Літо незадоволення щодо функції видалення завантажень у ChatGPT

23 березня цього року OpenAI впровадив Library у ChatGPT. Тепер, замість того, щоб зникати, як непостійні повідомлення Snapchat, усе, що ви завантажували в сеанс чату, зберігалося назавжди — і використовувалося для навчання нових моделей ШІ, за умови, що ви залишаєте це типове налаштування.

PDF‑файли, зображення, вставлений текст (який автоматично перетворювався у текстові файли та зберігався), а також усе інше, що дозволяла функція завантаження, залишалися назавжди, якщо ви не докладали зусиль, щоб їх видалити.

У міру розвитку функції процес управління сміттям у Library перейшов на «email»‑парадигму, коли видалення просто переміщувало файли у тимчасове сховище; звідти елементи остаточно видалялися через тридцять днів.

З 5 травня, для користувачів Plus і Pro у веб‑версії, GPT‑5.5 Instant міг збирати контекст із попередніх чатів, завантажених та/або згенерованих файлів (за бажанням, також Gmail), щоб підвищити якість відповідей.

Через дев’ять днів OpenAI впровадив платні рівні з різними лімітами сховища даних залежно від суми оплати; і раптом вся модель перейшла від email до iCloud, OneDrive чи будь‑якого іншого безперешкодного, одно‑клікового сховища як сервісу, створеного для отримання постійного та постійно зростаючої орендної плати.

Час заплатити – досягнення лімітів у продукті ChatGPT від OpenAI. Джерело

Ми можемо запам’ятати це для вас, роздріб

Проте тут OpenAI мав додатковий хід, оскільки стало очевидно — принаймні мені — що нова політика зберігання завантажень суттєво покращила безперервність і запам’ятовування користувацького контексту в ChatGPT (за умови, що ви не видаляєте свої завантаження регулярно).

Водночас інтерфейс старої довгострокової пам’яті (LTM) ChatGPT став менш безпосередньо редагованим, перетворившись у само‑розвиваючу, але непроникну матрицю інформації про вас і ваш світ. Якщо вам пощастить і обставини сприятливі, ви можете попросити GPT зберегти певну рису у LTM, і він це зробить, замість того, щоб повідомити, що інструмент подачі LTM недоступний у цьому чаті:

Новий «непрозорий» інтерфейс користувацької пам’яті, де окремі аспекти не можна видаляти окремо, як раніше.

Проте ця старіша база даних більше не підлягає простому редагуванню; місце управління пам’яттю, схоже, перемістилося від LTM до накопичених документів, зображень та іншого історичного сміття, залишеного попередніми чатами користувача.

Ці артефакти, про які багато хто згадував на форумах, розглядаються окремо від чатів, які їх створили; видалення чату не видаляє пов’язані з ним зображення та файли, і наразі немає можливості це змінити.

Це можна трактувати як ‘темний шаблон’, який схиляє користувача до збереження даних, доки він не досягне точки, коли величина даних стає настільки приголомшливою, а запропоновані процеси видалення надзвичайно повільними, через що простіше просто видалити обліковий запис ChatGPT і почати все заново.

Все частіше згадується «ядерне» рішення, коли обговорюється тертя навколо видалення завантажень. Джерело

Отже, наразі компроміс, який пропонується користувачеві, полягає в тому, що він повинен довіряти OpenAI своїми файлами; докласти зусиль до управління та видалення «чутливих» завантажень, таких як документи посвідчення особи або дані клієнтів (хоча поточні методи, що надає OpenAI, зазвичай ускладнюють навігацію серед великої кількості завантажених файлів); і прийняти, що якщо їм вдасться видалити свої завантаження, їхні майбутні чати не матимуть контексту, що походить з цих накопичених даних.

Незважаючи на те, що більшість користувачів не є дата‑науцентистами і можуть не мати змоги легко зрозуміти, як вибірково та розумно скорочувати великі колекції завантажених файлів, інструменти для вирішення проблеми все ж здаються недостатніми:

На момент написання цей останній запит щодо кращого управління видаленням був опублікований лише вчора. Джерело

Шлях додаткових продажів, будь то для OneDrive, iCloud або – тепер – ChatGPT, базується на погрозі користувачеві, що йому доведеться займатися курируванням їх нескінченних потоків даних: вкладення, які автоматично зберігаються; потоки фотографій, які ніколи не відбираються та не вибираються; електронні листи, які можуть знадобитися бухгалтеру у 2038 році; і, тепер, зростаюча і розширювана хмара завантажень/генерації, яка робить ШІ дійсно кращим; проте вона зберігається на умовах компанії, що діє у власних інтересах, і в їхній інфраструктурі, а не у користувачів.

Орендарі сховищ, такі як OneDrive і iCloud, покладаються на те, що користувачі віддають перевагу платити більше за збільшену квоту сховища, ніж занурюватися у 10‑15‑річний запас фотографій чи інших даних, де ставки можуть бути високими через помилки та неправильні оцінки.

Можна стверджувати, що це лише другорядний потік доходу для функції Library у ChatGPT 2026 року, яка натомість пропонує практичне рішення проблеми LLM амнезія у вигляді «преміум» сервісу, відокремленого від старого LTM‑механізму. Хоча сховище можна перенести до іншого платного провайдера в цьому класі, наприклад Google Drive, наразі немає можливості розмістити власні дані на WebDav чи інших самохостингових рішеннях.

Труднощі з пам’яттю

Одне цікаве питання — чому OpenAI це робить. Очевидна відповідь полягає в тому, що Google Gemini вже включає цей механізм у своїх платних підписках: як тільки ви переходите на платний рівень Gemini, ваші обмеження сховища для пов’язаного Google‑акаунту значно зростають, готові утримувати всі ці солодкі дані завантажень у полоні. З цієї точки зору OpenAI просто трохи підвищує планку.

Проте, навіть якщо OpenAI реалістично наздожене Google у сфері інфраструктури сховища, цей підхід вкрай малоймовірно врятує його від більші фінансові міркування, які оцінюються трильйонами доларів; можна стверджувати, що реклама також не може вирішити проблеми такої величини.

Тому залишкові причини можуть бути обмеження збитків — де додатковий дохід принаймні компенсує деякі асиметричні інвестиції, які OpenAI довелося здійснити; утримання користувачів — де тертя, пов’язане з міграцією, стає перешкодою для переходу до інших провайдерів; або, менш цинічно, просто забезпечення щось схоже на довгострокова постійна пам’ять у взаємовідносинах людина‑ШІ — що може бути центральним викликом цієї третьої революції ШІ; отже, чиста ціннісна пропозиція.

Слово до обачних

Багато людей, включаючи мене, звертаються до створення документів «передачі» як альтернативи покладанню на неупорядковані та некуровані завантаження в чат‑системи (завантаження, які можуть бути заражені небажаними даними, такими як мережеві паролі):

Чат, який сформував цей дуже дисциплінований і прекрасно впорядкований документ передачі, був хаотичним і часом трохи відчайдушним.

Використовуючи .MD markdown формат (переважно тому, що споживчі AI‑фреймворки, здається, надають перевагу йому, і він дозволяє трохи більше нюансів і раціоналізації, ніж текстовий документ), можна в кінці все більш хаотичної чат‑сесії попросити ШІ підсумувати ключові моменти обміну у огляд, який пізніша інстанція — або інший ШІ — зможе швидко засвоїти необхідні знання та «перехопити» завдання з того моменту.

Однією з переваг зведення обміну в такий файл передачі є те, що більшість, якщо не всі, завантаження, використані в чаті, можна підсумувати у дайджест, а оригінали безпечно видалити.

Ще одна перевага полягає в тому, що можна вибірково надавати, оновлювати та видаляти ці підсумкові документи з часом, зберігаючи контроль над тим, де зберігається інформація, і які дані вона містить.

Можна подумати, що такий процес дистиляції постійно відбувається за лаштунками провідного постачальника LLM; проте жодна з «традиційних» LTM‑систем основних платформ, схоже, не стає розумнішою чи краще поінформованою з часом так, як коли користувач дозволяє накопичувати величезні завантаження, які забезпечують багатий — хоча і хаотичний, і надмірний — історичний контекст.

Ну, обробка завантажень у суттєві підручники, описані вище, не лише вимоглива до ресурсів, а й, можливо, може розглядатися як певна форма навчання, від якої багато користувачів відмовилися.

Навпаки, завантажені зображення можна зберігати разом із будь‑якими вбудовуваннями, отриманими з них під час чат‑сесії користувача, тоді як документи вже є текстовими і підходять для довідки. Легше і дешевше опитувати метадані користувача, отримані з цих завантажень під час інференції, ніж переформатовувати випадкову гору завантажень користувача у зрозумілу базу даних.

За відсутності більш чіткого обґрунтування від OpenAI, схоже, саме це відбувається на платформі ChatGPT.

Поворот у стилі Шайамалана

«Літо незадоволення», про яке йдеться в цій статті, представляє розчарування багатьох користувачів щодо того, як важко зазвичай видаляти завантажені файли з Бібліотеки в ChatGPT. До того ж термінологія та пов’язані елементи інтерфейсу, здається, змінюються майже щодня, швидко роблячи third-party рішення, такі як веброзширення Chrome для видалення елементів Бібліотеки, non-functional.

Один конкретний джерело скарг — це те, що кнопка «вибрати все» в Бібліотеці не прокручує і не вибирає всі доступні елементи — вона вибирає лише те, що було лінйо‑завантажено на сторінці:

Коли «Всі» не означає всі — може бути тисячі або сотні тисяч інших файлів, які треба обробити, лише тисяча натискань пробілу віддалено.

Тому, якщо у вас 90 000 завантажених елементів для видалення, вам доведеться тримати палець на клавіші пробілу дуже довго — але не настільки довго, щоб лінйо‑завантаження втратило контекст найраніших елементів або збило браузер.

Один користувач описує виснажливий процес вибору великої кількості файлів у бібліотеці для видалення.

Вчора, після літа, коли я зібрав близько 600 файлів у три конкретні проєкти (в основному пов’язані з домашньою мережею), я вирішив, що мої PDF‑експорти ChatGPT — те, що OpenAI зовсім не полегшує — і .MD‑резюме достатні для моїх довгострокових проєктів, на відміну від незручного відчуття, коли дані про них накопичуються у папках проєктів у моєму обліковому записі ChatGPT (і такі файли та зображення, пов’язані з проєктом, були виключені з звичайного рутинного видалення завантажень до кількох днів тому, у ще одній перебудові інтерфейсу/юзабіліті).

Тож я підготувався до виснажливої години натискання кнопок і контролю, і перевірив форуми, щоб бути в курсі настроїв користувачів та порад щодо цієї проблеми.

коментар у одному дописі Reddit вказував, що користувач щойно попросив ChatGPT самостійно видалити файли, і він це виконав:

ChatGPT вирішує проблему, з якою користувачі стикалися протягом усього літа. Source

Тож я спробував той же метод на своїх лише 600 завантажених файлах, і після певного кола ухилень і виправдань ChatGPT дійсно видалив кожне завантаження в моєму обліковому записі за один прохід, без потреби моєї присутності.

Я спробував це знову сьогодні вранці на тестовому наборі завантажень, і знову він видалив усі файли за один раз, без нагляду, про який скаржилися багато користувачів як необхідний.

У обох випадках я перевіряв hallucinations, але видалення були справжніми. Це означає, що в процесі чату GPT існує функціональність GUI, яка (принаймні сьогодні) повністю відсутня в самому інтерфейсі.

Слід зазначити, що мої спроби змусити ChatGPT спорожнити смітник усі зазнали невдачі. Оскільки те ж саме згадане вище вимога лінйо‑завантаження присутня і для смітника, користувач з 100 000 файлів не зможе легко завершити їх видалення. Однак, принаймні один користувач може просто почекати місяць, і це станеться.

Також варто враховувати, що інтерфейс і функціональність усіх передових LLM змінюються, стискаються та розширюються щодня, і ця функція може не працювати у вас; може зникнути завтра; або навіть еволюціонувати та покращитися.

Перший раз опубліковано у вівторок, 29 вересня 2026 р.