第33章 Zed AI 隐私与信任边界指南

本页说明 Zed 中 AI 功能的隐私与信任边界，涵盖 Zed Agent、Edit Prediction、Inline Assistant 以及 Git commit generation。

默认情况下，Zed 不会保留您的提示词或代码上下文。对于 Zed 托管模型，Zed 已获得模型供应商的无训练承诺，供应商协议要求对推理请求实行零数据保留，例外情况是 带有安全保留条款的供应商指定模型，例如 Anthropic 的 Covered Models。Zed 仅在您明确提交反馈或选择加入训练数据收集时，才会保留 AI 数据。

AI 请求路径

Zed 托管模型的承诺

对于 Zed 托管模型，Zed 已获得模型提供商的承诺：禁止将你的提示词或代码上下文用于训练，并要求对推理请求实行零数据保留。 指定需安全保留数据的提供商模型（例如 Anthropic 的受覆盖模型）除外。下方链接的公开提供商文档介绍的是提供商计划或默认 API 条款；而 Zed 托管模型的请求受 Zed 与提供商之间的协议约束。

指定模型的提供方安全保留策略

部分提供方要求在特定平台上提供特定模型时，必须保留有限的数据。Anthropic 会为其指定的 Covered Models（涵盖模型，包括 Claude Fable 5）保留提示词和输出结果，用于信任与安全目的，保留期至少为 30 天。Zed 无法选择退出此保留策略，该策略适用于提供这些模型的所有平台。详情参见Anthropic 针对涵盖模型的数据保留实践。

对于这些模型：

• 不进行模型训练的承诺仍然有效。保留的数据仅用于安全审查，不用于模型训练。
• Zed 不保留你的提示词或输出结果。数据保留发生在提供方一侧，遵循其文档中规定的访问控制和删除时间表。
• 其他 Zed 托管的模型均保持零数据保留处理。

如果你不希望通过提供方保留数据，请使用提供方未指定用于安全保留的模型。改用你自己的 API 密钥或订阅并不能规避涵盖模型的数据保留，因为提供方会在提供这些模型的所有平台上执行保留策略。

Zed 保留的 AI 数据

仅在明确分享或选择加入时，Zed 才会保留 AI 数据：

• 响应评分与反馈可能会将对话线程发送给 Zed 以供审查和改进。
• 仅在用户选择加入、项目为开源且文件未被排除时，才会收集编辑预测的训练数据。

各类需主动选择加入的功能可能存储哪些数据，完整清单请参见 反馈与训练数据。

控制选项与相关隐私文档

• 遥测数据（Telemetry）：Zed 会收集哪些遥测数据，以及如何控制它们。
• 商业版隐私（Privacy for Business）：Zed Business 如何在整个组织范围内强制执行隐私设置。
• 管理员控制（Admin Controls）：所有者和管理员如何管理 Zed 托管模型、Edit Prediction 及反馈共享。
• AI 快速入门：如何关闭 AI 功能。
• 隐私政策（Privacy Policy）：Zed 的隐私政策。
• 分包方（Subprocessors）：Zed 的分包方列表。
• 服务条款（Terms of Service）：Zed 的服务条款。

反馈与训练数据 - Zed

常规 AI 请求不会被 Zed 保留。对于 Zed 托管模型，与模型提供商签订的协议禁止用你的提示词或代码上下文进行训练，并要求数据零留存——提供商指定需安全留存的模型（如 Anthropic 的 Covered Models）除外。本页面介绍的是那些因为你明确分享或主动选择加入、Zed 才可能保留 AI 数据的情况。

Zed 的 AI 功能包括：

• Agent Panel
• Edit Prediction
• Inline Assistant（内联助手）
• Git 提交信息生成

有关更完整的请求链路和提供商数据边界，请参阅AI 隐私。

Zed 托管模型的承诺

Zed 托管模型的零数据保留和无训练承诺（包括提供商指定模型的安全保留例外，例如 Anthropic 的 Covered Models）已记录在AI 隐私中。

响应评级与反馈

你可以对 AI 响应进行评级或提交反馈，以帮助我们改进 Zed 的系统提示、工具和 AI 产品体验。每次分享都是自愿选择，单次分享不代表授权未来继续收集数据。

注意：对 AI 响应进行评级会将对话线程发送至 Zed。该线程包含你的消息、AI 响应及线程元数据。如果你不希望 Zed 保留该线程，请勿进行评级。

反馈中收集的数据

对于你通过评级或反馈明确分享的对话线程，Zed 可能会存储以下信息：

• 对话线程中的消息和 AI 响应
• 你随评级或反馈提供的所有评注
• 线程元数据，如使用的模型、Token 数和生成时间
• 关于你 Zed 安装环境的元数据

如果你未对响应进行评级或提交反馈，Zed 不会为改进目的存储与 AI 功能使用相关的客户数据。

Zed 会单独收集与 AI 功能相关的遥测数据。这包括正在使用的 AI 功能及高层级交互元数据，以便了解性能状况（例如 Agent 响应时间、编辑接受率等）。详情见遥测。

收集到的反馈数据存储在 Snowflake 中。Zed 会定期审查这些数据，以优化提示、工具和产品质量。存储的反馈数据经过匿名化处理，并移除了访问令牌、用户 ID 和电子邮件地址等敏感信息。

编辑预测训练数据

除非同时满足以下条件，Zed 不会为 Edit Prediction 模型收集训练数据：

1. 在 Edit Prediction 状态栏菜单的Privacy（隐私）设置部分，开启Training Data Collection（训练数据收集）即可选择加入。
2. 该项目必须是开源的，通过是否存在 License 文件来检测。参见许可检测逻辑。
3. 该文件未被 edit_predictions.disabled_globs 排除。

Edit Prediction 的配置与提供方设置位于 Edit Prediction 页面。本页仅涵盖训练数据的收集与保留策略。

文件排除规则

无论是否选择加入，以下文件始终被排除在 Edit Prediction 的训练数据收集之外：

{
  "edit_predictions": {
    "disabled_globs": [
      "**/.env*",
      "**/*.pem",
      "**/*.key",
      "**/*.cert",
      "**/*.crt",
      "**/.dev.vars",
      "**/secrets.yml"
    ]
  }
}

你可以将额外路径或文件扩展名添加到 Zed 设置文件（编辑方法）中的 edit_predictions.disabled_globs 中，以显式排除它们：

{
  "edit_predictions": {
    "disabled_globs": ["secret_dir/*", "**/*.log"]
  }
}

Edit Prediction 训练收集的数据

对于选择加入的开源项目，Zed 可能会收集：

• 光标附近的代码片段
• 最近的编辑差异
• 生成的预测结果
• 仓库 URL 和 git 版本
• 缓冲区大纲和诊断信息

收集的数据存储在 Snowflake 中。Zed 会定期审查这些数据，从模型训练数据集中选取训练样本。纳入的数据经过匿名化处理，并移除访问令牌、用户 ID 和电子邮件地址等敏感信息。

该训练数据集公开存放在 huggingface.co/datasets/zed-industries/zeta。

训练数据集与模型输出

Zed 使用这份训练数据集对 Qwen2.5-Coder-7B 进行微调，训练出的模型已在 huggingface.co/zed-industries/zeta 上开放获取。

企业版管控

在 Zed Business 中，数据共享默认关闭，由组织管理员控制。管理员可以禁止成员提交 agent 线程反馈，或禁止其加入 Edit Prediction 训练数据收集。详见 Privacy for Business 和 Admin Controls。

适用条款

更多信息请参阅 Zed 服务条款。