ChatGPT के अपलोड डिलीशन फ़ंक्शन के आसपास असंतोष का एक गर्मी

इस साल 23 मार्च को, OpenAI ने ChatGPT में Library पेश किया. अब, चंचल Snapchat संदेशों की तरह गायब होने के बजाय, आप द्वारा चैट सत्र में अपलोड की गई सभी चीजें स्थायी रूप से सहेजी जाएँगी – और नई AI मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाएँगी, बशर्ते आप वह डिफ़ॉल्ट सेटिंग बनाए रखें।

PDF, चित्र, पेस्ट किया गया टेक्स्ट (जो स्वचालित रूप से टेक्स्ट फ़ाइलों में बदल कर सहेजा गया), और अपलोड सुविधा द्वारा अनुमति दी गई कोई भी अन्य चीज़, स्थायी रूप से मौजूद रहेगी, जब तक आप उन्हें हटाने की झंझट नहीं करते।

जैसे-जैसे यह सुविधा विकसित हुई, Library की ट्रैश प्रबंधन प्रक्रिया ने ‘ईमेल’ पैटर्न अपनाया, जहाँ हटाने की क्रिया केवल फ़ाइलों को एक होल्डिंग एरिया में ले जाती थी; और वहाँ से, आइटम अंततः तीस दिन बाद हटाए जाते थे।

5 मई से, Plus और Pro वेब उपयोगकर्ताओं के लिए, GPT-5.5 Instant सक्षम था कि वह पिछली चैट्स से संदर्भ निकाल सके, अपलोड की गई और/या उत्पन्न फ़ाइलों (और वैकल्पिक रूप से Gmail) से, ताकि उत्तर की गुणवत्ता में सुधार हो सके।

नौ दिन बाद, OpenAI ने भुगतान किए गए स्तर पेश किए, जिसमें आप जो भुगतान करते हैं उसके आधार पर विभिन्न डेटा स्टोरेज सीमाएँ थीं; और अचानक पूरी मॉडल ईमेल से iCloud, OneDrive, या किसी अन्य सहज, एक‑क्लिक स्टोरेज‑एज़‑ए‑सर्विस समाधान की ओर स्थानांतरित हो गई, जो स्थायी और लगातार बढ़ते किराए को निकालने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

भुगतान करने का समय – OpenAI के ChatGPT उत्पाद पर सीमाओं का सामना करना। स्रोत

हम आपके लिए इसे याद रख सकते हैं, रिटेल

यहाँ, हालांकि, OpenAI के पास एक अतिरिक्त आकर्षण था, क्योंकि यह स्पष्ट हो गया – निश्चित रूप से मेरे लिए – कि नई अपलोड रखरखाव नीति ने विशेष रूप से ChatGPT की निरंतरता और उपयोगकर्ता‑विशिष्ट संदर्भ की स्मृति को उल्लेखनीय रूप से सुधार दिया (मान लेते हैं कि आप नियमित रूप से अपने अपलोड्स को नहीं हटाते)।

इसी समय, ChatGPT की पुरानी दीर्घकालिक स्मृति (LTM) इंटरफ़ेस कम सीधे संपादन योग्य हो गई, और यह आपके और आपके संसार के बारे में एक स्वयं‑विकसित लेकिन अछूता सूचना मैट्रिक्स में बदल गई। यदि आप भाग्यशाली हैं, और परिस्थितियाँ अनुकूल हैं, तो आप GPT से कह सकते हैं कि वह किसी विशेष गुण को LTM में सहेज ले, और वह ऐसा करेगा बजाय इसके कि वह कहे कि उस विशेष चैट में LTM सबमिट टूल उपलब्ध नहीं है।

नया ‘अस्पष्ट’ उपयोगकर्ता‑स्मृति GUI, जहाँ व्यक्तिगत पहलुओं को पहले की तरह अलग‑अलग हटाया नहीं जा सकता।

हालाँकि, यह पुराना डेटा पूल अब आसानी से संपादन योग्य नहीं रहा; स्मृति प्रबंधन का केंद्र बिंदु अब LTM से हटकर उपयोगकर्ता की पिछली चैट्स द्वारा छोड़े गए संचित दस्तावेज़ों, चित्रों और अन्य ऐतिहासिक अवशेषों की ओर स्थानांतरित हो गया प्रतीत होता है।

इन कलाकृतियों को, जैसा कि कई फ़ोरम में नोट किया गया है, उन चैट्स से अलग माना जाता है जिन्होंने उन्हें उत्पन्न किया; एक चैट को हटाने से उसके संबंधित चित्र और फ़ाइलें हटाती नहीं हैं, और वर्तमान में इसे करने का कोई विकल्प नहीं है।

इसे एक ‘डार्क पैटर्न’ के रूप में व्याख्यायित किया जा सकता है जो उपयोगकर्ता को डेटा रखरखाव की ओर झुका देता है, जब तक कि वे उस बिंदु पर नहीं पहुँचते जहाँ डेटा की विशाल मात्रा इतना भारी हो, और प्रदान किए गए हटाने के वर्कफ़्लो इतना अत्यंत धीमा हो, कि यह आसान माना जाता है कि बस हटाएँ ChatGPT खाता, और नई शुरुआत करें।

अपलोड हटाने के आसपास की घर्षण पर चर्चा में बढ़ती हुई देखी गई ‘न्यूक्लियर’ समाधान. स्रोत

इसलिए वर्तमान में उपयोगकर्ता को प्रस्तुत किया गया समझौता यह है कि उन्हें अपने फ़ाइलों को OpenAI पर भरोसा करना होगा; ‘संवेदनशील’ अपलोड जैसे पहचान दस्तावेज़ या क्लाइंट डेटा को प्रबंधित करने और हटाने की झंझट उठानी होगी (भले ही OpenAI द्वारा प्रदान किए गए वर्तमान तरीकों से अक्सर बड़ी मात्रा में अपलोड की गई फ़ाइलों को नेविगेट करना कठिन हो); और यह स्वीकार करना होगा कि यदि वे अपने अपलोड्स को सफलतापूर्वक हटा भी लेते हैं, तो उनके भविष्य के चैट्स में उस संचित डेटा से मिलने वाला संदर्भ नहीं रहेगा।

यह देखते हुए कि अधिकांश उपयोगकर्ता डेटा वैज्ञानिक नहीं हैं, और संभवतः बड़े फ़ाइल अपलोड संग्रह को चयनात्मक और बुद्धिमानी से छाँटने को समझने में आसानी नहीं होगी, फिर भी इस समस्या को हल करने के उपकरण कार्य के लिए अपर्याप्त प्रतीत होते हैं:

लेखन के समय, बेहतर हटाने प्रबंधन के लिए यह नवीनतम अनुरोध केवल कल ही पोस्ट किया गया था. स्रोत

अपसेल पथ, चाहे वह OneDrive, iCloud या – अब – ChatGPT के लिए हो, उपयोगकर्ता को उनके अंतहीन डेटा प्रवाह को स्वयं क्यूरेट करने की धमकी पर निर्भर करता है: वह अटैचमेंट्स जो स्वतः सहेजे जाते हैं; उन तस्वीरों की बाढ़ जो कभी छांटी या चुनी नहीं जातीं; वे ईमेल जो 2038 में एकाउंटेंट को चाहिए हो सकते हैं; और, अब, वह बढ़ती और फुलती अपलोड/जनरेशन क्लाउड जो AI को वास्तव में बेहतर काम करने देती है; लेकिन जो एक स्वार्थी कंपनी की शर्तों पर, और उनके इन्फ्रास्ट्रक्चर में रखी जाती है, न कि उपयोगकर्ताओं के पास।

OneDrive और iCloud जैसे स्टोरेज रेंटियर्स इस बात पर निर्भर करते हैं कि उपयोगकर्ता अधिक स्टोरेज कोटा के लिए अधिक भुगतान करना पसंद करें, बजाय 10-15 साल के फोटो या अन्य डेटा के समुद्र में गोता लगाने के, जहाँ त्रुटियों और गलतफहमियों के दांव उच्च हो सकते हैं।

बहस योग्य है, यह केवल ChatGPT के 2026 लाइब्रेरी फ़ंक्शन के लिए एक द्वितीयक राजस्व धारा है, जो इसके बजाय बड़े भाषा मॉडलों की भूलने की समस्या को एक ‘प्रीमियम’ सेवा के रूप में एक कार्यक्षम समाधान प्रदान कर रहा है, जो पुराने LTM सुविधा से अलग किया गया है। जबकि स्टोरेज को Google Drive जैसे अन्य भुगतान वाले रेंटियर वर्ग के प्रदाता को स्थानांतरित किया जा सकता है, वर्तमान में WebDav या अन्य स्वयं-होस्टेड समाधान पर अपना डेटा होस्ट करने का कोई विकल्प नहीं है।

याद रखने में कठिनाई

एक दिलचस्प प्रश्न है क्यों OpenAI यह कर रहा है। एक स्पष्ट उत्तर है कि Google Gemini ने पहले ही अपने भुगतान वाले सब्सक्रिप्शन में इस तंत्र को शामिल कर दिया है: जैसे ही आप एक भुगतान वाले Gemini टियर में अपग्रेड करते हैं, आपके संबंधित Google खाते की स्टोरेज सीमा उल्लेखनीय रूप से बढ़ जाती है, जो सभी उस मीठे अपलोड डेटा को बंधक बनाकर रखती है। इस दृष्टिकोण से, OpenAI केवल थोड़ा स्तर ऊपर जा रहा है।

हालाँकि, यदि OpenAI वास्तविक रूप से स्टोरेज इन्फ्रास्ट्रक्चर में Google के बराबर भी हो भी जाए, तो यह उपाय बहुत कम संभावना है कि इसे उसके बड़े वित्तीय विचारों से बचा सके, जो ट्रिलियन डॉलर में डूबे हुए हैं; संभवतः, विज्ञापन भी इस पैमाने की समस्याओं को हल नहीं कर सकता।

इसलिए शेष कारण हो सकते हैं नुकसान को सीमित करना – जहाँ अतिरिक्त राजस्व कम से कम some असमान निवेश को संतुलित करता है जो OpenAI को उठाना पड़ा; उपयोगकर्ताओं को बनाए रखना – जहाँ माइग्रेशन से जुड़ी घर्षण प्रदाता बदलने के लिए एक बाधा बनती है; या, कम निराशावादी रूप से, केवल मानव-AI संबंधों में कुछ ऐसा जो दीर्घकालिक स्थायी स्मृति प्रदान करना – जो इस तीसरी AI क्रांति की मुख्य चुनौती हो सकती है; इसलिए, एक शुद्ध मूल्य प्रस्ताव।

एक समझदार को एक शब्द

बहुत से लोग, जिसमें मैं भी शामिल हूँ, अनऑर्डर्ड और अनक्यूरेटेड अपलोड्स पर निर्भर रहने के विकल्प के रूप में ‘हैंडओवर’ दस्तावेज़ बनाने की ओर रुख कर रहे हैं (ऐसे अपलोड जो अवांछित डेटा बिंदुओं से भरे हो सकते हैं, जैसे नेटवर्क पासवर्ड):

इस अत्यंत अनुशासित और सुंदर-क्रमबद्ध हैंडओवर दस्तावेज़ को सूचित करने वाली चैट कभी-कभी कच्ची और थोड़ी हताश थी।

.MD मार्कडाउन प्रारूप (मुख्यतः क्योंकि उपभोक्ता AI फ्रेमवर्क इसे पसंद करते दिखते हैं, और यह एक टेक्स्ट दस्तावेज़ की तुलना में थोड़ा अधिक बारीकी और तर्कसंगतता की अनुमति देता है) का उपयोग करके, कोई एक बढ़ते हुए कच्चे चैट सत्र के अंत में AI को संवाद के मुख्य बिंदुओं का सारांश एक अवलोकन में बनाने के लिए कह सकता है, जिसे बाद का सत्र – या कोई अलग AI – जल्दी से आवश्यक ज्ञान को आत्मसात करने और उस बिंदु से कार्य को ‘पिक अप’ करने के लिए उपयोग कर सके।

एक ऐसी हैंडओवर फ़ाइल में संवाद को संक्षिप्त करने का एक लाभ यह है कि चैट में उपयोग किए गए अधिकांश, यदि सभी नहीं, अपलोड्स को डाइजेस्ट में सारांशित किया जा सकता है, और मूल फ़ाइलें सुरक्षित रूप से हटाई जा सकती हैं।

एक और लाभ यह है कि समय के साथ इन सारांश दस्तावेज़ों को चयनात्मक रूप से प्रदान, अपडेट और हटाया जा सकता है, जिससे यह नियंत्रित रहता है कि जानकारी कहाँ संग्रहीत है, और वह जानकारी किस डेटा को समेटे हुए है।

कोई सोच सकता है कि यह प्रकार का संक्षेपण लगातार एक अग्रणी LLM प्रदाता के पर्दे के पीछे हो रहा है; हालांकि, प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म के ‘पारंपरिक’ LTM सिस्टम समय के साथ अधिक स्मार्ट या बेहतर सूचित नहीं होते, जैसा कि उपयोगकर्ता द्वारा विशाल अपलोड्स को जमा करने और समृद्ध – यदि गंदे और दोहरावदार – ऐतिहासिक संदर्भ प्रदान करने पर होता है।

खैर, उपरोक्त प्रकार के आवश्यक प्राइमर में अपलोड्स को प्रोसेस करना न केवल संसाधन‑गहन है, बल्कि इसे कुछ हद तक प्रशिक्षण के रूप में भी व्याख्यायित किया जा सकता है, जिससे कई उपयोगकर्ताओं ने बाहर निकलना चुना है।

इसके विपरीत, अपलोड की गई छवियों को किसी भी embeddings के साथ संरक्षित किया जा सकता है जो उपयोगकर्ता चैट के दौरान उनसे निकाले जाते हैं, जबकि दस्तावेज़ पहले से ही टेक्स्ट‑आधारित होते हैं और संदर्भ के लिए उपयुक्त होते हैं। इन अपलोड्स से उपयोगकर्ता मेटाडेटा को इनफ़रेंस समय पर पोल करना, उपयोगकर्ता के यादृच्छिक अपलोड पहाड़ को एक समझने योग्य डेटाबेस में पुनः स्वरूपित करने की तुलना में आसान और सस्ता है।

OpenAI से स्पष्ट तर्क की अनुपस्थिति में, यह वही प्रतीत होता है जो ChatGPT प्लेटफ़ॉर्म पर हो रहा है।

एक श्यामालन मोड़

यह लेख जिस ‘असंतोष का गर्मी’ की बात करता है, वह कई उपयोगकर्ताओं की निराशा को दर्शाता है कि ChatGPT में लाइब्रेरी से अपलोड की गई फ़ाइलों को हटाना आमतौर पर कितना कठिन होता है। इसके अलावा, शब्दावली और संबंधित इंटरफ़ेस तत्व लगभग हर दिन बदलते दिखते हैं, जिससे third-party समाधान जैसे Chrome वेब एक्सटेंशन द्वारा लाइब्रेरी आइटम हटाना non-functional हो जाता है।

एक विशिष्ट शिकायत यह है कि लाइब्रेरी में ‘सभी चुनें’ बटन सभी उपलब्ध आइटमों को नीचे नहीं ले जाता – यह केवल पृष्ठ पर लाज़ी-लोड किए गए आइटमों को ही चुनता है:

जब ‘सभी’ वास्तव में सभी नहीं होते – वहाँ हजारों, या लाखों, अन्य फ़ाइलें हो सकती हैं, जो केवल एक हजार स्पेस‑बार क्लिक दूर हैं।

इसलिए, यदि आपके पास 90,000 अपलोड किए गए आइटम हटाने हैं, तो आपको बहुत लंबे समय तक स्पेस बार को दबाए रखना पड़ेगा – लेकिन इतना नहीं कि लाज़ी लोडिंग सबसे पुराने आइटमों का संदर्भ खो दे, या ब्राउज़र क्रैश हो जाए।

एक उपयोगकर्ता ने लाइब्रेरी में बड़ी संख्या में फ़ाइलों को हटाने के लिए चुनने की थकाऊ प्रक्रिया का विवरण दिया है।

कल, लगभग 600 फ़ाइलों को तीन विशिष्ट प्रोजेक्ट्स (मुख्यतः घर के नेटवर्किंग से संबंधित) में इकट्ठा करने के बाद, मैंने तय किया कि मेरे ChatGPT PDF निर्यात – जिसे OpenAI बिल्कुल आसान नहीं बनाता – और .MD सारांश मेरे दीर्घकालिक प्रोजेक्ट्स के लिए पर्याप्त हैं, बजाय इस असहज भावना के कि डेटा उनके प्रोजेक्ट फ़ोल्डरों में मेरे ChatGPT खाते में जमा हो रहा है (और ऐसे प्रोजेक्ट‑संबंधित फ़ाइलें और छवियां कुछ दिन पहले तक सामान्य अपलोड हटाने की रूटीन से बाहर रखी गई थीं, एक और GUI/उपयोगिता पुनर्संरचना में)।

इसलिए मैंने खुद को एक थकाऊ घंटे के बटन‑प्रेसिंग और निगरानी के लिए तैयार किया, और फ़ोरम पर जाकर उपयोगकर्ता भावना और इस समस्या के आसपास के टिप्स को अपडेट किया।

एक Reddit की एक पोस्ट पर टिप्पणी ने संकेत दिया कि उपयोगकर्ता ने अभी-अभी ChatGPT को स्वयं फ़ाइलें हटाने को कहा था, और उसने ऐसा किया:

ChatGPT ने पूरे गर्मी में उपयोगकर्ताओं को सामना करने वाली समस्या को हल कर दिया। Source

तो मैंने वही विधि अपने मात्र 600 अपलोड किए गए फ़ाइलों पर आज़माई, और कुछ हिचकिचाहट और टालमटोल के बाद, ChatGPT ने वास्तव में मेरे खाते में मौजूद हर एक अपलोड को एक ही बार में हटा दिया, बिना मेरी उपस्थिति की आवश्यकता के।

मैंने इसे आज सुबह फिर से एक परीक्षण‑सेट अपलोड पर आज़माया, और फिर से, इसने सभी फ़ाइलों को एक ही बार में हटा दिया, बिना उस सुपरविजन के जिसके बारे में कई उपयोगकर्ताओं ने आवश्यक बताया था:

दोनों मामलों में मैंने hallucinations की जाँच की, लेकिन हटाना वास्तविक था। इसका मतलब है कि GPT चैट प्रक्रिया में GUI कार्यक्षमता मौजूद है जो (कम से कम आज) GUI स्वयं से पूरी तरह गायब है।

यह उल्लेख करना चाहिए कि मेरे सभी प्रयास ChatGPT को ट्रैश खाली करने के लिए विफल रहे। चूँकि वही लाज़ी‑लोडिंग आवश्यकता ट्रैश पर भी लागू होती है, 100k फ़ाइलों वाले किसी व्यक्ति के लिए हटाने को अंतिम रूप देना आसान नहीं होगा। हालांकि, कम से कम एक को केवल एक महीने का इंतज़ार करना पड़ेगा, और यह हो जाएगा।

यह भी विचार करना चाहिए कि सभी फ्रंटियर LLMs का इंटरफ़ेस और कार्यक्षमता दैनिक आधार पर बदलती, सिकुड़ती और विस्तारित होती रहती है, और यह कार्यक्षमता आपके लिए काम नहीं कर सकती; कल गायब हो सकती है; या यहाँ तक कि विकसित होकर बेहतर हो सकती है।

पहली बार प्रकाशित मंगलवार, 29 सितंबर, 2026