Лето недовольства вокруг функции удаления загрузок в ChatGPT

23 марта этого года OpenAI ввёл библиотеку в ChatGPT. Теперь, вместо того чтобы исчезать, как нервные сообщения в Snapchat, всё, что вы загружали в сеанс чата, сохранялось навсегда — и использовалось для обучения новых моделей ИИ, при условии, что вы оставляете это значение по умолчанию.

PDF‑файлы, изображения, вставленный текст (который автоматически преобразовывался в текстовые файлы и сохранялся), а также всё, что позволяла загрузка, оставались навечно, если только вы не приложите усилий, чтобы их удалить.

По мере развития функции процесс управления корзиной в Library принял парадигму «электронной почты», при которой удаление просто перемещало файлы в область хранения; оттуда элементы окончательно удалялись через тридцать дней.

С 5 мая для веб‑пользователей Plus и Pro GPT‑5.5 Instant смог извлекать контекст из предыдущих чатов, загруженных и/или сгенерированных файлов (и, при желании, Gmail), чтобы улучшить качество ответов.

Через девять дней OpenAI ввёл платные уровни с различными ограничениями объёма хранилища в зависимости от суммы оплаты; и внезапно вся модель сместилась от электронной почты к iCloud, OneDrive или любой другой беспрепятственной облачной службе хранения «один клик», предназначенной для извлечения постоянных и всегда растущих арендных платежей.

Время платить — достигаются ограничения в продукте ChatGPT от OpenAI. Источник

Мы можем запомнить это для вас, розничный сектор

Однако здесь у OpenAI был дополнительный рычаг, поскольку стало ясно — безусловно, для меня — что новая политика сохранения загрузок заметно улучшила непрерывность и воспоминание ChatGPT о контексте, специфичном для пользователя (при условии, что вы не удаляете свои загрузки регулярно).

В то же время более старый интерфейс долгосрочной памяти (LTM) ChatGPT стал менее поддающимся прямому редактированию, превратившись в саморазвивающуюся, но непроницаемую матрицу информации о вас и вашем мире. Если вам повезёт и обстоятельства сложатся благоприятно, вы можете попросить GPT сохранить определённую черту в LTM, и он выполнит это, вместо того чтобы сообщить, что инструмент отправки в LTM недоступен в данном чате:

Новый «непрозрачный» графический интерфейс пользовательской памяти, где отдельные аспекты нельзя удалить дискретно, как раньше.

Однако эта более старая совокупность данных больше не редактируется тривиально; место управления памятью, кажется, сместилось от LTM к накопленным документам, изображениям и другому историческому «мусору», оставшемуся после предыдущих чатов пользователя.

Эти артефакты, о которых многие упоминали на форумах, рассматриваются отдельно от чатов, их породивших; удаление чата не удаляет связанные с ним изображения и файлы, и в настоящее время нет возможности заставить это произойти.

Это можно трактовать как ‘темный паттерн’, склоняющий пользователя к сохранению данных, пока они не достигнут точки, где огромный объём данных настолько ошеломляющий, а предоставленные процедуры удаления настолько ужасно медленные, и тогда проще просто удалить аккаунт ChatGPT и начать всё заново.

«ядерное» решение, всё чаще встречающееся в обсуждениях трения вокруг удаления загрузок. Источник

Таким образом, на данный момент компромисс, предлагаемый пользователю, заключается в том, что он должен доверять OpenAI свои файлы; приложить усилия к управлению и удалению «чувствительных» загрузок, таких как документы удостоверения личности или данные клиентов (хотя текущие методы, предоставляемые OpenAI, обычно затрудняют навигацию по большому объёму загруженных файлов); и принять, что если им удастся удалить свои загрузки, будущие чаты будут лишены контекста, полученного из этих накопленных данных.

Несмотря на то, что большинство пользователей не являются специалистами по данным и могут не сразу понять, как избирательно и разумно сокращать большие коллекции загруженных файлов, инструменты для решения этой проблемы всё равно кажутся недостаточными:

На момент написания этот последний запрос на улучшение управления удалением был опубликован только вчера. Источник

Путь к дополнительным продажам, будь то OneDrive, iCloud или — теперь — ChatGPT, опирается на угрозу пользователю, что ему придётся заниматься курированием их бесконечных потоков данных: вложения, автоматически сохраняемые; потоки фотографий, которые никогда не отбираются и не выбираются; электронные письма, которые могут понадобиться бухгалтеру в 2038 году; и теперь растущее и раздувающееся облако загрузок/генераций, которое действительно улучшает работу ИИ, но сохраняется на условиях самовыгодной компании и в её инфраструктуре, а не у пользователей.

Арендаторы хранилищ, такие как OneDrive и iCloud, полагаются на то, что пользователи предпочтут платить больше за увеличение квоты хранилища, чем погружаться в подводные глубины десятков лет фотографий или других данных, где ставки могут быть высоки из‑за ошибок и неверных суждений.

Можно сказать, что это лишь вторичный источник дохода для функции Библиотеки ChatGPT 2026 года, которая вместо этого предлагает работающее решение проблемы амнезии больших языковых моделей в виде «премиум‑сервиса», отведённого от старого механизма LTM. Хотя хранилище можно перенести к другому платному провайдеру в классе арендаторов, например Google Drive, в настоящее время нет возможности разместить свои данные на WebDav или других самохостинговых решениях.

Трудности с запоминанием

Один интересный вопрос — почему OpenAI делает это. Очевидный ответ: Google Gemini уже предлагает этот механизм в своих платных подписках: как только вы переходите на платный уровень Gemini, лимиты хранилища для связанной учётной записи Google заметно увеличиваются, готовые удерживать все эти сладкие данные загрузок в заложниках. С этой точки зрения OpenAI просто немного повышает планку.

Однако, даже если OpenAI реально сможет догнать Google по инфраструктуре хранения, такой подход вряд ли спасёт её от больших финансовых соображений, оцениваемых в триллионы долларов; можно сказать, что реклама также не способна решить проблемы столь масштабного уровня.

Следовательно, оставшиеся причины могут быть ограничение ущерба — когда дополнительный доход, по крайней мере, компенсирует некоторую асимметричную инвестицию, которую OpenAI пришлось сделать; удержание пользователей — когда трение, связанное с миграцией, становится сдерживающим фактором для смены провайдера; или, менее цинично, просто предоставление чего‑то похожего на устойчивая долговременная память в отношениях человек‑ИИ — что может быть центральным вызовом этой третьей революции ИИ; тем самым, чистое ценностное предложение.

Слово к мудрецам

Многие, включая меня, прибегают к созданию «передающих» документов как альтернативы полаганию на неупорядоченные и некурированные загрузки в чат‑системы (загрузки, которые могут быть заражены нежелательными данными, например сетевыми паролями):

Чат, который породил этот очень дисциплинированный и прекрасно упорядоченный документ‑передачу, был хаотичным и порой слегка отчаянным.

Используя .формата Markdown MD (в основном потому, что потребительские ИИ‑фреймворки, кажется, отдают ему предпочтение, и он позволяет добавить чуть больше нюансов и рационализации, чем текстовый документ), можно в конце всё более хаотичной сессии чата попросить ИИ суммировать ключевые моменты обмена в обзор, который последующая сессия — или другой ИИ — сможет быстро усвоить необходимую информацию и «подхватить» задачу с этой точки.

Одно из преимуществ сведения обмена в такой документ‑передачу состоит в том, что почти все загрузки, использованные в чате, могут быть суммированы в дайджест, а оригиналы безопасно удалены.

Другой плюс — возможность избирательно предоставлять, обновлять и удалять эти сводные документы со временем, сохраняя контроль над тем, где хранится информация и какие данные она содержит.

Можно было бы подумать, что такой процесс дистилляции постоянно происходит за кулисами у передового провайдера LLM; однако ни одна из крупных платформ не делает свои «традиционные» LTM‑системы умнее или более информированными со временем так же, как когда пользователь позволяет накоплению массивных загрузок, предоставляющих богатый — пусть и беспорядочный, и избыточный — исторический контекст.

Ну а обработка загрузок в необходимые примеры, как описано выше, не только требует значительных ресурсов, но её также можно трактовать как форму обучения, от которой многие пользователи отказались.

Наоборот, загруженные изображения могут быть сохранены вместе с любыми embeddings, извлечёнными из них во время чата, тогда как документы уже являются текстовыми и подходят для справки. Проще и дешевле опрашивать метаданные пользователя, полученные из этих загрузок во время вывода, чем преобразовывать гору случайных загрузок пользователя в понятную базу данных.

При отсутствии более ясного обоснования со стороны OpenAI, кажется, что именно это происходит на платформе ChatGPT.

Твист в стиле Шайамалана

«Лето недовольства», о котором говорится в этой статье, отражает разочарование многих пользователей, вызванное тем, насколько сложно обычно удалить загруженные файлы из библиотеки в ChatGPT. Кроме того, терминология и связанные элементы интерфейса, похоже, меняются почти каждый день, быстро делая сторонние решения, такие как расширение Chrome для удаления элементов библиотеки, нерабочими.

Одним из конкретных источников жалоб является то, что кнопка «выбрать всё» в библиотеке не углубляется и не выбирает все доступные элементы – она выбирает только то, что было подгружено лениво на странице:

Когда «Все» не означает всё – может быть тысячи или сотни тысяч других файлов, с которыми нужно разобраться, всего в тысячу нажатий пробела.

Следовательно, если у вас есть 90 000 загруженных элементов для удаления, вам придётся держать палец на клавише пробела очень долго – но не настолько долго, чтобы ленивый подгрузчик потерял контекст самых ранних элементов или сбил браузер.

Один пользователь описывает утомительный процесс выбора большого количества файлов в библиотеке для удаления.

Вчера, после летнего сбора около 600 файлов в три конкретных проекта (в основном связанных с домашней сетью), я решил, что мои PDF‑экспорты из ChatGPT – не то, что OpenAI делает совсем простым – и резюме в формате .MD достаточно для моих долгосрочных проектов, в отличие от неприятного ощущения, когда данные о них накапливаются в папках проектов в моём аккаунте ChatGPT (и такие файлы и изображения, связанные с проектами, были исключены из обычных массовых удалений загрузок до нескольких дней назад, в очередной переработке интерфейса/юзабилити).

Итак, я подготовился к утомительному часу нажатий кнопок и надзора, и проверил форумы, чтобы быть в курсе мнений пользователей и советов по этой проблеме.

Один комментарий в одном посте Reddit указал, что пользователь только что попросил ChatGPT удалить файлы самостоятельно, и он подчинился:

ChatGPT решает проблему, с которой пользователи сталкивались всё лето. Источник

Итак, я попробовал тот же метод на своих скромных 600 загруженных файлах, и после некоторой нерешительности и колебаний ChatGPT действительно удалил каждый отдельный загрузочный файл в моём аккаунте за один проход, без необходимости моего присутствия.

Я попробовал это снова сегодня утром, на тестовой загрузке, и снова он удалил все файлы за один раз, без надзора, о котором многие пользователи жаловались как о необходимом:

В обоих случаях я проверял наличие галлюцинаций, но удаления были подлинными. Это означает, что в самом процессе чата GPT есть функциональность GUI, которая (по крайней мере сегодня) полностью отсутствует в самом интерфейсе.

Следует отметить, что все мои попытки заставить ChatGPT опустошить корзину завершились неудачей. Поскольку то же самое требование ленивой подгрузки присутствует и для корзины, пользователь с 100 000 файлов не сможет легко завершить их удаление. Однако, по крайней мере, достаточно подождать месяц, и это произойдёт.

Также следует учитывать, что интерфейс и функциональность всех передовых LLM меняются, сжимаются и расширяются ежедневно, и эта функциональность может не работать у вас; может исчезнуть завтра; или даже эволюционировать и улучшиться.

Первый раз опубликовано во вторник, 29 сентября 2026 г.