ITCOW牛新网 4月27日消息，OpenAI 近日在 Hugging Face 和 GitHub 上开源了一款名为 Privacy Filter 的个人身份信息（PII）脱敏模型。该模型采用 Apache 2.0 协议，允许开发者下载并在本地环境中部署，旨在作为 AI 应用的“预过滤层”，防止用户隐私数据在发送至云端大模型前泄露。
Privacy Filter 的核心价值在于数据不出设备。用户在日常聊天或使用 AI 工具时，常会无意间粘贴包含手机号、地址等敏感信息的文本。该模型可在本地（包括笔记本电脑或浏览器）先行检测并遮盖 PII，再将脱敏后的“干净”文本发送给云端大模型处理，从源头降低隐私暴露风险。
技术层面，该模型总参数量为 15 亿，但基于混合专家（MoE）架构，每次推理仅激活约 5000 万参数，使其具备在资源受限设备上运行的能力。它支持 12.8 万 Token 的长上下文窗口，并采用双向 Token 分类技术，能更准确地理解语境，区分公开信息与个人隐私。
该模型覆盖了 8 类敏感信息识别：
- 基础身份：姓名 (
private_person)、地址、邮箱、电话 - 数字凭证：URL 链接、账号信息（银行卡号等）、密码及 API 密钥 (
secret) - 时间标识：日期
在 PII-Masking-300k 基准测试中，其 F1 分数达到 96%（准确率 94.04%，召回率 98.04%）。OpenAI 在修正数据集标注问题后，模型性能进一步提升至 F1 97.43%。
OpenAI 明确提醒，Privacy Filter 主要用于日志记录、审核及训练管线的隐私增强，并非法律或医疗领域的匿名化合规工具。在高敏感场景下，仍需结合人工审核及领域特定的微调。开发者可根据业务需求，利用其开源特性进行针对性优化。