Pare de enviar seus dados privados para os servidores da OpenAI

Autoria: Matt Williams · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Stop Sending Your Private Data to OpenAI’s Servers · Canal: Matt Williams · 08:55 · Assistir no YouTube

Tópicos: Modelos de IA, Modelos locais e open source, Privacidade e proteção de dados

Resumo

O vídeo mostra como integrar modelos locais do Ollama ao app desktop do ChatGPT para manter dados sensíveis no próprio computador. O processo descrito funciona diretamente no macOS; usuários de Windows e Linux podem usar o Ollama com outros aplicativos. O apresentador explica quais dados podem ser enviados ou retidos pelo ChatGPT e como os modelos locais evitam que prompts e respostas da conversa saiam do dispositivo. Ele recomenda usar modelos na nuvem para tarefas de baixo risco e modelos locais para informações confidenciais.

Pontos-chave

O app desktop do ChatGPT pode ser integrado ao Ollama para usar modelos locais no macOS.
A integração permite alternar entre modelos locais e modelos da OpenAI no seletor do ChatGPT.
Atenção: mudar para um modelo da OpenAI no meio de uma conversa pode enviar também os dados compartilhados anteriormente nela.
Segundo o vídeo, conversas e arquivos enviados ao ChatGPT podem ser armazenados na nuvem e usados para treinamento por padrão.
Desativar o uso dos dados para treinamento não impede, por si só, que as conversas sejam retidas por cerca de 30 dias após a exclusão.
O recurso work with apps pode incluir na mensagem conteúdo de aplicativos abertos, como IDEs, terminais e editores de texto.
Com modelos locais do Ollama, a inferência ocorre no dispositivo e os prompts e as respostas não saem da máquina.
Desconectar a internet é um teste prático para verificar se o modelo está funcionando localmente.
A configuração protege o computador de cada usuário, mas não configura automaticamente o acesso de uma equipe inteira.
O apresentador recomenda modelos locais para documentos legais, informações médicas, código proprietário e registros financeiros.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Por que usar modelos locais	O apresentador explica os riscos de enviar dados privados ao ChatGPT e introduz o uso do Ollama.
01:01	Instalação e integração no macOS	O vídeo mostra como instalar o Ollama, ativar a integração com o ChatGPT e adicionar modelos locais.
03:37	Alternância de modelos e dados retidos	O apresentador demonstra a alternância entre modelos e descreve a retenção de dados e o acesso a aplicativos abertos.
06:17	Privacidade, limites e recomendações	O vídeo explica como verificar que a execução é local, aponta limites para equipes e recomenda quando usar modelos locais ou na nuvem.
08:22	Conclusão	O apresentador resume a recomendação de manter a integração do ChatGPT, mas usar o Ollama para dados privados.

Citações

Suas conversas não ficam apenas na janela do aplicativo. Elas vão para outro computador. — 00:00

Essa simples troca mantém seus dados privados no seu hardware. — 03:37

Se parar de funcionar quando a internet cair, nunca foi realmente local. — 06:49

Use o Ollama para qualquer coisa que possa prejudicar você se vazar. — 07:50

Conceitos e entidades

Ollama (ferramenta): Aplicativo usado no vídeo para executar modelos de IA localmente e integrá-los ao app desktop do ChatGPT.
ChatGPT (ferramenta): Aplicativo desktop cuja integração com o Ollama permite selecionar modelos locais.
OpenAI (empresa): Empresa cujos modelos e servidores são apresentados como alternativa aos modelos locais.
Ollama Cloud (ferramenta): Serviço na nuvem do Ollama que o apresentador diz usar para tarefas cotidianas.
modelos locais (conceito): Modelos executados no próprio dispositivo, sem enviar à nuvem os prompts e as respostas da conversa.
work with apps (conceito): Recurso que permite ao ChatGPT ler conteúdo de aplicativos abertos no Mac e incluí-lo em mensagens.
computer history (conceito): Recurso descrito no vídeo como capaz de registrar cliques, digitação e trocas de aplicativo quando ativado.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Quando você usa o ChatGPT, suas conversas não ficam só na janela do aplicativo. Elas vão para outro computador. Isso pode não ser um problema para uma lista de compras, mas é para sua declaração de imposto de renda, suas credenciais bancárias ou o código-fonte da sua empresa. Mas você não precisa fornecer suas informações privadas à OpenAI só para usar o aplicativo para desktop. Cada prompt que você digita, cada arquivo que envia e cada aplicativo que o ChatGPT lê por meio do recurso Work with Apps é armazenado na nuvem e usado

00:31 para treinar os modelos deles. Agora, fiz parte da equipe fundadora da Ollama e hoje vou mostrar como usar modelos locais, para que seus dados mais privados nunca saiam da sua máquina. A configuração é quase igual à integração com o Claude para desktop que mostrei recentemente, mas há uma peculiaridade estranha na hora de escolher os modelos. Infelizmente, por enquanto, essa integração com o ChatGPT só está disponível no Mac. Mas, se você usa Windows ou Linux, não vá embora ainda.

01:01 Vou mostrar como configurar isso no meu Mac, mas a Ollama também funciona em outras plataformas, e muitos outros aplicativos oferecem a mesma funcionalidade que o aplicativo ChatGPT para desktop. Se você está começando agora com modelos locais e Ollama, é fácil começar. Acesse ollama.com e clique no botão de download. Existem outras ferramentas que você pode usar para executar IA localmente, mas a Ollama é, de longe, o aplicativo open source mais popular e, sem dúvida, o mais fácil de usar sem abrir mão de

01:33 desempenho. Depois de baixar o arquivo, abra-o e arraste a Ollama para a pasta Aplicativos. Agora, abra a Ollama. A partir daqui, vou mostrar uma parte específica do Mac, então você pode avançar [limpa a garganta] para esta marca de tempo se estiver no Windows ou Linux, porque ainda tenho informações para vocês. Vou presumir que você já tem o aplicativo ChatGPT instalado no seu computador. Estamos falando especificamente do aplicativo instalado, não do site do ChatGPT. Agora, abra o aplicativo para desktop da Ollama. Na barra lateral, clique em Apps,

02:05 depois encontre o ChatGPT e ative a integração. Você também pode ativá-la ou desativá-la na barra de menus, que é como costumo fazer. O aplicativo avisará que o ChatGPT precisa ser reiniciado, então faça isso. Se ainda não baixou nenhum modelo da Ollama, experimente o Ornith 1.5 9B. Estou copiando o nome completo do modelo do site da Ollama. Basta acessar Models e rolar um pouco para baixo. Escolhi esse modelo porque é muito poderoso e pequeno o bastante para que

02:36 a maioria dos Macs consiga executá-lo, até mesmo alguns dos mais baratos. Agora, é aqui que fica um pouco estranho. Em um vídeo recente, mostrei o processo para o Claude para desktop. Para cada modelo existente, temos que selecionar os modelos que queremos neste menu suspenso. No ChatGPT, nós os adicionamos a um bloco que parece uma caixa de texto. Acho um tanto surpreendente que tenham feito algo com uma interface tão desajeitada, especialmente depois de usar um método bem diferente para fazer basicamente a mesma coisa

03:07 logo acima, na janela de configurações. O chato é que já há cinco modelos selecionados, e você precisa remover um antes de adicionar o seu. Eu preferiria poder adicionar um sexto ou sétimo e só então receber um aviso para remover os modelos excedentes. Em vez disso, você precisa procurar e excluir um modelo primeiro. Não é um impedimento, mas parece um pouco desajeitado e truncado. Depois de adicionar seus modelos locais, reinicie o aplicativo ChatGPT para desktop mais uma vez.

03:37 Quando ele abrir de novo, seus modelos locais da Ollama aparecerão ao lado dos modelos da OpenAI no seletor. A interface é a mesma. Os atalhos funcionam da mesma forma. Se quiser, você pode alternar entre um modelo local e um modelo da OpenAI no meio de uma conversa. A única diferença é qual cérebro responde às suas perguntas. E essa simples troca mantém seus dados privados no seu próprio hardware. Claro, se você compartilhou um documento privado com um modelo local e depois mudar, no meio da conversa, para um modelo da OpenAI,

04:10 todos os dados também serão enviados para lá. Então, tome cuidado. Nesse caso, provavelmente é melhor iniciar uma nova conversa. Antes de ficar muito à vontade, você precisa entender exatamente o que está evitando toda vez que clica em Enviar. E sejam bem-vindos de volta, pessoal do Windows e do Linux. Podem prestar atenção de novo. O aplicativo ChatGPT para macOS segue exatamente as mesmas regras de retenção de dados da versão web. Isso significa que cada conversa, cada arquivo enviado e cada captura de tela adicionada a uma conversa fica na nuvem, vinculada à sua conta da OpenAI.

04:43 Por padrão, seu conteúdo é usado no treinamento dos modelos, a menos que você acesse as configurações e desative essa opção. E, mesmo que faça isso, a OpenAI ainda mantém suas conversas por cerca de 30 dias depois que você as exclui. A desativação impede o uso no treinamento, mas não impede a retenção. Depois, há o recurso Work with Apps. Quando ele está ativado, o ChatGPT pode ler até cerca de 200 linhas dos aplicativos abertos no Mac. Isso inclui seu IDE, terminal, bloco de notas e editores de texto. Então,

05:15 se você tiver a senha de um banco de dados em uma janela do terminal ou código proprietário aberto no Xcode, esse conteúdo pode ser incluído na sua mensagem e enviado aos servidores da OpenAI. É conveniente, mas significa que ainda mais da sua atividade local é enviada sem que você perceba. A OpenAI também lançou um recurso chamado Histórico do computador em agosto de 2026. Se você optar por ativá-lo, ele registra seus cliques, o que você digita e as trocas entre aplicativos. Os arquivos de memória ficam armazenados sem criptografia no seu Mac, e qualquer outro programa em execução como o

05:47 mesmo usuário pode lê-los. Mesmo antes de qualquer coisa chegar aos servidores da OpenAI, sua atividade fica exposta na sua máquina. Agora você já sabe o que está enfrentando; veja como os modelos locais mudam o jogo de verdade. >> [fungada] >> Quando você executa um modelo da Ollama na sua própria máquina, seus prompts e respostas nunca saem do seu dispositivo. A inference acontece na sua GPU, e não há tráfego de rede de saída para a conversa em si. A política de privacidade da Ollama é explícita

06:17 sobre isso. Quando você usa modelos locais, eles não coletam, armazenam nem transmitem seus prompts. Eles não veem seus dados. Agora, mencionei isso em relação aos modelos locais, mas a Ollama também não coleta nada com os modelos na nuvem. Uso a Ollama Cloud no trabalho do dia a dia, mas alterno para modelos locais dependendo da tarefa. Você pode verificar isso por conta própria. Desconecte o cabo de rede ou desligue o Wi-Fi, e os modelos locais continuarão funcionando. As respostas parecem idênticas porque o processamento acontece no seu chip,

06:49 não no deles. Esse é o teste. Se parar de funcionar quando a internet cair, nunca foi realmente local. Agora, vamos ser honestos sobre o que isso resolve e o que não resolve. Essa configuração é individual. Ela protege sua própria máquina, mas não vai proteger magicamente uma equipe inteira. Se sua empresa precisa de acesso compartilhado, cada pessoa precisa configurar isso individualmente. Há uma nova versão da Ollama para equipes e empresas que pode ajudar, mas ainda não pesquisei sobre ela.

07:19 Para a maioria das tarefas, a diferença de qualidade entre os modelos da OpenAI e os da Ollama é menor do que você imaginaria. Os modelos locais podem demorar mais para carregar na primeira vez porque precisam caber na sua RAM, e sua RAM e capacidade de processamento são inferiores às da OpenAI. Além disso, os modelos dela permanecem na memória para atender muitos usuários. Depois desse primeiro carregamento, a velocidade parece normal. E, muitas vezes, os modelos locais podem ser mais rápidos do que os modelos da OpenAI. E, se um modelo local

07:50 não der conta de tarefas específicas, voltar para um modelo na nuvem leva apenas alguns segundos. Para pesquisas públicas ou sessões de ideias com pouco risco, os modelos da OpenAI são perfeitamente adequados. Use a Ollama para tudo que poderia prejudicar você caso vazasse. Pense em documentos jurídicos, informações médicas, código proprietário ou registros financeiros. Essa é a divisão que recomendo, e não é só uma teoria da conspiração de gente paranoica, não. A OpenAI já foi flagrada algumas vezes compartilhando dados de usuários de prompts

08:22 com outros usuários. Então, o risco é real. Mas, felizmente, você não precisa fornecer seus dados privados à OpenAI só para usar o aplicativo ChatGPT para desktop. Continue usando as integrações e os atalhos de que gosta; basta trocar o cérebro pela Ollama. Se quiser mais dicas de IA local, inscreva-se e ative o sininho. Toda semana falo sobre Ollama e automação. Vamos ver em breve se consigo aumentar ainda mais essa frequência. Muito obrigado por assistir. Até mais.

08:55 Meu café.

Transcrição original

[00:00] When you use ChatGPT, your chats don’t just stay in the app window. They go to another computer. That may be fine for a grocery list, but not for your tax return, or your bank login credentials, or your company’s source code. But, you don’t have to give your private information to OpenAI just to use the desktop app. Every prompt you type, every file you upload, and every app ChatGPT reads through work with apps, gets stored in the clouds and get used

[00:31] to train their models. Now, I was on the founding team at Ollama, and today I’m going to show you how to swap in local models, so your most private data never leaves your machine. The setup is almost the same as the Claude desktop integration that I showed recently, but with one weird quirk in how you pick your models. Unfortunately, for now, this integration with ChatGPT is only available on the Mac. But, don’t go away yet if you’re on Windows or Linux.

[01:01] I’m going to be showing how you set it up on my Mac, but on other platforms, Ollama still works, and many other apps give you the same functionality as the ChatGPT desktop app. If you’re new to local models and Ollama, getting started is easy. Visit ollama.com and click the download button. There are other tools you could use to run AI locally, but Ollama is the open-source app that is by far the most popular, and definitely the easiest to use without giving up any

[01:33] power. Once you’ve downloaded it, open the downloaded file and drag Ollama into applications. Now, launch Ollama. At this point, I go into a Mac-specific part, so you can skip [clears throat] ahead to this timestamp if you’re on Windows or Linux, because I still have info for you there. Now, I’m going to assume that you already have the ChatGPT app installed on your your We’re specifically talking about the installed app rather than the website for ChatGPT. Now, open the Ollama desktop app. In the sidebar, click apps,

[02:05] then find ChatGPT, and flip the integration on. You can also toggle it from the menu bar, which is usually how I do it. The app will tell you that ChatGPT needs to restart, so go ahead and do that. If you haven’t pulled any models from Ollama yet, try using Ornith 1.5 9B. I’m copying the full name of the model from the Ollama website. Just go to models and scroll down a little. I chose this one because it’s really powerful while being small enough that

[02:36] most Macs can run it, even some of the cheapest ones. Now, here’s where it gets a little weird. In a recent video, I showed the process for Claude desktop. We have to select the models we want from this drop-down for each existing model. For ChatGPT, we add them to a block in what looks like a text box. I find it kind of surprising that they did something that has such an awkward UI, especially after using a very different method for essentially the same thing

[03:07] just above it in the settings window. The annoying part is five models are already selected, and you have to remove one before you can add yours. I’d much rather be able to add a sixth or seventh and then get told to remove the extra ones. Instead, you have to hunt around and delete a model first. Now, it’s not a deal breaker, but it just feels a bit awkward and clunky. Once you’ve got your local models added, restart the ChatGPT desktop app one more time.

[03:37] When it opens again, your local Ollama models appear right alongside the OpenAI models in the picker. The UI looks the same. The shortcuts work the same. You can switch between a local model and an OpenAI model mid conversation if you want. The only difference is which brain answers your questions. And that single swap locks your private data on your hardware. Of course, if you shared a private document with a local model, then switch mid conversation to an open AI model,

[04:10] all the data will go there, too. So, be careful. In that case, it’s probably best to switch to a new chat. Before you get too comfortable, you need to understand exactly what you’re avoiding every time you hit send. And welcome back to the Windows and Linux folks. You can pay attention again. The ChatGPT macOS app follows the exact same data retention rules as the web version. That means every conversation, every uploaded file, and every screenshot you add to a chat lives in the cloud tied to your open AI account.

[04:43] By default, your content feeds into model training unless you dig into settings and opt out. And even if you do opt out, open AI still keeps your chats for about 30 days or so after you delete them. The opt-out stops training use, but it doesn’t stop retention. Then there’s work with apps. When this is enabled, ChatGPT can read up to about 200 lines from open apps on Mac. That includes your IDE, your terminal, your notes, and your text editors. So,

[05:15] if you have a database password in a terminal window or proprietary code open in Xcode, that content can get bundled into your message and sent to open AI servers. It’s convenient, but it means even more of your local activity is silently uploaded. Open AI also rolled out a feature called computer history in August of 2026. If you opt in, it records your clicks and typing and your app switches. The memory files sit unencrypted on your Mac and any other program running as the

[05:47] same user can read them. Even before anything hits OpenAI servers, your activity is sitting exposed on your machine. So, now you know what you’re up against, and here’s how local models actually change the game. >> [snorts] >> When you run an Ollama model on your own machine, your prompts and responses never leave your device. The inference happens on your GPU, and there is no outbound network traffic for the actual chat. Ollama’s privacy policy is explicit

[06:17] about this. When you use local models, they don’t collect, store, or transmit your prompts. They don’t see your data at all. Now, I mentioned this with local models, but they don’t collect anything with their cloud models, either. I use Ollama Cloud for day-to-day work, but I swap to local models depending on the task. You can verify this yourself. Pull your network cable out, or turn off Wi-Fi, and local models continue working. The responses feel identical because the processing is happening on your chip,

[06:49] not theirs. That is the test. If it stops working when the internet dies, it was never truly local. Now, let’s be honest about what this does and does not fix. This setup is per user. It protects your own machine, but it won’t magically secure a whole team. If your company needs shared access, everyone needs to set this up individually. Now, there is a new team and enterprise version of Ollama that may help, but I haven’t looked into that yet.

[07:19] For most tasks, the quality gap between OpenAI’s models and those on Ollama is smaller than you’d expect. Local models can load slower on first use because the model has to fit into your RAM, and your RAM and processing is slower than what OpenAI has. And its models stay in memory across lots of users. After that first load, the speed feels normal. And quite often, local models can perform faster than what you get with OpenAI models. And if a local model

[07:50] isn’t cutting it for specific tasks, switching back to a cloud model just takes a few seconds. For public research or low-stakes brainstorming, OpenAI models are totally fine. Switch to Ollama for anything that could hurt you if it leaks. Think legal documents, medical information, proprietary code, or financial records. That’s the split I recommend, and it’s not just tinfoil hat conspiracy theory here, either. OpenAI has been caught a few times sharing user data from prompts

[08:22] with other users. So, there is a real risk here. But thankfully, you don’t have to give your private data to OpenAI just to use the ChatGPT desktop app. Keep the integrations and shortcuts you like, just swap the brain to Ollama. If you want more local AI tricks, hit subscribe and the bell. I cover Ollama and automation every week. We’ll see soon if I can increase that cadence further. Thanks so much for watching. Goodbye.

[08:55] My coffee.