OpenAI zegt dat inhoud uit Daybreak-sessies op persoonlijke accounts kan worden gebruikt om modellen te verbeteren, ook als de algemene instelling ‘Improve the model for everyone’ uitstaat. Buiten een Trusted Access-sessie blijft die instelling gelden. The Decoder meldde op 31 oktober 2026 dat het gebruik vanaf 29 november zou beginnen.
Welke accountactiviteit valt onder de uitzondering?
OpenAI’s Data Controls-pagina beschrijft de uitzondering voor Daybreak-sessies op persoonlijke accounts. De instelling ‘Improve the model for everyone’ blijft van toepassing op andere activiteit buiten Trusted Access.
| Accountactiviteit | Gevolg van ‘Improve the model for everyone’ |
| Daybreak-sessie op een persoonlijk account | OpenAI kan de inhoud gebruiken om modellen te verbeteren, ook als de instelling uitstaat. |
| Andere activiteit buiten een Trusted Access-sessie | De algemene instelling blijft van toepassing. |
De weergegeven kennisgeving noemt zakelijke en enterprise-accounts, niet-Daybreak-sessies met Advanced Account Security en ander ChatGPT-gebruik als buiten de wijziging. Ook de aanpak voor Private Safety Processing (PSP) en Zero Data Retention (ZDR) zou niet veranderen.
De gemelde startdatum en opt-outbelofte
The Decoder meldde op 31 oktober 2026 dat OpenAI het gebruik vanaf 29 november wilde laten ingaan. Het bericht meldde ook dat OpenAI na kritiek een aparte opt-out had toegezegd. OpenAI’s Data Controls-pagina beschrijft dat gebruik van Daybreak-inhoud ondanks de algemene instelling, maar noemt geen aparte Daybreak-instelling.
OpenAI noemt het versterken van beveiliging tegen misbruik voor cyberaanvallen als doel van het gebruik. The Decoder meldde daarnaast dat interacties die bij veiligheidsbeoordelingen zijn gemarkeerd nog voor veiligheidsdoeleinden kunnen worden gebruikt.
Wat onderzoek naar memorisatie aantoont
Onderzoek laat zien dat sommige taalmodellen trainingsfragmenten kunnen onthouden en onder bepaalde omstandigheden kunnen reproduceren. Dat zegt op zichzelf niet hoe waarschijnlijk het is dat inhoud uit Daybreak Blue-sessies uit OpenAI-modellen kan worden teruggehaald.
Carlini en collega’s haalden woordelijke trainingsfragmenten uit GPT-2. Nasr en collega’s onderzochten meerdere modellen en beschreven een gespecialiseerde extractieaanval op gpt-3.5-turbo. Huang en collega’s bestudeerden memorisatie in de Pythia-modellen. Die bevindingen zijn gebonden aan de onderzochte modellen en omstandigheden; de studies onderzochten Daybreak Blue niet (Carlini et al., Nasr et al. en Huang et al.).
