ChatGPT 開始記住 Mac 工作軌跡，Computer History 建立跨 App 記憶

OpenAI 為 macOS 版 ChatGPT 推出名為 Computer History 的功能，可記錄使用者在應用程式與網站中的活動，並整理成可搜尋的時間軸與記憶，讓 ChatGPT 與 Codex 能查找近期的工作內容，或接續尚未完成的任務。此功能目前提供 ChatGPT Pro、Business 與 Enterprise 用戶使用，企業方案需由管理員先行開放。

這項功能觸及了 AI 助理長期以來的一個根本限制：缺乏脈絡。當使用者向助理提問時，助理只知道對話視窗中的內容，不知道使用者剛剛在做什麼、參考了哪些資料、卡在哪個環節。這使得每次互動都必須從頭說明背景，而說明背景本身就是相當可觀的摩擦。當助理能觀察到跨應用程式的工作軌跡，這層摩擦便大幅降低。

從產品設計看，「可搜尋的時間軸」與「記憶」是兩種不同層次的能力。時間軸提供的是原始紀錄的檢索——使用者可以回頭查找某個時間點在做什麼；記憶則是從這些紀錄中提煉出的持續性理解，讓助理知道使用者正在進行的專案、慣用的工具與偏好的作法。後者才是真正改變互動品質的部分。

與 Codex 的整合則指向更具體的應用場景。程式開發是典型的多工具、長週期工作——閱讀文件、查看程式碼、執行測試、除錯、參考網路資料，這些活動散落在不同應用程式中。若代理能掌握這整段軌跡，接續未完成任務的能力便從「重新描述需求」提升到「從中斷處繼續」。

隱私是這項功能無法迴避的核心議題。記錄使用者在所有應用程式與網站中的活動，其資料敏感度極高——可能包含通訊內容、財務資訊、醫療紀錄與工作機密。功能限定於付費方案並要求企業管理員開放，某種程度上是對這個風險的回應：付費用戶的合約條款通常提供更明確的資料處理保障，而企業層級的開關則讓組織能依自身政策決定是否啟用。

不過，控制權的設計細節才是關鍵。資料儲存在本機或雲端、保留多久、能否選擇性排除特定應用程式、以及是否用於模型訓練，這些都直接影響風險評估。在缺乏明確揭露的情況下，企業的資安與法遵團隊很難給出採用建議。

從產業趨勢看，這也是 AI 助理從「回答問題的工具」走向「持續在場的協作者」的一步。同類設計在其他平台上也陸續出現，而使用者對於「被觀察」的接受度，很可能成為決定這類功能普及程度的關鍵變數。

後續觀察重點包括：資料處理政策的詳細揭露、企業採用的實際比例，以及類似功能在其他平台的推進速度。