微调即服务隐私：你的微调数据去哪了，以及微调会侵蚀对齐（连隐私拒答一起）
一句话摘要：在厂商 API 上微调（fine-tuning-as-a-service），有两个面要分开看。面①——你的微调数据在厂商侧的去向： 它被保留多久、会不会被用于训练或人工审查、产出的微调模型是否只供你私用，这些都不是一个数，要按各厂商当下条款逐项核（多数厂商官方文档称：微调输入输出默认不用于训练、微调模型仅供你私用——但仍要核你这个档、这个端点、这个区域的具体条款，且条款会变）。面②——微调本身会侵蚀对齐：Qi 等（ICLR 2024）用 OpenAI 微调 API、仅约 10 条对抗样本、花费小于 $0.20 就越掉了 GPT-3.5 Turbo 的护栏；更要紧的是，即便只用良性数据（Alpaca / Dolly）微调，也会无意中拉低安全对齐。结论先行：把数据交给厂商微调 API，既要核数据边界，也要假设微调会削弱对齐——包括模型原本会做的隐私拒答。（注意：Qi 等主要是安全对齐被侵蚀的结果，不是直接的数据泄露 / PII 抽取结果——本条据此说「微调会连隐私拒答一起削弱」，不夸大成「微调能把训练数据抽出来」。）