Die Frage, ob OpenAI Ihre Daten beim Einsatz von Codex CLI und benutzerdefinierten Providern für das Modelltraining verwendet, ist für viele Nutzer und Unternehmen von großer Bedeutung. Datenschutz, Kontrolle über eigene Daten und die Gewissheit, dass keine ungewollte Datenweitergabe erfolgt, sind entscheidende Voraussetzungen, um KI-Anwendungen sicher und verantwortungsbewusst nutzen zu können. Insbesondere Entwickler, die auf individuelle Endpunkte setzen, wie sie etwa über Azure OpenAI bereitgestellt werden, wollen genau wissen, wie es um die Datensicherheit steht und ob ihre Daten für das direkte Modelltraining genutzt werden oder ob Telemetrie an OpenAI übermittelt wird. OpenAI ist eines der führenden Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz und hat mit Codex CLI ein mächtiges Tool geschaffen, das Entwicklern hilft, effizient mit KI-gesteuerten Programmierhilfen zu arbeiten. Codex ist bekannt für seine Integration in Entwicklungsprozesse, wobei Nutzer beispielsweise Quellcode generieren lassen und automatisierte Vorschläge erhalten können.
Dabei ist die Frage zentral, was bei der Nutzung von sogenannten "Custom Providern" – also eigenen Endpunkten oder Instanzen eines KI-Service, etwa auf Azure – mit den übermittelten Daten geschieht. Entwickler und Unternehmen möchten sicherstellen, dass ihre sensiblen oder proprietären Informationen nicht ungewollt in Trainingsdatenbanken von OpenAI fließen. Gerade in Branchen mit hohen Datenschutzanforderungen, wie etwa im Finanz- oder Gesundheitssektor, ist der Schutz der Daten essenziell. Die Unterscheidung zwischen dem direkten Nutzen der KI-Dienstleistung und dem dauerhaften Speichern sowie Verwenden von Daten für Trainingszwecke ist dabei entscheidend. In der offiziellen Diskussion zum Thema, dokumentiert auf der GitHub-Seite des Codex-Projekts, wurde klargestellt, dass bei Verwendung von Custom Providern keine Telemetriedaten an OpenAI gesendet werden.
Das bedeutet, dass sämtliche Daten, die über Ihre eigene Infrastruktur laufen, auch nur dort verbleiben. Ein Beispiel hierfür ist der Azure OpenAI Service, der als kundenspezifischer Endpunkt fungieren kann. Die Daten fließen also nicht zurück in die OpenAI-Zentrale, sondern werden ausschließlich für die von Ihnen gewünschte Verarbeitung genutzt. Dies schafft nicht nur Sicherheit bezüglich Datenschutz und Datenverwendung, sondern erleichtert auch die Einhaltung rechtlicher Vorgaben im Rahmen von Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) oder anderen nationalen Bestimmungen. Unternehmen können sich darauf verlassen, dass keine unerwünschte Speicherung oder Nutzung ihrer Daten für das Grundlagentraining der KI erfolgt, solange Custom Provider verwendet werden.
Die Bedeutung dieser Zusicherung darf nicht unterschätzt werden. Während bei vielen herkömmlichen Cloud-Diensten eine gewisse Datenweitergabe für Optimierungs- oder Trainingszwecke erfolgt, stellt OpenAI mit der Option der Custom Provider ein Modell bereit, bei dem diese oft kritische Passage sicher ausgeschlossen werden kann. Das erhöht die Akzeptanz und ermöglicht es Unternehmen, fortschrittliche KI-Funktionen einzusetzen, ohne ihre Datenhoheit aufzugeben. Zusätzlich existiert im offiziellen Codex-Repository ein Abschnitt zum Thema "zero-data-retention-zdr-usage", der beschreibt, wie Datennutzung im Standardbetrieb gehandhabt wird und dass bestimmte Konfigurationen bei OpenAI selbst keine dauerhafte Datenspeicherung vornehmen. Allerdings zielt dieser Standard nicht auf die Welt der benutzerdefinierten Endpunkte ab, welche noch strengere Datenschutzgarantien bietet, indem sie die Daten gar nicht das eigene Netzwerk verlassen lassen.
Neben dem Datenschutz muss auch die Frage nach dem Wohlfühlfaktor für Entwickler angesprochen werden. Die Entwickler-Community hat sich auf GitHub mit etlichen Beiträgen und Diskussionen für eine klare Dokumentation und Transparenz eingesetzt. Gerade mit Blick auf Compliance und Unternehmensvorschriften ist die dokumentierte Versicherung der nicht erfolgenden Datenspeicherung und Nichtübermittlung von Telemetriedaten durch Custom Providers ein wichtiger Faktor. Es ist dabei hervorzuheben, dass OpenAI zwar weiter daran arbeitet, die Dokumentation zu verbessern und offene Fragen zu klären, jedoch durch die Community selbst bereits eine eindeutige Positionierung für diesen Aspekt geschaffen wurde. Nutzer können daraus ableiten, dass die Verwendung von Codex CLI in Verbindung mit maßgeschneiderten Endpunkten für sie keinerlei Risiko hinsichtlich Datenweitergabe an OpenAI birgt.
Was bedeutet das konkret für die Praxis? Wenn Sie Codex CLI mit einem OpenAI-eigenen Endpunkt nutzen, besteht die Möglichkeit, dass Ihr Inputzeitweise eventuell zu Trainings- und Telemetriezwecken verwendet wird, sofern Sie dies nicht ausdrücklich deaktivieren oder vereinbart haben. Anders sieht es aus, wenn Sie eigene Instanzen oder Azure OpenAI als Custom Provider nutzen. Hier erfolgt kaum bis keine Datenweitergabe an OpenAI und es wird keine Telemetrie übertragen. Die Daten verbleiben innerhalb der von Ihnen kontrollierten Umgebung, was bei vertraulichen und sensiblen Projekten ein enormer Vorteil ist. Technisch gesehen läuft die Anbindung an Ihre eigenen Endpunkte meist über sogenannte API-Schlüssel oder Tokens, die dafür sorgen, dass keinerlei Verbindungsdetails oder Daten an OpenAI selbst übermittelt werden.
Die Daten werden direkt zwischen Ihrem lokalen Rechner oder Server und dem jeweiligen Dienstanbieter ausgetauscht. OpenAI stellt lediglich die KI-Modelle und Schnittstellen zur Verfügung, ohne Zugriff auf den Datenverkehr zu haben. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass OpenAI mit Codex CLI und der Nutzung von Custom Providern wie Azure OpenAI eindeutig den Schutz von Nutzerdaten priorisiert. Die Daten, die Sie an Ihre eigenen Endpunkte übermitteln, werden nicht für das Modelltraining verwendet und es werden keine Telemetrieinformationen an OpenAI gesendet. Für Unternehmen und Entwickler ist dies eine optimale Kombination aus innovativen KI-Tools und höchster Datensicherheit.
Die Nutzung von Codex CLI im Enterprise-Kontext und mit benutzerdefinierten Providern bietet damit die Sicherheit und Kontrolle, die sich professionelle Anwender heute erwarten. Datenschutzkonforme KI-Nutzung und die Gewissheit, keine Datenverluste oder unerwünschte Datenweitergabe zu riskieren, eröffnen neue Möglichkeiten für den verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz in verschiedensten Branchen. In Zukunft dürfte OpenAI die Entwicklung in diesem Bereich weiter vorantreiben, indem Datensicherheit und Kontrollmöglichkeiten für Nutzer noch transparenter und zugänglicher gemacht werden. Ein weiterer Ausbau der Dokumentation und technischer Features wird dazu beitragen, dass die Schnittstelle zwischen Anwendern und KI-Dienstleistern weiterhin auf Augenhöhe und vertrauensvoll bleibt. Für Nutzer, die flexibel und sicher auf KI-Modelle zugreifen wollen, ist die Option, eigene Endpunkte zu verwenden, ein entscheidender Vorteil.
Diese Form der Cloud-basierten, aber zugleich lokal kontrollierten Nutzung von KI ist ein Trend, der sowohl den Bedürfnissen von Entwicklern als auch von Unternehmen entspricht, die strenge Anforderungen an Datenschutz und Datenhoheit haben. Letztlich zeigt sich, dass OpenAI mit Codex CLI und benutzerdefinierten Providern eine Lösung anbietet, die der modernen IT- und Entwicklungspraxis Rechnung trägt. Datenschutz und Sicherheit stehen im Zentrum, ohne dass die Leistungsfähigkeit und Flexibilität der KI-Funktionen darunter leiden. Damit können Nutzer sicher sein, dass ihre Daten in guten Händen sind und die KI ausschließlich so arbeitet, wie sie es wünschen.
