Czy dostawcy AI trenują modele na danych Twojej firmy?

To pytanie pada w każdym przeglądzie bezpieczeństwa, zwykle dokładnie w tej formie: „Czy nasze dane trafią do treningu?”. Jest uzasadnione. Odpowiedź da się podać zawsze osobno dla każdego produktu.

Co OpenAI, Microsoft, Google, Anthropic, Amazon i Mistral mówią o swoich usługach, gdzie kryją się pułapki i co warto wyjaśnić przed dopuszczeniem narzędzia do pracy, przeczytasz poniżej. Wszystkie informacje pochodzą ze stron dostawców, stan na październik 2026 r.

Dlaczego liczy się produkt

OpenAI oferuje ChatGPT jako darmowe konto prywatne, jako plan biznesowy z umową i jako API do własnych aplikacji. Dla każdej z tych opcji obowiązują inne zasady i tylko w jednej zapytania domyślnie zasilają trening. W Microsoft, Google, Anthropic i Mistral zasady również zależą od produktu.

Pierwsze pytanie brzmi więc: z jakiego produktu i z jakiego konta zespół faktycznie korzysta? Samo logo nigdy tego nie rozstrzyga.

Które usługi domyślnie trenują modele na Twoich danych?

Zestawienie dotyczy zapytań, przesłanych plików i odpowiedzi.

Stan na październik 2026 r., na podstawie stron dostawców dotyczących prywatności i umów, m.in. OpenAI Enterprise Privacy, Microsoft Learn, Azure OpenAI, Microsoft Learn, Microsoft 365 Copilot, Gemini API Terms, Anthropic Privacy Center, Amazon Bedrock FAQ i Mistral Help Center. Dostawcy regularnie zmieniają swoje zasady.

W tabeli widać wyraźny wzór: tam, gdzie umowę podpisuje firma, trenowanie jest wyłączone, a tam, gdzie ktoś zakłada darmowe konto, jest włączone. Stoi za tym model biznesowy dostawców: klienci biznesowi płacą między innymi za to, żeby ich dane pozostały chronione.

Największe ryzyko siedzi we własnej firmie

Pracownik ma sprawdzić 40-stronicowy przetarg. Termin mija w piątek. Ponieważ firmowe narzędzie nie czyta PDF-ów, a jego prywatny ChatGPT owszem, plik ląduje właśnie tam. To, czy ten tekst trafi do treningu, zależy teraz wyłącznie od przełącznika w jego prywatnych ustawieniach, a dział IT zostaje poza tym obiegiem.

Sam zakaz niewiele zmieni, dopóki dozwolone narzędzie radzi sobie z pracą gorzej niż zakazane. Lepiej działa dostęp biznesowy, który sprawdza się tak samo dobrze, razem z jasnymi zasadami, jakie dane mogą trafić do jakiego narzędzia. Nasze warsztaty AI obejmują też to, co nigdy nie powinno trafić do publicznego narzędzia AI.

Co dostawcy przechowują nawet bez trenowania

Nawet tam, gdzie nikt nie trenuje, coś zostaje. Ważne są trzy punkty i wszystkie trzy stoją z dala od strony produktu.

Wykrywanie nadużyć

Dostawcy muszą wychwytywać sytuacje, w których ktoś wykorzystuje ich modeli, dlatego przez ograniczony czas przechowują zapytania i odpowiedzi, w OpenAI API i w Anthropic do 30 dni. Gdy przypadek zostanie oznaczony, sprawdza go człowiek. Kto musi to wykluczyć, na przykład w kancelarii prawnej albo w ochronie zdrowia, może wnioskować o zero data retention w OpenAI i Anthropic oraz o zmodyfikowane monitorowanie nadużyć w Azure OpenAI; obie opcje wymagają zgody dostawcy. Amazon Bedrock i tak domyślnie nie przechowuje zapytań ani odpowiedzi.

Wyjątki przy najnowszych modelach

Od czerwca 2026 r. Anthropic przechowuje zapytania i odpowiedzi swoich najmocniejszych modeli przez 30 dni, także u klientów z zero data retention. Dotyczy to wszędzie tam, gdzie te modele działają, a więc również przez Amazon Bedrock, Google Cloud i Microsoft Foundry. Umowa podpisana rok temu może więc nie obejmować nowego modelu, dlatego przy każdej zmianie modelu warto zajrzeć w warunki.

Kciuk w górę lub w dół

Kto ocenia odpowiedź, zwykle udostępnia rozmowę do ulepszania modelu, a w OpenAI do treningu może wtedy trafić cały wątek, mimo że trenowanie jest poza tym wyłączone. Anthropic pozwala wyłączyć tę funkcję w Claude Team i Enterprise. Tam, gdzie w grze są poufne treści, warto to rozważyć.

Gdzie przetwarzane są dane

Trenowanie i miejsce przetwarzania to dwie różne kwestie. Dostawca może wiarygodnie zobowiązać się do rezygnacji z treningu i mimo to przetwarzać dane w USA.

Azure OpenAI przetwarza dane w wybranym regionie. Przy ustawieniu „Data Zone EU” przetwarzanie zostaje w UE, przy ustawieniu „Global” może odbywać się wszędzie. Google Vertex AI oferuje endpoint dla UE oraz endpointy w poszczególnych krajach, na przykład we Frankfurcie. OpenAI daje możliwość przechowywania danych w Europie dla API, ale dopiero po akceptacji i po zawarciu dodatkowej umowy. Amazon Bedrock przechowuje dane w regionie, w którym z niego korzystasz. Microsoft 365 Copilot jest objęty granicą danych UE, choć modele Anthropic, z których Microsoft korzysta jako podwykonawca, są z niej obecnie wyłączone. Anthropic API według informacji firmy przechowuje dane wyłącznie w USA.

Co wyjaśnić przed dopuszczeniem narzędzia

Przed zgodą warto wyjaśnić cztery kwestie.

• Z jakiego produktu i konta zespół faktycznie korzysta na co dzień?
• Czy wykluczenie trenowania jest zapisane w umowie, czy opiera się na ustawieniu, które każdy użytkownik może zmienić?
• Jak długo dane są przechowywane, kto widzi oznaczone przypadki i czy to samo obowiązuje dla modelu, na który przejdziesz za rok?
• W jakim regionie odbywa się przetwarzanie i co dzieje się przy ustawieniu „global”?

W kwestionariuszach bezpieczeństwa łatwo przeoczyć funkcję oceniania, choć pozornie niewinna ocena potrafi zmienić obowiązujące zasady dotyczące danych.

Jak podchodzimy do tego w projektach

Większość naszych projektów działa w Azure, w środowisku chmurowym klienta. To tam trenujemy i uruchamiamy model na Twoich danych, a dane pozostają w tym środowisku. Microsoft nie wykorzystuje ich do trenowania własnych modeli. Rzadziej model działa na Twoich własnych serwerach, czyli wtedy, gdy dane w ogóle nie mogą opuścić firmy, jak przy ekstrakcji danych dla Fr. Meyer’s Sohn. Co się do tego nadaje i ile kosztuje, opisujemy w artykule Lokalne modele LLM w praktyce i na stronie Rozwój LLM.

To, czy dostawca trenuje, jest zapisane w jego warunkach i da się uregulować umową. Trudniejsze jest pytanie, jakie dane Twoi ludzie wrzucają do narzędzia wybranego przez kogoś innego.

Najczęściej zadawane pytania