OpenAI ведет борьбу с юридическим требованием о передаче миллионов разговоров ChatGPT

Внутри юридической битвы OpenAI: что стоит на кону в споре о переписках ChatGPT

Конфликт вокруг того, должна ли OpenAI сдать миллионы переписок пользователей ChatGPT, стал ключевым моментом для TechLaw и ответственности платформ. Федеральный судья приказал компании предоставить примерно 20 миллионов анонимизированных журналов чата в рамках открытия доказательств по делу о нарушении авторских прав, инициированному крупным издателем. Журналы охватывают случайную выборку с конца 2022 по конец 2024 года и, как сообщается, не включают корпоративных клиентов, однако объем всё равно содержит огромное количество личного контекста: черновики писем, заметки для мозговых штурмов, даже конфиденциальные запросы, которые пользователи никогда не ожидали увидеть в газете или у конкурирующего истца.

OpenAI утверждает, что требование суда является чрезмерным и опасным для конфиденциальности данных, указывая, что запросы часто содержат имена, детали рабочего места, а также медицинскую и финансовую информацию. Анонимизация может уменьшить риск раскрытия, но компания предупреждает, что повторная идентификация возможна при использовании шаблонов, необычных фраз или деталей, специфичных для местоположения, когда данные агрегируются. Юридическая команда подчеркивает необходимость более узкого, специфичного подхода — например, используя образцы кода или выводы модели, которые якобы отражают работы истца — вместо массового сбора повседневных бесед пользователей. Спор уже касается не только авторских прав; он ставит под вопрос, установит ли процесс открытия доказательств прецедент, подрывающий доверие к инструментам искусственного интеллекта.

Что охватывает приказ и почему он оспаривается

Адвокаты описывают 20 миллионов журналов как «анонимизированные», но немногие пользователи осознают, сколько можно узнать из обычных запросов. Абитуриент колледжа, запрашивающий план личного эссе, может раскрыть информацию о родном городе. Программист, вставляющий трассировки ошибок, может выдать детали инфраструктуры. Медсестра, создавая обучающие материалы для пациентов, непреднамеренно может включить идентификаторы. Решение суда частично зависело от того, достаточно ли узких альтернатив для проверки заявлений о систематическом копировании моделью. OpenAI утверждает, что ранее предлагала более целенаправленные варианты, но приказ расширился до объема, который по мнению критиков, напоминает массовое наблюдение через процесс открытия доказательств.

Для конкретного примера рассмотрим «Мару», менеджера по маркетингу в среднем по размеру ритейлере, использующую ИИ для улучшения языка кампаний. В её журналах содержатся эксперименты с ценообразованием и упоминания поставщиков. Даже если имена удалены, последовательность акций и временная сезонность могут указать на её работодателя. Умножьте это на миллионы людей, и набор данных превращается в мозаику профессиональной и личной жизни в беспрецедентных масштабах. Ставки очевидны: подчиниться — рисковать сдерживанием активности пользователей, или сопротивляться — рисковать санкциями.

• ⚖️ Шок масштаба: 20 миллионов чатов больше похожи не на открытие доказательств, а на восстановление набора данных.
• 🔐 Парадокс конфиденциальности: «Анонимизированные» не всегда анонимны, когда контекст накапливается.
• 🧭 Риск прецедента: Если такое решение будет принято, аналогичные приказы могут затронуть другие ИИ-платформы.
• 📉 Давление на доверие: Пользователи переосмысливают, что печатать, когда надвигается юридический «рыбный» поиск.

Проблема 🧩	Текущее положение	Почему это важно 🌐
Объем открытия доказательств	20 млн анонимизированных журналов чата	Масштаб увеличивает риск повторной идентификации и нагрузку
Временной промежуток	Выборка с декабря 2022 по ноябрь 2024	Охватывает критическую фазу роста ChatGPT
Данные предприятий	Исключены из приказа	Основной риск для потребительских пользователей
Ожидания пользователей	Маркетинг с приоритетом конфиденциальности vs. судебный приказ	Несовпадающие сигналы подрывают доверие 😬
Альтернативы	Узкие выборки или безопасный просмотр	Могут сбалансировать значимость доказательств и конфиденциальность данных 🔐

Первое предупреждение для читателей: спор — это не просто «сдать или скрыть». Это референдум о том, как должен работать процесс открытия доказательств, когда миллиарды данных на естественном языке пересекают частную и общественную сферы с косвенным влиянием на людей, не являющихся сторонами дела.

OpenAI оспаривает судебный приказ о передаче 20 миллионов журналов ChatGPT на фоне напряженности по вопросам конфиденциальности и TechLaw

Закон о конфиденциальности всегда балансировал между необходимостью расследования и уважением к личному достоинству, но ситуация меняется, когда предметом становятся повседневные запросы к разговорной модели. Спор находится на передовой TechLaw, где стандарты открытия доказательств, разработанные для электронных писем и таблиц, встречаются с нестандартностью человеческих разговоров с искусственным интеллектом. В отличие от статичных документов, запросы и ответы итеративны, интимны и богаты контекстом. Судам предстоит определить, насколько интимная информация считается допустимой при оценке, была ли модель обучена или воспроизвела конкретные работы.

Юридические эксперты выделяют три аспекта. Во-первых, пропорциональность: перевешивает ли польза от просмотра миллионов чатов нагрузку и риск для конфиденциальности. Во-вторых, наличие заменителей: могут ли репрезентативные выборки или контролируемые тесты ответить на те же вопросы. В-третьих, минимизация: если журналы необходимы, должны ли они просматриваться в защищенном окружении под контролем специального лица с жесткими протоколами редактирования. Эти знакомые принципы кажутся новыми, когда данные содержат внутренние монологи, эмоциональные черновики и заметки для мозгового штурма, не похожие на стандартные доказательства.

Коллизии открытия доказательств с современными нормами конфиденциальности

Нормы конфиденциальности в США представлены мозаикой, но суды все чаще признают риски повторной идентификации. Исследования неоднократно показывали, как безобидные поля превращаются в уникальные сигнатуры. Здесь взаимодействия с моделью могут включать характерные фразы, узкопрофильный технический жаргон или события, связанные с городом, позволяющие определить личность. При объединении 20 миллионов разных потоков уникальность возрастает. Для творческих и журналистских пользователей ChatGPT, принудительное раскрытие будет чувствоваться как публикация личного блокнота. Это эмоциональный аспект, часто отсутствующий в юридических документах: открытие доказательств как принудительное чтение дневника.

Один из практических компромиссов — поэтапный просмотр. Стороны могут сначала обменяться синтетическими парами запрос-ответ, демонстрирующими предполагаемое воспроизведение. Если споры сохраняются, специальное лицо может просмотреть маленькую случайную выборку с соблюдением правил конфиденциальности. И, наконец, при реально необходимости будет доступна специализированная среда для ограниченных запросов адвокатов к набору данных без экспорта исходных журналов. Такая структура сохраняет значимость доказательств при уважении к конфиденциальности данных.

• 🔎 Тест пропорциональности: Является ли «20 млн» наименее инвазивным путем к фактам.
• 🧪 Заменители прежде всего: Контролируемые эксперименты до работы с личными запросами.
• 🛡️ Защищенное окружение: Просмотр без копирования с аудитом и пломбами.
• 🧭 Судебные ограничения: Приказы должны ограничивать объем и использование.

Юридический принцип ⚖️	Применение к журналам ИИ	Практическая защита 🛡️
Пропорциональность	Взвешивает массовое раскрытие против узких тестов	Ограничение до репрезентативных выборок по темам
Актуальность	Фокус на выходных данных, связанных с претензиями	Использовать запросы модели, а не жизненные дневники 😮‍💨
Минимизация	Удаление идентификаторов и редких метаданных	Автоматическая очистка ПДн с человеческой проверкой
Конфиденциальность	Сохранение вне публичных материалов дела	Защитный приказ с санкциями ⚠️

Ключевой страх — прецедент: если этот приказ сохранится, будущие истцы могут нормализовать массовые запросы. Вот почему технологические круги внимательно следят. Для понимания различий между потребительскими помощниками и корпоративными инструментами пользователи часто сравнивают платформы; обзор, такой как Copilot против ChatGPT, показывает, как различаются обработка данных и развертывание, влияя на калькуляцию открытия доказательств. Понимание этих различий помогает понять, почему корпоративные клиенты были исключены — контрактные обязательства по конфиденциальности часто обеспечивают более сильную защиту.

Юридическая битва выйдет за рамки одного дела. Она ставит вопрос, может ли система правосудия адаптировать свое доказательственное восприятие к разговорным данным без сдерживания инноваций и повседневного использования. Как бы ни решил судья, дизайн процесса, вероятно, станет шаблоном для следующей волны исков, связанных с ИИ.

Технические риски «анонимизированных» журналов чата и почему OpenAI считает, что выполнение слишком обширно

С точки зрения науки о данных, анонимизация — это спектр, а не выключатель. Удаление имен и адресов электронной почты не устраняет риски связи, когда остаются языковые паттерны и временные следы. Угроза не теоретическая. Академические исследования документируют, как уникальная фразеология, редкие должности или сочетание городских событий и ошибок продукта могут выдать спикера. Поэтому OpenAI утверждает, что текущий приказ превышает пределы: он формирует хранилище, которое решительный аналитик может использовать для поиска биографий, не связанных с делом.

Рассмотрим три категории запросов. Первая — личное составление: сопроводительные письма, заявления на визу, заметки о расставании — по своей природе очень чувствительные. Вторая — техническое устранение неполадок: трассировки стеков и переменные окружения, раскрывающие конфигурации. Третья — творческие процессы: неопубликованные предложения, первые черновики текстов и раскадровки. Даже при редактировании суть каждой категории может раскрыть детали рабочего места, отношений или интеллектуальной собственности. Узко нацеленное рассмотрение результатов могло бы ответить на вопрос об авторском праве без охвата всего остального.

Работающие меры смягчения и их ограничения

Практики предлагают многоуровневую защиту. Автоматическая очистка ПДн — базовый уровень, захватывающий почты, телефоны и имена. Но более глубокая защита требует семантической фильтрации для выявления имен работодателей, кодовых названий проектов или временных идентификаторов. Дифференциальная приватность добавляет формальный шум для уменьшения вероятности связи, хотя её ценность при юридическом анализе вызывает споры: слишком мало шума раскрывает слишком много, слишком много — затуманивает доказательства. Практичным вариантом является ограниченная платформа просмотра с политикой доступа и мгновенным отозванием разрешений, аудируемая в реальном времени.

Возьмем «Рави», основателя стартапа, использующего ChatGPT для подготовки отчетов для инвесторов. Его запросы содержат данные о бюджете, количестве клиентов и целевых показателях NPS. Опытный конкурент, увидев эти журналы даже в анонимизированном виде, мог бы сделать выводы о состоянии компании. В процессе открытия доказательств оппонент имеет право на информацию, относящуюся к претензиям, а не на рыночную аналитику. Это различие подталкивает к высокоточной сегментации с санкциями за попытки обратной идентификации.

• 🧰 Многоуровневая защита: очистка ПДн + семантические фильтры + контроль доступа.
• 🧮 Формальная приватность: дифференциальная приватность где возможно добавление шума.
• 🔍 Ограничение назначения: проверка только того, что относится к предполагаемому копированию.
• 🚨 Принудительное исполнение: санкции за попытки повторной идентификации.

Категория риска 🚩	Пример запроса	Меры смягчения ✅	Оставшийся риск 😕
Личная	«Помоги составить заявление для моей визы K-1 из Остина.»	Удалить местоположение и тип визы; замаскировать даты	Сочетание контекста все равно намекает на личность
Техническая	«Почему сервер X падает при сборке 2.3.9.»	Редактировать имена хостов, версии; хешировать уникальные токены	Содержание трассировки может оставаться уникальным
Творческая	«План для расследовательской статьи о клинике Z.»	Обобщить имена; редактировать неопубликованные источники	Тематическая специфика может помочь определить личность 🧭

Читатели, изучающие дисциплину формулировки запросов, найдут полезными современные практические руководства; такое, как формула запроса 2025 года, показывает, как составлять инструкции без лишнего раскрытия. Главный вывод: технические меры и культура пользователей важны. Однако ни то, ни другое не оправдывает бессистемный сбор; точность — суть пропорционального открытия доказательств.

По мере развития дела наиболее устойчивый план, вероятно, будет сочетать автоматизацию с управлением: сначала защищать пользователей, затем позволять работать с узко сфокусированными доказательствами.

Отраслевые последствия: если суды нормализуют массовое раскрытие переписок ИИ, кто следующий

Помимо OpenAI, вся экосистема наблюдает с задержанным дыханием. Если суды сделают массовое раскрытие журналов рутинным, доверие к потребительским помощникам может упасть, и конкуренты могут столкнуться с аналогичными запросами. Помощники корпоративного класса уже акцентируют внимание на изоляции арендаторов, режиме нулевого хранения и частных облаках. Такая дифференциация может ускориться: компании могут направлять сотрудников к корпоративным инструментам, а потребительское использование снизится. Закупщик, выбирающий помощника, задаст новый вопрос: как этот поставщик реагирует на запросы открытия доказательств, не жертвуя конфиденциальностью данных.

Сравнения между помощниками помогают понять ставки. Анализы типа Microsoft против OpenAI для помощников объясняют, как отличаются потоки данных, хранение и соответствие требованиям на практике. Аналогично, разбивка функций, например сравнение Copilot и ChatGPT, подчеркивает, почему некоторые ИТ-команды склоняются к инструментам с более строгими корпоративными ограничениями. Если суды продолжат требовать обширные наборы данных, архитектура платформы — где и как хранятся журналы — станет конкурентным преимуществом, а не примечанием.

Как бизнес адаптирует политику

Юристы компаний уже разрабатывают руководства для сотрудников. Ожидаются политики запроса, препятствующие совместному использованию секретов, и автоматическая очистка в расширениях браузера. В закупочных контрактах будут закреплены протоколы открытия доказательств: уведомление клиента, право на оспаривание и использование защищенных пространств по умолчанию. Ожидается минимизация метаданных на стороне поставщика для снижения следа любого принудительного раскрытия.

• 🏢 Сдвиг в корпоративную сторону: более широкое внедрение бизнес-планов с нулевым хранением.
• 📝 Политики для сотрудников: «Без чувствительной ПДн в запросах» как обязательное по компании правило.
• 🤝 Договорные ограничения: положения процесса открытия доказательств станут стандартом.
• 🔄 Выбор поставщика: позиция по конфиденциальности как фактор в топ-3 решений.

Участник 👥	Ближайшее действие	Стратегическая цель 🎯
Юридические команды	Шаблоны возражений и использование защищенных пространств	Ограничить раскрытие без потери доказательств
CISO	Картирование потоков данных для помощников	Контроль рисков; безопасное внедрение 🛡️
Продуктовые менеджеры	Конфиденциальность по дизайну в хранении чатов	Создание доверия; упрощение соответствия
Регуляторы	Руководство по разговорным данным	Баланс между инновациями и достоинством ⚖️

Есть одна нить, связывающая все вместе: когда открытие доказательств начинает ощущаться как наблюдение, пользователи отдаляются. Такое изменение поведения вредно и для качества моделей, поскольку данные об использовании важны для безопасности и релевантности продукта. В самом реальном смысле узкое, хорошо обоснованное открытие доказательств — это не только справедливо для сторон; оно способствует инновациям.

Руководства и прецеденты: как TechLaw может балансировать между доказательствами и конфиденциальностью без сдерживания ИИ

Существуют руководства из смежных областей. В здравоохранении исследовательские площадки позволяют контролируемые запросы по деидентифицированным записям с многоуровневым управлением. В финансах надзорный контроль допускается к чувствительным данным при строгих правилах использования. Суды могут заимствовать эти модели: создать одобренное судьей защищенное пространство, вести журнал каждого запроса и ограничить экспорт данных только суммами. Специальное лицо может разрешать споры на месте без перемещения исходных журналов в открытый доступ. В контексте ИИ это предотвращает превращение 20 миллионов переписок в публичный или полупубличный набор данных.

Открытие доказательств может быть итеративным. Начинают с малого: крошечная случайная выборка, сопровождаемая целенаправленными выводами, якобы отражающими авторский текст. При необходимости увеличивают объем постепенно. Каждый шаг должен оправдываться конкретными пробелами, которые предыдущий не заполнил. Эта «лестница доказательств» уважает пропорциональность и удерживает риски для конфиденциальности в границах. Она также уменьшает тенденцию к «рыбалке»: стороны, просящие больше, должны объяснять, почему меньший набор не подходит.

Что могут сделать суды, компании и пользователи прямо сейчас

Суды могут издавать защитные приказы с жесткими санкциями за попытки повторной идентификации. Компании могут устанавливать настройки хранения по умолчанию, ориентированные на конфиденциальность, и публиковать подробные отчеты о запросах на открытие доказательств. Пользователи могут практиковать гигиену запросов: избегать конкретных идентификаторов и полагаться на структурированный контекст. Ресурс вроде краткой формулы запроса помогает пользователям получать точные и полезные результаты без лишнего раскрытия. Параллельно конкурирующие помощники должны озвучивать планы открытия доказательств; сравнительный материал, например это сравнение помощников, поясняет различные позиции по работе с данными.

• 🧱 Защитные приказы: запрет на экспорт сырьевых журналов; доступ только через защищенное пространство.
• 🧭 Лестница доказательств: постепенное увеличение объема открытия с обоснованием.
• 🔐 Настройки продуктов: короткое хранение, сильное шифрование, прозрачность отказа.
• 📣 Гигиена пользователей: делиться контекстом, а не секретами; использовать заместители.

Элемент действия ✅	Ответственный	Влияние 📈	Сроки ⏱️
Внедрить открытие доказательств через защищенные пространства	Суд + стороны	Высокая конфиденциальность с доступом к доказательствам	Немедленно после приказа
Публикация отчетов о прозрачности открытия доказательств	Платформы	Доверие пользователей и контроль	Ежеквартально
Руководство по минимизации запросов	Работодатели	Снижение риска раскрытия	Сейчас 🚀
Санкции за попытки повторной идентификации	Суд	Сдерживание злоупотреблений	При защитном приказе

Когда открытие доказательств становится «хирургическим», оно также становится более достоверным. Точность порождает легитимность — то, что так необходимо делу, чтобы избежать отстранения повседневных пользователей от полезных инструментов.

Предстоящие сценарии: последствия для OpenAI, пользователей и будущего юридического открытия доказательств ИИ

Глядя на следующий этап, выделяются три вероятных пути. Во-первых, текущий приказ остается в силе, и OpenAI обязана выполнить его, вероятно, с согласованием защищенной среды просмотра и агрессивного фильтра. Во-вторых, апелляционный суд сузит объем, направив стороны к целевому тестированию и минимальному доступу к сырым журналам. В-третьих, гибридное решение: частичное раскрытие данных с контролем специального лица и строгими санкциями, в сочетании с контролируемым запросом моделей для проверки претензий. Каждый путь повлияет на взаимодействие пользователей с ChatGPT и более широкой экосистемой искусственного интеллекта.

Для пользователей практический вопрос прост: как оставаться продуктивным без излишнего раскрытия. Гигиена запросов недооценена — избегайте имен клиентов, используйте заместители и не вводите уникальные коды в чаты. Для компаний — договоры о предварительном уведомлении о запросах открытия и требования по использованию защищенных пространств. Для законодателей — рекомендации, которые поместят разговорные данные между публичными постами и медицинскими записями: личные по умолчанию, доступные только по узким и целенаправленным основаниям.

Матрица решений на предстоящие месяцы

Когда выборы кажутся абстрактными, простая матрица решений помогает. Ось — достаточность доказательств против вторжения в конфиденциальность. Участники должны стремиться к решениям, удовлетворяющим доказательственную потребность и минимизирующим излишнее раскрытие. Тем временем наблюдатели рынка будут сравнивать помощников и стили управления; статьи вроде личное сравнение стратегий помощников дают полезный контекст о позициях платформ по соответствию, конфиденциальности и масштабам продукта.

• 🧪 Сначала целенаправленные тесты: Проверять модели на предполагаемое копирование до изучения журналов.
• 🔏 Либо только защищенное пространство: если нужны журналы, они остаются запечатанными и под аудитом.
• 📜 Четкие ограничения: положения об использовании и автоматические сроки удаления.
• 🧠 Осведомленность пользователей: относитесь к запросам как к письмам — делитесь только тем, что отправили бы оппоненту.

Сценарий 🔮	Влияние на конфиденциальность	Доказательная ценность 📚	Вероятная реакция пользователей 🙂/🙁
Приказ сохранен, широкие журналы	Высокий риск раскрытия	Средняя (сигнал размывается шумом)	Снижение обмена; сдвиг к корпоративным решениям 🙁
Сужение до целевых наборов	Умеренный, контролируемый	Высокая для основных претензий	Стабильное использование; осторожный оптимизм 🙂
Гибридная модель с контролем	Низкий, под аудитом	Высокая с контролем	Доверие сохранено; лучший баланс 😀

Тем, кто предпочитает практический подход, объяснения помогают четко понять ставки; аналитические обзоры, подобные недавнему сравнению помощников, показывают, как функции управления переводятся в практические гарантии. По мере формирования норм открытия доказательств уроки этого дела станут руководством для следующего поколения юридических споров о ИИ и пользовательских данных.

Какой бы путь ни выбрал суд, неизменный вывод ясен: легитимные доказательства и человеческое достоинство не враги. Искусство — заставить их сосуществовать.

{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”Что именно запрашивается в приказе об открытии доказательств”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Федеральный судья обязал OpenAI предоставить около 20 миллионов анонимизированных журналов ChatGPT за определенный период, при этом, как сообщается, исключая корпоративные аккаунты. Цель — оценить, воспроизвела ли модель или была ли обучена на конкретных защищенных авторским правом работах, однако объем вызывает серьезные опасения по поводу конфиденциальности данных.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Почему анонимизация все еще представляет риски”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Даже без имен или электронных адресов уникальная фразеология, временные метки, локации и узкоспециализированные детали могут привести к повторной идентификации при агрегации данных. Языковые отпечатки и контекстные подсказки делают разговорные данные особенно чувствительными.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Какие реалистичные меры безопасности, если некоторые журналы должны быть просмотрены”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Суды могут требовать защищенное пространство просмотра, назначать специального лица, ограничивать экспорт исходных журналов и расширять объем открытия доказательств только после неудачи узких тестов. Сильные защитные приказы и санкции сдерживают попытки повторной идентификации.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Как пользователи должны менять свои привычки формулировки запросов”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Использовать заместители для имен и чувствительных идентификаторов, избегать вставки конфиденциальных конфигураций и следовать рекомендациям работодателя. Формулы запросов помогут быть точным без лишнего раскрытия.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Повлияет ли это дело на другие платформы ИИ”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Да. Если массовое раскрытие журналов станет нормой, аналогичные запросы могут коснуться и других помощников ИИ. Поставщики, обладающие более строгими корпоративными мерами конфиденциальности, могут увидеть рост использования, так как организации будут искать более безопасные решения.”}}]}

Что именно запрашивается в приказе об открытии доказательств

Федеральный судья обязал OpenAI предоставить около 20 миллионов анонимизированных журналов ChatGPT за определенный период, при этом, как сообщается, исключая корпоративные аккаунты. Цель — оценить, воспроизвела ли модель или была ли обучена на конкретных защищенных авторским правом работах, однако объем вызывает серьезные опасения по поводу конфиденциальности данных.

Почему анонимизация все еще представляет риски

Даже без имен или электронных адресов уникальная фразеология, временные метки, локации и узкоспециализированные детали могут привести к повторной идентификации при агрегации данных. Языковые отпечатки и контекстные подсказки делают разговорные данные особенно чувствительными.

Какие реалистичные меры безопасности, если некоторые журналы должны быть просмотрены

Суды могут требовать защищенное пространство просмотра, назначать специального лица, ограничивать экспорт исходных журналов и расширять объем открытия доказательств только после неудачи узких тестов. Сильные защитные приказы и санкции сдерживают попытки повторной идентификации.

Как пользователи должны менять свои привычки формулировки запросов

Использовать заместители для имен и чувствительных идентификаторов, избегать вставки конфиденциальных конфигураций и следовать рекомендациям работодателя. Формулы запросов помогут быть точным без лишнего раскрытия.

Повлияет ли это дело на другие платформы ИИ

Да. Если массовое раскрытие журналов станет нормой, аналогичные запросы могут коснуться и других помощников ИИ. Поставщики, обладающие более строгими корпоративными мерами конфиденциальности, могут увидеть рост использования, так как организации будут искать более безопасные решения.