O vară de nemulțumire în jurul funcției de ștergere a încărcărilor din ChatGPT

Pe 23 martie a acestui an, OpenAI a introdus Library în ChatGPT. Acum, în loc să dispară ca mesajele neliniștite de pe Snapchat, tot ce ai încărcat într-o sesiune de chat va fi salvat permanent – și folosit pentru a antrena noi modele AI, presupunând că lași acea setare implicită activă.

PDF-urile, imaginile, textul lipit (care era transformat automat în fișiere text și salvat), și orice altceva pe care facilitățile de încărcare le permiteau, ar rămâne permanent, cu excepția cazului în care te-ai deranja să le ștergi.

Pe măsură ce funcționalitatea a evoluat, procesul de gestionare a gunoiului din Library a adoptat paradigma „email”, în care actul de ștergere muta pur și simplu fișierele într-o zonă de reținere; iar de acolo, elementele erau șterse definitiv la treizeci de zile.

Începând cu 5 mai, pentru utilizatorii web Plus și Pro, GPT-5.5 Instant a putut obține context din chat-urile anterioare, fișiere încărcate și/sau generate (și, opțional, Gmail), pentru a îmbunătăți calitatea răspunsurilor.

Nouă zile mai târziu, OpenAI a introdus niveluri cu plată, cu limite variabile de stocare a datelor în funcție de ce ai plătit; și brusc întregul model a trecut de la email la iCloud, OneDrive sau orice altă soluție fără frecări, cu un singur click, de tip storage-as-a-service, concepută să extragă date permanente și chirii în continuă creștere.

Timp să scoți banii – atingerea limitelor pe produsul ChatGPT de la OpenAI. Sursă

Îți putem aminti pentru tine, Retail

Totuși, OpenAI a avut un argument suplimentar, deoarece a devenit evident – cu siguranță pentru mine – că noua politică de păstrare a încărcărilor a îmbunătățit semnificativ continuitatea și capacitatea de reamintire a contextului specific utilizatorului în ChatGPT (presupunând că nu ștergi în mod regulat încărcările).

În același timp, interfața de memorie pe termen lung (LTM) mai veche a ChatGPT a devenit mai puțin editabilă direct, transformată într-o matrice de informații auto-evolutivă, dar impermeabilă despre tine și lumea ta. Dacă ai noroc și vântul bate în direcția potrivită, poți cere GPT să salveze o trăsătură specifică în LTM, iar acesta o va face în loc să spună că instrumentul de trimitere LTM nu este disponibil în acel chat specific:

Noua interfață grafică ‘opacă’ a memoriei utilizatorului, în care aspectele individuale nu pot fi eliminate discret așa cum se făcea înainte.

Totuși, acest bazin mai vechi de date nu mai poate fi editat trivial; locul gestionării memoriei pare să se fi mutat de la LTM către documentele, imaginile și alte resturi istorice acumulate lăsate de chat-urile anterioare ale utilizatorului.

Aceste artefacte, pe care mulți le-au remarcat pe forumuri, sunt tratate separat de chat-urile care le-au generat; ștergerea unui chat nu șterge imaginile și fișierele asociate, și în prezent nu există nicio opțiune pentru a permite acest lucru.

Acest lucru ar putea fi interpretat ca un ‘dark pattern’ care înclină utilizatorul spre păstrarea datelor, până când ajunge la un punct în care volumul imens de date este atât de copleșitoare, iar fluxurile de lucru pentru ștergere furnizate sunt atât de îngrozitor de lente, astfel încât se consideră mai ușor să șterge contul ChatGPT și să înceapă de la zero.

Soluția „nucleară” observată tot mai des în discuțiile despre frecarea legată de ștergerea încărcărilor. Sursă

Așadar, în prezent compromisul prezentat utilizatorului este că trebuie să aibă încredere în OpenAI cu fișierele lor; să se deranjeze să gestioneze și să șteargă încărcările „sensibile” precum documentele de identitate sau datele clienților (chiar dacă metodele actuale furnizate de OpenAI fac de obicei dificilă navigarea printr-un volum mare de fișiere încărcate); și să accepte că, dacă reușesc să șteargă încărcările, chat-urile viitoare vor lipsi de contextul provenit din acele date acumulate.

Cu toate că majoritatea utilizatorilor nu sunt data scientists și s-ar putea să nu poată înțelege cu ușurință cum să reducă selectiv și inteligent colecțiile mari de fișiere încărcate, instrumentele pentru a rezolva problema par totuși inadecvate sarcinii:

În momentul redactării, această cerere recentă pentru o gestionare mai bună a ștergerii a fost postată abia ieri. Sursă

Calea de upsell, fie pentru OneDrive, iCloud sau – acum – ChatGPT, se bazează pe amenințarea utilizatorului că va trebui să facă o oarecare curare a fluxurilor lor nesfârșite de date: atașamentele care se salvează automat; avalanșele de fotografii care nu sunt niciodată sortate și selectate; e‑mailurile care ar putea fi necesare contabilului în 2038; și, acum, norul în expansiune de încărcări/generări care face ca IA să funcționeze cu adevărat mai bine; dar care este păstrat pe termenii unei companii interesate de sine și în infrastructura acesteia, mai degrabă decât a utilizatorilor.

Rentierii de stocare precum OneDrive și iCloud se bazează pe faptul că utilizatorii preferă să plătească mai mult pentru o cotă de stocare crescută decât să se scufunde adânc în 10‑15 ani de fotografii sau alte date, unde riscurile pot fi mari în caz de erori și judecăți greșite.

Se poate argumenta că acesta este doar un flux de venituri secundar pentru funcția Bibliotecă a ChatGPT din 2026, care, în schimb, oferă o soluție viabilă pentru amnezie LLM sub forma unui serviciu „premium”, desprins de vechea facilitate LTM. Deși stocarea poate fi transferată către un alt furnizor plătit din clasa rentierilor, cum ar fi Google Drive, în prezent nu există opțiunea de a găzdui propriile date pe WebDav sau alte soluții auto-găzduite.

Dificultăți în a-și aminti

O întrebare interesantă este de ce OpenAI face acest lucru. Un răspuns evident este că Google Gemini include deja acest mecanism în abonamentele sale plătite: de îndată ce treci la un nivel plătit Gemini, limitele de stocare pentru contul Google asociat cresc considerabil, pregătite să rețină toate acele date dulci încărcate ca ostatică. Din acest punct de vedere, OpenAI doar se ridică puțin la nivel.

Totuși, chiar dacă OpenAI ar putea să ajungă realist la nivelul Google în ceea ce privește infrastructura de stocare, această abordare pare foarte puțin probabil să o salveze de considerații financiare mai mari, care se ridică la trilioane de dolari; argumentabil, nici publicitatea nu poate rezolva probleme de această magnitudine.

Prin urmare, motivele rămase ar putea fi limitarea daunelor – unde veniturile suplimentare cel puțin compensează unele din investiția asimetrică pe care OpenAI a trebuit să o facă; retenția utilizatorilor – unde frecarea asociată cu migrarea devine un descurajator pentru schimbarea furnizorilor; sau, mai puțin cinic, pur și simplu furnizarea de ceva asemănător cu memorie persistentă pe termen lung în relațiile om‑IA – care ar putea fi provocarea centrală a acestei a treia revoluții AI; prin urmare, o propunere de valoare pură.

Un cuvânt pentru cei înțelepți

Mulți, inclusiv eu, ne îndreptăm spre crearea de documente de „predare” ca alternativă la bazarea pe încărcări neordonate și necurate în sistemele de chat (încărcări care pot fi infestate cu puncte de date nedorite, cum ar fi parolele de rețea):

Chatul care a inspirat acest document de predare foarte disciplinat și frumos ordonat a fost improvizat și nu puțin disperat, uneori.

Folosind .formatul MD markdown (în principal pentru că cadrele AI pentru consumatori par să îl prefere și permite puțină nuanță și raționalizare în plus față de un document text), se poate, la sfârșitul unei sesiuni de chat din ce în ce mai improvizate, să ceri IA să rezume punctele cheie ale schimbului într-o prezentare pe care o instanță ulterioară – sau o altă IA – ar putea folosi pentru a asimila rapid cunoștințele necesare și a „prelua” sarcina de la acel punct.

Un avantaj al condensării unui schimb într-un fișier de predare de acest tip este că majoritatea, dacă nu toate, încărcărilor folosite în chat pot fi rezumate în sinteză, iar originalele pot fi șterse în siguranță.

Un alt avantaj este că se pot furniza, actualiza și șterge selectiv aceste documente rezumative în timp, păstrând controlul asupra locului în care sunt stocate informațiile și asupra datelor pe care acestea le conțin.

S-ar crede că acest tip de distilare are loc în mod constant în culisele unui furnizor de LLM de frontieră; totuși, niciunul dintre sistemele „tradiționale” LTM ale principalelor platforme nu pare să devină mai inteligent sau mai bine informat în timp în același mod în care utilizatorul permite acumularea de încărcări abundente, oferind un context istoric bogat – deși dezordonat și redundant.

Ei bine, procesarea încărcărilor în primere esențiale de tipul celor descrise mai sus nu este doar consumatoare de resurse, ci ar putea fi interpretată ca o formă de antrenament, de care mulți utilizatori au renunțat.

În schimb, imaginile încărcate pot fi păstrate cu orice încărcări vectoriale extrase din ele în timpul unui chat cu utilizatorul, în timp ce documentele sunt deja bazate pe text și adecvate pentru referință. Este mai ușor și mai ieftin să se interogheze metadatele utilizatorului preluate din aceste încărcări în timpul inferenței decât să se reformuleze muntele aleatoriu de încărcări al utilizatorului într-o bază de date comprehensibilă.

În absența unui raționament mai clar din partea OpenAI, se pare că acesta este ceea ce se întâmplă pe platforma ChatGPT.

Un răsturnare în stil Shyamalan

„Vara nemulțumirii” la care face referire acest articol reprezintă frustrarea pe care mulți utilizatori au simțit-o în legătură cu dificultatea de a șterge fișierele încărcate din Biblioteca din ChatGPT. În plus, terminologia și elementele interfeței asociate par să se schimbe aproape în fiecare zi, făcând rapid ca soluțiile terță parte, cum ar fi o extensie pentru Chrome pentru ștergerea elementelor din Bibliotecă, să devină nefuncționale.

O sursă specifică de nemulțumire este că butonul „selectează tot” din Bibliotecă nu aprofundează și nu selectează toate elementele disponibile – selectează doar ceea ce a fost încărcat lent pe pagină:

Când „Tot” nu este tot – pot exista mii sau sute de mii de alte fișiere de gestionat, la doar o mie de apăsări pe bara de spațiu.

Prin urmare, dacă ai 90.000 de elemente încărcate de șters, va trebui să ții degetul pe bara de spațiu pentru o perioadă foarte lungă – dar nu atât de lungă încât încărcarea lentă să piardă contextul primelor elemente sau să blocheze browserul.

Un utilizator descrie procesul plictisitor de selectare a unui număr mare de fișiere din bibliotecă pentru ștergere.

Ieri, după o vară de adunare a aproximativ 600 de fișiere în trei proiecte specifice (în mare parte legate de rețelele de acasă), am decis că exporturile PDF ale ChatGPT – nu este deloc ușor de realizat de OpenAI – și rezumatele .MD erau suficiente pentru proiectele mele pe termen lung, în contrast cu senzația inconfortabilă că datele despre ele se acumulează în dosarele de proiect din contul meu ChatGPT (iar astfel de fișiere și imagini asociate proiectelor au fost excluse din ștergerile obișnuite de încărcare până acum câteva zile, în urma unei noi reorganizări a interfeței/uzabilității).

Așadar m-am pregătit pentru o oră plictisitoare de apăsări de butoane și supraveghere, și am verificat forumurile pentru a fi la curent cu sentimentele și sfaturile utilizatorilor privind această problemă.

Un comentariu într-o postare Reddit a indicat că utilizatorul tocmai i-a cerut lui ChatGPT să șteargă fișierele singur și că a respectat cererea:

ChatGPT rezolvă problema cu care s-au confruntat utilizatorii pe parcursul verii. Sursă

Așa că am încercat aceeași metodă pe cele 600 de fișiere încărcate ale mele și, după o anumită doză de ezitare și tergiversare, ChatGPT a șters într-adevăr fiecare încărcare din contul meu, într-un singur pas și fără a necesita prezența mea.

Am încercat din nou în această dimineață, pe un set de testare de încărcări, și, din nou, a șters toate fișierele dintr-o singură operație, fără supravegherea pe care mulți utilizatori o considerau necesară:

În ambele cazuri am verificat pentru halucinații, dar ștergerile au fost reale. Aceasta înseamnă că există funcționalitate în interfața de chat GPT însăși care (cel puțin în prezent) lipsește complet din interfața grafică.

Trebuie menționat că toate încercările mele de a face ca ChatGPT să golească coșul de gunoi au eșuat. Deoarece aceeași cerință de încărcare lentă menționată anterior este prezentă și pentru coșul de gunoi, cineva cu 100.000 de fișiere nu va putea finaliza cu ușurință ștergerile. Totuși, este suficient să aștepți o lună, iar atunci se va întâmpla.

De asemenea, trebuie luat în considerare faptul că interfața și funcționalitatea tuturor LLM-urilor de frontieră se modifică, se micșorează și se extind zilnic, iar această funcționalitate s-ar putea să nu funcționeze pentru tine; s-ar putea să dispară mâine; sau chiar să evolueze și să se îmbunătățească.

Publicat prima dată marţi, 29 septembrie 2026