一天多前，邮箱里收到一封来自 OpenAI 的邮件，如下图。
大意是说，对方发现我在 Codex 中存在一些违反其政策的活动，例如：
网络滥用（Cyber Abuse）
同时提醒我：
如果继续违反这些政策，他们可能会采取进一步措施，包括停用我对 OpenAI 服务的访问权限。
最后还说，如果我认为这是误判，或者有任何疑问，可以点击下面的按钮发起申诉。
我回忆了一下。
虽然我一直开通着 Codex（类似于 Claude Code），但最近这两个多星期，其实更多是在使用 Opus 4.8，相比较而言，OpenAI 的 GPT-5.5 用得反而很少。
主要原因也很简单——Opus 4.8 确实比 GPT-5.5 更顺手。
至于 OpenAI 最新的 GPT-5.6，虽然已经发布，但目前仅向极少数用户开放，普通用户根本体验不到。
后来我想起一件事。
周日晚上，我打开一个私有文档时，不知道是不是文件关联的问题，Codex 意外读取了那个文件，而那份文件里包含了一些比较敏感的私人数据。
我怀疑，会不会因此触发了 OpenAI 的风控，误以为我进行了某些违规操作？
当然，这也只是我的猜测，并没有任何证据能够证明。
好吧，不管那么多了。
反正用大模型这么久，这种被限制的情况，也不是第一次碰到了。
就拿 Claude 最新的 Fable 5 来说，它的限制几乎已经到了有些"敏感过度"的程度。很多时候，只要它认为稍微有一点风险，就会直接拒绝回答。
有一次，我只是让它分析一段 JavaScript；还有一次，仅仅是让它帮我看看程序运行后的日志，它都会一本正经地告诉我：
No！
这种体验，实在让人有些哭笑不得。
相比之下，我还是更喜欢用 Opus 4.8，至少没有那么多乱七八糟的限制，用起来舒服得多。
不过，说起这些，我现在越来越觉得，大模型背后的这些"黑箱操作"，未来很可能会给我们带来不少麻烦。
比如收费机制。
大模型都说是按照 Token 消耗量来收费，但一个任务提交上去以后，模型内部到底经历了哪些步骤？真正消耗了多少 Token？用户其实根本不知道。
最终展示给用户的，往往只是一个统计结果。
至于这个数字究竟是如何计算出来的，用户完全无法验证。
对于付费用户来说，我认为这并不公平。
网上之前还有一种传言，说一些顶级 AI 公司，为了增加用户的 Token 消耗，会在系统提示词（System Prompt）里加入大量额外内容，让每次请求都平白多消耗一些 Token。
如果真有这样的操作，普通用户几乎不可能发现，只能默默承担更多费用。
前阵子，网上还流传过 Claude 为了限制部分地区用户使用，在客户端代码中加入了一些特殊判断逻辑，后来被用户发现后，又进行了修改。
对于这件事，网上一直有不少讨论。
但抛开这件事情本身不谈，它也让我想到另外一个问题。
如果一个操作最终被发现了，企业迫于舆论压力进行了修改，那么那些还没有被发现的操作呢？
用户又如何知道？
再比如，据媒体报道，一些美国 AI 公司为了防止其他企业蒸馏自己的模型，会采取一些针对性的保护措施。
例如，当系统怀疑某个用户正在进行模型蒸馏时，不一定直接拒绝请求，也不一定明确提示，而可能采用其他应对策略。
如果类似的机制真的存在，那么又会引出另一个问题：
如果系统误判了呢？
如果一个普通用户，仅仅是在正常使用模型，却因为误判而拿到质量更差的回答，甚至是不够准确的信息，那他的权益又该如何保障？
毕竟，用户是真金白银付费购买服务的。
我认为，用户至少有权知道：
自己当前得到的，到底是不是正常模型生成的结果。
退一万步讲，即便平台认为用户存在违规行为，也完全可以选择：
要么直接拒绝请求；
要么明确告知用户违反了哪一条规定。
无论怎样，都比在没有任何提示的情况下，悄悄在后台更换模型、调整策略，或者采用其他用户毫不知情的处理方式，要更加坦诚，也更值得信任。
或许有人会觉得，这些都只是技术实现层面的细节，普通用户没有必要了解。
但我并不这么认为。
用户可以不知道模型是如何实现的，但有权知道自己的请求是否被特殊处理；用户可以接受平台制定规则，但不应该在毫不知情的情况下，被系统悄悄改变处理方式。
AI 的能力可以越来越强，但越是强大的 AI，就越应该保持透明。
真正值得用户信任的，不仅仅是模型本身有多聪明，更应该是它处理用户请求时的公开、可解释和可预期，而不是把所有决定都藏在一个谁也看不见的黑箱里。
我并不是反对平台为了安全而采取必要的防护措施，真正值得警惕的是：这些措施越来越复杂、越来越隐蔽，而用户却毫不知情时，人与 AI 之间最重要的东西——信任，也可能会一点一点地被消耗掉。
毕竟，再强大的 AI，如果失去了用户的信任，它的价值终究也会大打折扣。
