ChatGPT 能「监控」电脑了，体验过后我决定让他多看两眼

刷到一篇好文章。没收藏，手一滑，关掉了。

那个文档昨晚还开着，今早就不知道被拖进了哪个文件夹。

这种事，我最近已经碰到了好几次。

OpenAI 最近在 GPT 上推出了 Computer History （计算机历史记录）的新功能。

名字很抽象，如果用一个画面来理解它的话，它就像你头顶戴了一台全景相机，记录下你的一整天。今天去了哪里、耳机落在了什么地方，回看一遍，全知道。

Computer History，就是装在你电脑里的那台全景相机。

图｜OpenAI

明目张胆地「监控」你

Computer History 通过调用 macOS 的辅助功能权限，记录你在电脑上留下的一串动作，比如你点了什么、输入了什么、按了什么快捷键、从哪个 App 切到了哪个 App。

它不采集屏幕截图、录屏和音频，也不需要「屏幕录制」权限。

这些动作会先暂存在 Mac 上，最多保留 48 小时。系统会定期把它们整理成文字摘要，保存为本地记忆。之后你再提问，它就从这些记忆里找相关线索。

这个功能默认是关闭的，想要使用，需要 macOS 版 ChatGPT 桌面端，以及 Pro、Business 或 Enterprise 订阅。符合条件后，可以在设置里的「集成」页面开启。

打开之后，我先拿一件刚发生的事试了试。

早上，在小红书刷到一个有意思的帖子，我没收藏，直接关掉了窗口。

我对 GPT 说：「我记得我在小红书刷到一个有意思的笔筒，还是小盒子的淘宝店，但我忘了叫什么名字了。」

GPT 是怎么帮我完成这个任务呢？

它先读取 Computer History 的近期活动，能够找到我大概什么时候刷过小红书。再通过查找 Chrome 的本地历史，定位原帖，最后回看页面，确认那个模糊的店名。

在这个过程中，Computer History 没有保存帖子本身，也没有用截图或录屏。

它留下的是一串「面包屑」，让 Codex 知道该回哪一页找答案。

单点的信息能找回，一整段时间里的工作呢？

这次我问：「午休之前，我在做什么？」我想知道的是，稿子在午休前停在哪里，回来后又从哪儿接上。

顺带说一句，我测试它时，手头正在写的，正好就是这篇稿子。

我没有告诉它午休是几点开始的。它根据记录发现，约 12:01 之后没有可观察活动，12:48 我又开始编辑飞书，于是把中间这段空档推测为我的午休。

接着，它调取相关记忆，顺着我在飞书、网页和几个 Agent 之间的切换，还原出午休前这篇稿子已经写到了哪一步；再对照另一份文档里的大纲，判断哪些部分已经完成、哪些还没写，以及接下来原本准备往哪里推进。

出乎我的意料，它还对比了午休后的稿件变化，指出我回来后补了什么、目前停在哪里，并给出一个可以直接接着写的位置。

它给出的更像一份贴心的交接班记录。看完以后，我基本不用重新通读全文，就知道下一段该从哪里接。

这正好戳中了我的一个痛点。文档、代码和网页都能保存，但被一通电话或一次午休打断后，刚才为什么打开这个页面、准备怎么往下做，常常要靠自己重新想。

现在的应用能够保留我们的工作痕迹，但是没有办法保留那些珍贵的工作或者写作时的「状态」。

Computer History 没有完整保存我脑中的每一步思考，却能根据活动记录、文档变化和文章大纲，重新拼出一段足够让我继续工作的上下文。

任务结束后，那条十分钟摘要顶部冒出了一个叫「Activity recall」的 Skill 建议。它建议把刚才这套「从近期活动里找东西」的方法保存下来，方便下次复用。

现在不少 AI 都在鼓励用户把常做的工作做成 Skill。可真轮到自己写，很多人反而说不清。

每天打开飞书、拉数据、回群消息，做起来早就成了习惯，但要把每一步完整列出来，往往会漏掉不少。

Computer History 也许能补上这一步。先观察你怎么干活，从你的每一次点击里识别出重复路径，等这些操作反复出现后，它也许会提醒你：这套流程，要不要交给 Agent。

不过实测下来，缺点也明显。

动作提取得很准，可动辄五六分钟的检索时间，确实磨人——等它吐出答案的这几分钟，足够我又忘一次刚才要找什么。

另一个门槛是订阅。免费版和 Plus 目前都不能使用，Pro 及以上的订阅才解锁。另外，按照官方说明，事件定期会被整理成一次摘要。压缩可能丢掉部分细节；模型在整理和调用记忆时，也可能作出错误推断。

前人踩坑，后人改道

OpenAI 正在做的事，两年前就有人做过。

2024 年 5 月，微软随 Copilot+ PC 公布 Recall 这个新功能。

当时的官方演示确实很抓人，每隔几秒截取一次屏幕，将快照存进本地数据库，再整理成一条可以搜索的时间线。忘了文件放在哪，或者网页看到哪一页，都可以顺着记录往回找。

紧接着就翻了车。

安全研究员 Alexander Hagenah 写了款工具，叫 TotalRecall。它不需要管理员权限，就能自动定位本机保存的 Recall 数据库和截图，按日期范围整批复制出来，还能对截图 OCR 出的屏幕文字做关键词搜索。

换句话说，你几周甚至三个月的屏幕记录被装进了数据库，任何本机程序都能悄悄拷走。

因此，Recall 还没按计划广泛上线，就先被骂到回炉。

图｜Inc. Magazine

更早的 Rewind，走的是同一条路。每隔几秒截一张图，配一条漂亮的时间线，把自己做成了「人生回看器」。但方式同样是截屏，同样把隐私做成筛子。

就连 OpenAI 自己，上半年实验过的 Chronicle，也是截图方案。

Computer History 的出现，等于 OpenAI 亲手否掉了连续截图这条老路。

和隐私作对，注定是一条不好走的路。

从 Recall、Rewind、Chronicle 到 Computer History，这些产品形态不同，却都在尝试记录用户的使用过程。

这些公司不是看不见隐私带来的风险。恰恰因为风险已经如此明显，它们仍然不愿放弃，正正说明这背后藏着某种更值得他们冒险的东西。

答案可能在「过程数据」当中。

对于 AI 厂商来说，用户怎么做事，和用户最后说了什么同样重要。

传统 Chatbot 通常只能看到提示词和最终结果。用户查过哪些来源、在哪一步卡住、怎样调用工具，中间这些过程很少会完整进入对话。

Computer History 记录的是用户这一侧的过程：他怎样使用工具，工作停在什么位置。对 AI 厂商来说，这是一项很难忽略的价值，或许也是各大厂商争先推进 Agent 应用的重要原因。

图｜The Sweet Setup

相比于之前的产品，Computer History 绕开了获取用户的屏幕内容，用相对更温和的方式，将获取过程数据的代价，降低到用户可以接受的范围。

好处是，这种做法相对会减少需要采集和保存的原始内容，不过，并不意味着它没有隐私的风险。Computer History 的隐私声明里，写着这笔交换真正的账单。

事件在本地采集，但生成记忆时会启动一个临时 Codex 会话，将事件流发送到 OpenAI 的服务器处理。官方表示，处理完成后不会保留这批事件，也不会将其用于训练。不过，当记忆在之后的对话中被调用时，相关内容仍会进入对话上下文。

另一类风险，官方也写得很清楚：记忆会以纯文本 Markdown 文件保存在本地；网页里埋入的恶意指令，也可能随着事件流进入记忆，形成提示注入。涉及聊天和私人信息时，官方甚至建议直接暂停采集。

如果你问我，简单体验过 Computer History 之后，会不会把这个功能打开。

我会选 yes。

但我只会给必要的工作应用和网站放行。遇到聊天、账号和私人内容时，我还是会暂停。

这么做确实不能消除风险，不过这次体验让我清楚：在风险仍可控的前提下，找回工作状态、发现重复流程的价值，值得我承担这部分代价。

毕竟，我是真的希望有一台「全景相机」能替我记下那些，连我自己都没意识到的记忆和流程。

当成果随处都能保存，过程却在不断消失，这是一份值得谨慎冒险的价值。

作者｜方俊鸣

编辑｜肖钦鹏