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      一位網友逆向破解了 ChatGPT 記憶系統,給我干破防了

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      大數據文摘受權轉載自夕小瑤科技說

      ChatGPT 號稱是最有情商、越聊越懂你的 AI,但是,你有沒有想過,它是怎么記住你的。

      昨天刷 X 的時候,我看到一個帖子。一個叫 Manthan Gupta 的開發者,做了一件挺瘋狂的事。

      他花了好幾天時間,通過對話實驗逆向破解了 ChatGPT 的記憶系統。


      結果非常意外,ChatGPT 的記憶機制非常簡單。

      沒有向量數據庫,沒有對歷史對話做 RAG 檢索,甚至連復雜的 embedding 召回都沒用

      居然不是靠龐大的數據庫。。?那它到底是怎么記的?

      我去仔細研究了一下那篇博客。


      原文鏈接:https://manthanguptaa.in/posts/chatgpt_memory/

      結果發現,OpenAI 用了一套極其工程化的四層架構:就實現了「它好像真的記得我」的效果。

      整個系統只有四層:

      • 第一層是能夠適應環境的「會話元數據」,

      • 第二層是長期存儲的「明確事實」,

      • 第三層是近期聊天記錄的「輕量級摘要」,

      • 第四層是當前對話「滑動窗口」。

      就靠這四層,就實現了「它好像真的記得我」的效果。

      此處建議你,去問一下他問 ChatGPT「你記得我什么?」,ChatGPT 會詳細地列出了你這個人的 N 條事實。

      而在具體講記憶之前,我們得先搞清楚一件事:ChatGPT 每次在回答你時,實際拿到的是一整包上下文信息,而不只是你最后那句話

      它收到的內容,分成 7 個部分,結構是這樣的:

      [0] 系統級指令(System Instructions)    
      [1] 開發者級指令(Developer Instructions)
      [2] 會話元數據(Session Metadata)
      [3] 用戶記憶(User Memory)
      [4] 近期對話摘要(Recent Conversation Summary)
      [5] 當前對話內容(Current Session Messages)
      [6] 你的最新一句話(Your latest message)

      前兩個是固定模板,定義了模型整體行為,比如不能罵人、不能提供非法信息之類的安全規則。這些對我們來說沒啥好聊的。

      真正關鍵的,是從第三部分開始——會話元數據

      第一層:會話元數據(Session Metadata)

      別急著想象成什么高科技。


      所謂的“會話元數據”,其實就是 ChatGPT 在你每次打開和它第一次對話時,它會觀察這些信息:

      • 設備類型(你是用手機、平板,還是電腦?)

      • 瀏覽器和操作系統(開的是什么瀏覽器?Chrome、Safari,還是別的?)

      • 大致地理位置/時區(你的大致地理位置(比如在哪個國家)、本地時間是多少?)

      • 訂閱等級(Plus/Pro/Team)

      • 使用習慣(你的賬號用了多久,最近登錄頻率高不高?)

      • 你在過去一個月,平均一場聊幾輪?每條消息打多少字?

      • 深色模式開了沒?JavaScript 開沒開?

      • 屏幕多大?像素比是多少?

      • 這輪對話目前已經持續了多長時間?

      這些信息,不會被存進長期記憶,跟你是誰也沒直接關系。舉個例子,這位逆向的開發者的元數據是這樣的:

      - 用戶訂閱:ChatGPT Go   
      - 設備:桌面瀏覽器
      - 瀏覽器:Chrome on macOS(Intel)
      - 大致位置:印度(可能用了VPN)
      - 本地時間:約16:00
      - 賬號年齡:約157周
      - 最近活躍度:
      - 最近1天活躍1天
      - 最近7天活躍5天
      - 最近30天活躍18天
      - 對話模式:
      - 平均對話深度:約14.8條消息
      - 平均用戶消息長度:約4057字符
      - 模型使用分布:
      * 5% GPT-5.1
      * 49% GPT-5
      * 17% GPT-4o
      * 6% GPT-5-a-t-mini
      * 等等
      - 設備環境:
      - JS已啟用
      - 深色模式已啟用
      - 屏幕尺寸:900×1440
      - 頁面視口:812×1440
      - 設備像素比:2.0
      - 本次會話時長:約1100秒

      它們的作用,是當場用來“判斷你此刻的狀態”。換句話說,ChatGPT 會根據你當下的設備和使用習慣,來動態調整怎么說話。

      比如你是半夜一點,用手機打開它,它就可能默認你不想聽廢話,直接說重點。又或者,你最近常來,問題問得也復雜,它就知道你不是路人,是個“老用戶”,說話自然會更配合一點。

      這些信號不構成“記憶”,但它極大影響了你的體驗。

      第二層:用戶記憶(User Memory)

      如果說第一層的「會話元數據」只是 ChatGPT 在觀察你,那第二層的「用戶記憶」,就是它開始真正“記住你”的地方。

      這一層很關鍵。


      它會在后臺維護一份小小的“你”的資料卡,內容大概是這樣的:

      • 你的名字叫什么

      • 你在干什么工作

      • 你正在研究哪些主題

      • 你平時喜歡的表達風格

      • 你的目標是什么

      • 你提到過哪些長期的興趣或項目

      這些信息不會憑空出現。ChatGPT 只有在兩種情況下才會寫進這張“檔案卡”:

      一種是你明確告訴它。比如說:“記住我是一名 AI 編輯”,

      另一種是它自動識別。當你反復提到相同的信息(比如職業、學習方向、語氣偏好),它會判斷這些屬于“穩定事實”,并默默記下來。

      這層記憶最有意思的地方是,它是顯式保存的結構化信息。

      你可以讓它記,也可以讓它忘。一句“把剛才那條忘掉”,就能立刻清空。

      這就意味著,ChatGPT 的記憶是透明、可控的。

      每次你打開新的對話,這張“檔案卡”都會被自動加載進它的提示中。

      你問它問題,它就會在后臺先看一眼:“哦,他是做內容編輯的,寫作偏口語化風格?!?/p>

      于是它的回答風格、結構、語氣都會悄悄對齊你的偏好。

      這就是為什么很多人會有種錯覺:“ChatGPT 越聊越懂我。”


      第三層:近期對話摘要(Recent Conversation Summary)

      這一層是我看到逆向分析時最意外的部分。

      原本我以為 ChatGPT 會在后臺用一套類似 RAG 的機制,對你歷史對話做向量化處理、實時相似度匹配,然后按需拉取上下文。

      結果不是。它壓根沒用 RAG,甚至不“檢索”任何歷史內容。

      ChatGPT 用的,是一個提前生成的、輕量級的摘要系統。

      具體怎么做呢?

      它會把你最近十幾次聊天,整理成一份清單,每條包括:

      • 時間戳(比如 12 月 9 日)

      • 聊天標題(比如“Claude 的推理機制”)

      • 你當時說的幾句關鍵信息(只有你說的內容,不包含它自己的回復

      比如,像這樣:

      12 月 4 日:用戶聊了 AI 記憶機制。 12 月 6 日:用戶提到在寫統計類公眾號文章。 12 月 9 日:用戶詢問 Claude 的推理機制。

      大約會保留 15 條左右,這份摘要會預處理好并靜態注入到新會話里。

      也就是說,ChatGPT 并不需要記得你說的每一個字,它只需要知道你最近關注的方向,就足以銜接話題。

      這套機制看起來很樸素,但背后的取舍非常精準。相比于傳統 RAG 系統的繁瑣流程,它犧牲了細節,卻換來了速度、效率和 token 預算的可控性。

      而這,就足以讓你覺得“它和我是連續的”。

      第四層:滑動窗口(Current Session Messages)

      這就是大家最熟悉、也最容易誤解的一層。

      你可能以為 ChatGPT 一直記得你剛剛說過什么,甚至還會覺得它能理解本次全部對話。但其實,它有一個可視范圍,我們管它叫:滑動窗口(Sliding Window)

      簡單來說,每次生成回復時,ChatGPT 只能看到你和它最近對話的一段內容,而這段的長度是有上限的

      以 GPT-4 為例,最大上下文窗口是 128k token(大約 6 萬多個漢字)。超過這個上限,最前面的內容就會被“擠掉”,徹底遺忘。

      而且,滑動窗口里的內容,是一次性打包輸入模型的。你放進去什么,它就看什么,不做任何“回憶”操作。這也解釋了一個常見現象:為什么你刷新頁面或換個對話,它就像換了個魂。

      所以在寫 prompt、拼接上下文、做 Agent 時,尤其要注意:

      • Token 占比是否過高?

      • 有無冗余或重復信息?

      • 關鍵信息是否靠前呈現?

      你現在大概能明白,為什么 Manthan Gupta 會在最后說“這套系統沒有用 RAG”。

      我們一直以為,ChatGPT 的記憶像是某種大型知識檢索引擎,背后藏著復雜數據庫、長鏈式關聯、動態知識調取……

      但真相卻簡單得出奇。

      就靠 4 層結構,會話元數據、用戶記憶、對話摘要、滑動窗口,拼出了一個“記得你、懂你、陪著你”的 GPT。

      用分層 + 策略,而不是檢索,比 RAG 檢索要高效得多,也更可控。

      故事并沒有到這里。

      我做了一件事,問了 ChatGPT 你記的我什么。


      我強烈建議你此刻,去打開 ChatGPT 的 Memory 頁面。那張屬于“你的檔案卡”,也許正安靜地寫著——很多很多的你。

      突然翻到之前在小紅書上看到的帖子,一個女生半夜清理 ChatGPT 的 Memory,突然被 AI 記錄的人生狀態擊中的破防。


      還有一個人,“好像發現有一個人暗戀我,把我說過的話都拿小本本記下來。”,這個比喻太絕了,既溫暖又恐怖。


      ChatGPT 的記憶系統,技術上確實很簡單。但當你真的打開那個 Memory 頁面,看到它給你寫的那些文字時,那種感覺,是復雜的。

      它像一面鏡子,映出了你在 AI 面前展現的那個自己。

      可能是最脆弱的那一面、最真實的那一面、是最孤獨的那一面...

      這就是 AI 記憶最微妙的地方。它不只是記得你,它在書寫你。然后在某個深夜,當你打開那個頁面,看到那些被它整理好的、關于你的文字時,你會突然意識到:原來我是這樣的人。

      或者更準確地說:原來在 AI 眼里,我是這樣的人。

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