File caricati e conversazioni in ChatGPT, Gemini e NotebookLM: riservatezza, condivisione e uso ai fini dell’apprendimento
Guida sintetica per professionisti. In fondo a ogni sezione ho linkato le Fonti ufficiali su cui mi sono basato.
Perché questo tema è importante
Se si carica un testo inedito o riservato per ottenere una traduzione, un report o un’analisi su ChatGPT, Gemini, o NotebookLM è fondamentale sapere se il file e la relativa chat potranno essere: (a) condivisi con altri utenti, (b) usati per addestrare il modello, (c) conservati oltre il necessario.
Qui sotto ho provato a fare un confronto aggiornato al 21/10/2025 su cosa ci si può aspettare.
Tabella comparativa (visibilità, condivisione, training)
| Aspetto | ChatGPT (OpenAI) | Gemini (Google) | NotebookLM (Google) |
|---|---|---|---|
| Visibilità dei contenuti caricati | I contenuti restano di proprietà dell’utente e sono visibili solo nella propria sessione/account. | I contenuti sono legati al proprio account Google; cronologia e attività sono controllabili da Gemini Apps Activity/Attività (Fig. 3). | I file restano nel proprio account; l’utente decide se e con chi condividerli (anche pubblici, se lo sceglie). |
| Condivisione con altri utenti / terzi | Nessuna condivisione automatica con altri utenti o terze parti. | Nessuna condivisione automatica; in Workspace i dati restano nel dominio organizzativo. | Nessuna condivisione automatica; la condivisione è sempre esplicita (viewer/editor o pubblicazione). |
| Uso per addestramento del modello | – Possibile nei servizi consumer se non si disattiva l’opzione “Improve the model with your data / Migliora il modello per tutti” (Fig.1) o se non si usa l’opzione “Attiva Chat temporanea” (Fig.2). – No via API e nei piani Enterprise. |
Consumer: i dati possono essere usati per migliorare i modelli se “Activity/Attività” è attiva. Workspace/Enterprise: contenuti non usati per training esterno. |
Google dichiara che i dati personali non sono usati per addestrare NotebookLM (account consumer). In Enterprise i dati restano nel progetto Google Cloud del cliente e non sono usati per altri clienti. |
| Note | Controlli tramite “Impostazioni > Controllo dati”. Le Chat temporanee non sono usate per training e vengono eliminate dopo 30 giorni. |
Retention configurabile (3–36 mesi). Anche con Activity/Attività off, può esserci conservazione tecnica breve per sicurezza o abusi (72 ore). | Eventuale human review se si lasciano feedback. Evitare di caricare dati altamente sensibili se non necessari. |
| Fonti ufficiali | Data Controls FAQ How your data is used Policy site Consumer privacy |
Gemini Privacy Hub Manage Activity Workspace Privacy Workspace FAQ |
Learn about NotebookLM Public notebooks Enterprise overview |
Fig.1: ChatGpt Controllo dati > Migliora il modello per tutti. Disattivandolo le chat non vengono utilizzate per addestrare il modello.
Fig.2: In ChatGpt con l’opzione “Attiva Chat temporanea”, in alto a destra, la conversazione non viene salvata.
Fig.3: in Gemini con l’opzione salva l’attività disattivata si può evitare di salvare le conversazioni. Sempre dallo stesso pannello si può decidere quali conversazioni eliminare.
Rischi da gestire
- Retention tecnica: anche con impostazioni restrittive, può esistere una conservazione minima per sicurezza/abusi o per erogazione del servizio (es. 72 ore in alcuni casi documentati da Google).
- Human review circoscritta: in alcuni servizi Google, se si fornisce feedback, il contenuto può essere visionato da revisori con finalità di troubleshooting/sicurezza.
- Condivisione volontaria: la pubblicazione o condivisione dei notebook in NotebookLM è una propria scelta; verificare sempre i destinatari e le impostazioni.
Checklist operativa (consigli rapidi)
- Classificare i contenuti: se “altamente riservati/inediti”, prediligi piani Enterprise/Workspace o canali API e accertarsi che i darti siano mantenuti nell’unione europea.
- Impostare la privacy:
- ChatGPT: disattivare “Improve the model with your data” nei Data Controls.
- Gemini: verificare e configurare Gemini Apps Activity; in azienda usare Workspace.
- NotebookLM: evitare public notebooks salvo necessità; per massima garanzia valutare la versione Enterprise.
- Minimizzazione: caricare solo ciò che veramente serve; rimuovere metadati sensibili; valutare versioni anonimizzate quando possibile.
- Contratti/NDA: per materiali strategici, pretendi clausole “no training” e verifica la residenza dati (es. UE).
Conclusione
I file caricati non vengono condivisi automaticamente con altri utenti in nessuna delle tre piattaforme.
L’uso ai fini di apprendimento dipende da piano e impostazioni:
- ChatGPT (consumer) e Gemini (consumer) possono usare i dati per migliorare i modelli se non si disattiva l’opzione.
- NotebookLM dichiara di non usare i dati personali per addestrare il prodotto; in Enterprise/Workspace/API i contenuti non vengono usati per training e restano nel proprio dominio/progetto.
- Enterprise/Workspace/API per i lavori critici;
- Consumer con impostazioni restrittive (disattivazione data sharing/Activity) per lavori non sensibili;
- NotebookLM è ben posizionato sul fronte “no training” dei dati personali ma va usato evitando pubblicazioni non intenzionali dei notebook.
Questo è quello che sono riuscito a capire dalla documentazione, qualcuno ha informazioni differenti?
