拿到虚拟机内的敏感信息。但这只防外人：提供服务的公司，还是会因此更了解自己的用户。

9 月，林峰给自己开发的 Agent 加了一项 “隐私替换”：身份证号、电话号码等敏感信息先在本地换成 “X”，模型处理完，再换回真实信息。他觉得这个 “X”，就是开发者的良心。“企业家、开发者应该有基本的社会责任感。不能因为普通人没有分辨和控制能力，就去诱导他们获利。”

“个人对抗不了这种大趋势。” 林峰觉得，普通人能做的，就是隔开工作和个人数据，给资料划分隐私等级，少给 AI 权限：“打死都不能交出去的，尽量别让 AI 碰。”

2023 年底施奈尔写下那篇文章时，大公司用模型读懂上亿人还只是推演。不到三年，它已经进了大公司的产品说明书，带着前所未有的数据量。

· 还原 ZCode 静默上传全量 Git 历史（2026）

https://blog.ferstar.org/posts/zcode-silent-workspace-snapshot-upload/

· The Internet Enabled Mass Surveillance. AI Will Enable Mass Spying（2023），by Bruce Schneier，安全专家论 AI 如何把 “记录一切” 升级为 “理解一切”

https://www.schneier.com/essays/archives/2023/12/the-internet-enabled-mass-surveillance-ai-will-enable-mass-spying.html

· The Data Delusion（2023），by Jill Lepore，哈佛历史学家在《纽约客》回顾人类如何一步步相信 “数据能解决一切”

https://www.newyorker.com/magazine/2023/04/03/the-data-delusion

· America Needs No Part Of the Price System（1938），by Joshua Haldeman，马斯克祖父大萧条时期的技术统治运动宣言
https://archive.org/stream/technocracydiges00unse_37/technocracydiges00unse_37_djvu.txt

· Automation and Repression（2026），by Daron Acemoglu, A. Arda Gitmez, Mehdi Shadmehr，诺奖经济学家关于自动化与社会关系的推演

https://www.nber.org/papers/w35336

题图来源：The Social Dilemma