Strumenti AI che non si addestrano sui tuoi prompt.
Cosa significa, e cosa non significa.
L'addestramento sui prompt degli utenti è stato il modello di business per default dell'AI consumer da quando è uscita la prima generazione di chatbot. L'economia è ovvia: ogni conversazione è un'annotazione gratuita. Il problema è altrettanto ovvio per chiunque lavori con materiale riservato. Questa pagina espone dove stanno oggi gli strumenti principali, come è configurata Namulai e cosa copre davvero in pratica la frase nessun addestramento.
Perché l'addestramento sui dati utente è diventato la norma
I modelli di base migliorano quando vedono più dati, e le conversazioni utente sono una fonte insolitamente ricca: riflettono task reali, domini reali e i tipi di casi limite che un set di addestramento curato cattura raramente. Per il fornitore, raccogliere questi dati è quasi gratuito. Per l'utente, il costo è opaco, perché il prompt è già stato inviato prima che qualunque finestra di consenso sia stata davvero letta.
La conseguenza pratica è che qualunque cosa incollata nel tier consumer per default di un chatbot principale, codice sorgente, email cliente, bozze di contratto, ha avuto storicamente una probabilità non nulla di influenzare i pesi futuri del modello. Se quel materiale possa mai essere estratto dal modello risultante è una questione di ricerca a parte e ancora aperta.
Dove stanno gli strumenti AI principali
Il quadro è migliorato, in modo non uniforme. OpenAI ha cambiato il default di ChatGPT nel 2024 in modo che le conversazioni consumer non vengano usate per l'addestramento se l'utente non aderisce, con una postura diversa per ChatGPT Team ed Enterprise dove l'addestramento è disattivato per default e impegnato contrattualmente. Anthropic ha dichiarato che Claude non si addestra su conversazioni delle API o dei prodotti a pagamento dei clienti, con eccezioni più strette per la revisione di sicurezza.
Google Gemini, Meta AI e diversi fornitori più piccoli mantengono default più permissivi sui tier gratuiti. Il riassunto onesto è che il no-training è oggi raggiungibile per la maggior parte dei casi d'uso professionali, ma richiede di leggere i termini specifici per il tier specifico in cui ti trovi, invece di assumere una risposta valida per categoria.
La policy di Namulai sull'addestramento
Namulai non addestra alcun modello sui tuoi prompt o completamenti. Non gestiamo affatto una pipeline di addestramento. Il prodotto è un'interfaccia e un router di inferenza, non un laboratorio di modelli.
Sotto, l'inferenza è instradata tramite OpenRouter, che ha la conservazione lato provider disabilitata per default per i provider che la supportano. Significa che il provider a monte non logga il prompt per finalità di addestramento, fatte salve le conservazioni operative di breve termine necessarie a rilevare abusi, tipicamente misurate in giorni e non in mesi. Persistiamo la cronologia di conversazione nel nostro database così puoi rileggerla dopo, e la cancelliamo su richiesta. È l'intero flusso dati.
Cosa copre e cosa non copre il no-training
Il no-training è un impegno orientato al futuro sulle versioni successive del modello. Non annulla retroattivamente il corpus di pre-addestramento su cui i modelli sottostanti sono stati costruiti, che è stato assemblato dai provider originali da dati web pubblici e fonti su licenza, molto prima che il tuo account esistesse.
Non significa nemmeno che il tuo prompt sia invisibile durante la richiesta stessa. Il modello deve vedere il tuo prompt per rispondere, nello stesso senso in cui un motore di ricerca deve vedere la tua query. Quell'uso in contesto termina quando la risposta viene restituita. La distinzione tra esposizione transitoria in contesto e assorbimento permanente nel prossimo ciclo di addestramento è quella che conta, ed è la distinzione su cui ci impegniamo.
Come verificare la postura di addestramento di uno strumento
Le pagine di marketing non sono contratti. Le dichiarazioni verificabili stanno in tre posti: i termini di servizio, il data processing addendum e qualunque lista pubblicata di sub-responsabili. Leggili in quell'ordine.
Per qualunque strumento stia valutando, cerca una clausola esplicita e specifica che dichiari che il contenuto cliente non viene usato per addestrare modelli, con il tier in cui ti trovi nominato. Cerca una finestra di conservazione espressa in giorni o mesi invece che a tempo indeterminato. Cerca una lista pubblicata di sub-responsabili, perché un'affermazione di no-training è forte solo quanto l'anello più debole della catena. Se qualcuno di questi manca, l'assunzione sicura è che lo strumento non sia configurato come la home page lascia intendere, e dovresti trattarlo di conseguenza.
Addestramento e conservazione, domande frequenti
Namulai usa le mie conversazioni per addestrare AI?
No. Non gestiamo una pipeline di addestramento e non passiamo i contenuti delle conversazioni a terze parti per finalità di addestramento. I tuoi prompt sono usati per generare la risposta del modello in tempo reale, persistiti nel nostro database così puoi tornare alla conversazione, e cancellati quando elimini la conversazione o il tuo account.
E OpenRouter e i provider di modelli sottostanti?
Namulai instrada l'inferenza tramite OpenRouter con la conservazione lato provider disabilitata per default. I provider sottostanti vedono il prompt per la durata della richiesta e applicano una breve conservazione operativa, tipicamente misurata in giorni, per il rilevamento di abusi. Non conservano il contenuto per addestramento sotto la configurazione che usiamo.
I modelli stessi sono stati addestrati su dati senza consenso?
I modelli di base precedono Namulai e sono stati pre-addestrati dai loro provider originali su grandi corpora di testo web pubblico e materiale su licenza. Non abbiamo controllo su quel pre-addestramento storico e non lo affermeremmo. Il nostro impegno si applica a ciò che succede ai tuoi dati dal momento in cui entrano in Namulai in avanti.
Come posso verificare che nulla venga conservato?
Puoi leggere i nostri termini e la data policy di OpenRouter, entrambi che descrivono la configurazione in termini concreti. Puoi anche cancellare una conversazione o l'intero account dalle impostazioni e osservare che i record vengono cancellati da MongoDB entro trenta giorni tramite indici TTL. Siamo felici di accompagnare un cliente potenziale attraverso l'architettura su richiesta.
Usa modelli di frontiera per il lavoro reale, senza alimentare il prossimo ciclo di addestramento.
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