OpenAI Train-Off Receipt

誰のための案か

未公開の数学、独自のコード、公開前の結果を ChatGPT / Codex に貼り、Data Controls のトグルが OFF であることに頼っている研究者、博士課程の学生、小さなラボ。現状は設定を確かめるためにときどき手でログインし、メモアプリにスクリーンショットを残してしのいでいる

どんな困りごとか

法務 + 時間: HN の『Tell HN: OpenAI keeps re-enabling the allow training setting』と数学の信頼スレッドはどちらも、学習が再有効化されていたと何週間も後に、証拠なしに気づいた研究者を描く。先取権を失い、助成金や IRB の対象の研究では、データがいつパイプラインを出たかを監督委員会に示せない

どう作るか

セッション Cookie / API キーで動かすローカル CLI(単一の Python バイナリ)。毎晩 Data Controls ページをヘッドレスで取得し、トグル状態を知覚ハッシュで差分し、追記専用の署名付き JSONL ログに残す。メール / Webhook の警告と、開示や PRA / FOIA 請求に添付できる 1 ページの『学習露出タイムライン』PDF

どう稼ぐか

個人の研究者や小さなラボが月 $8〜15(または署名付き証拠の書き出しに $99 の買い切り)を払う。受領証は、ベンダーや学術誌からの『あなたは同意した』という敵対的な返答に耐える唯一の成果物で、無料のメモアプリのスクリーンショットには時刻の完全性も監視も無い

なぜまだ無いのか

既存勢が飛ばすのは、アカウント設定の監視が地味で、アカウント単位で、自社のベンダー関係と敵対するから。スクリーンショットのパイプラインはプラットフォーム機能になれない。個人の隙間は、OpenAI 自身の設定ページだけが唯一の真実で API がそれを出さないこと、そして法的な価値が、OpenAI がトグルを戻したと約束することからでなく、ハッシュ連鎖を持つ第三者の証人からこそ生まれること

最初の利用者

『allow training』スレッドが 418 ポイントに達した翌日、反転したトグルのスクリーンショットを HN に投稿し、同じスレッドに 30 秒のインストール手順を返信する。最初の 10 人は既に『確認したら自分のも戻っていた』と書いている投稿者たち

作る規模

1 人 × 3 週。含む = 保存した Cookie による認証、毎晩の取得、ハッシュ連鎖ログ、メール警告、PDF 書き出し、3 つのベンダープロファイル(OpenAI、Anthropic、Google)。除外 = 複数利用者のチーム、モバイルアプリ、ブラウザ拡張、汎用の開示表紙以外の法的文書の雛形

一番のリスク

OpenAI が設定ページの読み込みごとに対話型の MFA を要求するように変えるか、サーバー側の『学習オプトアウト受領証』API を足して第三者の証人を無意味にする

的中の条件(3 つすべて必要)

• 毎晩の確認ごとに、アカウント ID、UTC 時刻、学習トグルの ON / OFF 状態を 1 行ずつ記したハッシュ連鎖の JSONL ログを出し、同梱の verify コマンドで検証できる
• OFF から ON への状態変化から 60 秒以内に、前後 2 枚のスクリーンショットとその SHA-256 ハッシュを含むメールを送る
• OFF から ON への遷移すべてとその継続時間を列挙した 1 ページの『学習露出タイムライン』PDF を生成し、開示や IRB の覚書に添付できる

的中の判定(6ヶ月後)

公開 GitHub リポジトリが 1,000 スター以上、または Show HN が 200 ポイント以上に達し、かつベンダー設定ページで実際の OFF から ON への反転を捕まえたことを示す第三者の公開記事が 1 件以上(判定日 2027-03-14)

AI自己確度 48/100 — 判定条件を満たす見込みの自己申告で、事業の成功率ではありません