ChatGPT常被描述為“最懂用戶的AI”，但鮮有人探究其“記憶”背后的技術邏輯。近期，一位開發者通過逆向工程揭開了這一謎題——沒有復雜的向量數據庫，也未依賴檢索增強生成（RAG）技術，其記憶系統僅通過四層架構實現個性化交互，這一發現顛覆了公眾對AI記憶的想象。

開發者曼坦·古普塔（Manthan Gupta）的實驗顯示，ChatGPT的記憶機制由四層結構組成：會話元數據、用戶記憶、近期對話摘要和滑動窗口。其中，會話元數據負責捕捉用戶當前設備、地理位置、時區、訂閱等級及使用習慣等信息。例如，用戶是否在深夜使用手機、屏幕尺寸、近期活躍頻率等數據，均被用于動態調整回答風格。這些信息雖不構成長期記憶，卻直接影響AI的響應策略——若用戶頻繁使用專業術語，系統會默認其具備技術背景，從而提供更深入的分析。

真正實現“個性化”的核心在于第二層“用戶記憶”。系統會記錄用戶主動提供的信息，如職業、興趣或表達偏好，同時自動識別反復提及的穩定事實。例如，用戶曾告知“我是數據分析師”，或多次討論機器學習話題，這些內容會被結構化存儲為“檔案卡”。用戶可隨時要求刪除或修改信息，這種透明可控的記憶機制，使得AI的回應更貼合個體需求。當用戶開啟新對話時，檔案卡會自動加載，AI據此調整語氣、結構甚至內容深度，營造“越聊越懂”的錯覺。

第三層“近期對話摘要”則采用輕量化設計。系統不會逐字檢索歷史記錄，而是將最近15次對話的關鍵信息（僅用戶發言）整理為時間軸摘要。例如，“12月5日：用戶討論AI倫理問題”“12月8日：用戶咨詢Python代碼優化”。這種設計犧牲了細節，但換取了處理速度與資源效率，使AI能快速銜接話題，避免“斷片”感。

最基礎的“滑動窗口”機制則限制了單次對話的上下文范圍。以GPT-4為例，其最大上下文窗口為128k token（約6萬漢字），超出部分會被自動清除。這意味著AI僅能“看到”當前對話的局部內容，無法回顧更早的交流。這一設計解釋了為何切換對話或刷新頁面后，AI的回應會顯得“重置”——它僅基于滑動窗口內的信息生成答案，而非全盤記憶。

四層架構的協同運作，使ChatGPT在技術簡潔性與用戶體驗間取得平衡。相較于依賴復雜檢索的RAG系統，分層策略更注重效率與可控性。例如，用戶記憶的顯式存儲允許即時修改，避免隱私隱患；對話摘要的輕量化處理則降低了計算成本，適合大規模應用。

這一發現引發了關于AI記憶倫理的討論。有用戶分享，清理ChatGPT記憶時，意外發現AI記錄了自己低谷期的情緒表達，這種“被書寫的自我”既令人感動，也引發對數據使用的擔憂。另一案例中，有人將AI的記憶功能比作“暗戀者的小本本”——它默默整理用戶的每一句話，在某個深夜突然呈現，讓人意識到自己在數字世界中的形象已被細致勾勒。

從技術角度看，ChatGPT的記憶系統并無革命性突破，但其設計哲學值得關注：通過分層架構與策略優化，而非堆砌技術復雜度，實現了個性化交互。這種“簡約而不簡單”的路徑，或許為AI發展提供了新思路——在追求智能的同時，如何以更透明、可控的方式理解人類，仍是未竟的課題。