如果按照美国多项调查的结果，多数人在年初会为自己设定新年目标，但坚持时间往往并不长。有研究显示，约23%的人会在一周内放弃新年决心，接近一半的人会在1月底前中止，最终只有约9%的美国人能在一年内完成自己列出的目标清单。目标模糊、难度过高或过度依赖外部因素，被认为是决心难以落实的主要原因。

在此背景下，有用户开始尝试借助大型语言模型来改进这一过程，测试聊天机器人能否基于长期对话中积累的个人信息，生成更具体、可执行的新年决心。

利用“记忆”功能生成个性化清单

该用户在与一款聊天机器人长期互动后，注意到系统会在后台持续记录并整理其在对话中透露的个人信息。根据介绍，这一功能被称为“记忆”，由OpenAI在2024年推出，此后不断扩展和更新。OpenAI首席执行官Sam Altman曾将“记忆”称为人工智能最重要的“突破”方向之一，并表示公司将在2026年大力强化这一能力。

所谓“记忆”，是指系统会在多轮对话中保留用户的偏好和背景信息，以便在后续回答中进行个性化处理。例如，如果系统记录到用户是素食者，在提供午餐建议时就会自动排除肉类选项。用户可以在界面中通过点击个人资料图标，进入“个性化”菜单下的“记忆”板块，并在“管理”页面查看和调整系统已存储的相关条目。

该用户在查看自己的“记忆”记录时发现，系统不仅保存了其生日、婚姻状况、居住地和子女姓名等信息，还记录了诸如“写关于沥青的文章”“偏好使用直引号”等较为细节的内容。用户认为，这一功能一方面被定位为提升回答质量的个性化工具，另一方面也可能在一定程度上增强用户对特定平台的黏性，因为当某一系统掌握的个人信息更全面时，用户更可能持续使用，而不是频繁更换不同的聊天机器人。

在此基础上，该用户尝试将这一“记忆”能力用于新年决心的制定。他在界面中选择了GPT-5.2模型，并启用“扩展思考模式”，以便系统在单次查询中调用更多计算资源。随后，他向系统输入了一段较长的提示语，要求其“回顾过去一年的对话记忆”，并据此为自己制定一份面向2026年的新年决心清单。

提示语中明确要求：生成10条“非常具体、可执行”的决心，覆盖工作、健康、家庭等多个生活领域；遵循专家关于“现实、可执行且真正可达成”目标设定的通行做法；并根据系统对用户价值观和表达偏好的了解，对决心进行个性化表述和结构化呈现。

经过数分钟处理后，系统给出了定制化清单。用户表示，这些建议在细节和针对性方面明显区别于自己以往较为笼统的目标设定。

工作与健康目标的细化呈现

在工作方面，系统生成的首条决心是“每周4天进行45分钟的925新闻编辑冲刺”，并设定了量化目标——“每周发布3篇本地来源的湾区电讯报道（许可、安全、开业、学校、市政厅），全年请假不超过6周”。

从这一表述中，用户认为系统已经准确掌握了其经营本地新闻出版物、负责湾区“925”地区通讯的职业背景，并据此推断出其报道类型和大致休假时长。另一条与工作相关的决心是“每周5天完成30分钟的授权进度”，并附有具体执行方式，指向其作为新闻摄影师、日常需要积累可授权照片的工作内容。

除职业目标外，系统还提出了多项健康相关建议。例如，围绕低密度脂蛋白（LDL）胆固醇，系统建议通过“3个默认选项”来“自动化”更有利于LDL控制的饮食结构，其中包括“每天摄入一种可溶性纤维食物（豆类、燕麦、奇亚籽等）”等具体做法。

用户回忆称，自己曾在2025年上传过血液检测结果，并请系统协助解读。此后，系统在“记忆”中保留了相关指标信息，并在制定新年决心时将其纳入考量。除饮食外，系统还建议其建立适应不同工作强度的锻炼计划，包括为“有三个孩子的父亲”设计的简化版本，同时提出提升Python编程技能、增加出差拍摄酒店等方面的目标。

用户表示，相比自己现实生活中“在日常生活中更加专注”这类较为抽象的表述，系统生成的决心更强调可量化指标、具体行动步骤和责任机制，这与不少目标设定方法中强调的“可衡量、可执行”原则相符。

细致“记忆”引发隐私考量

在肯定系统输出具体性的同时，该用户也对聊天机器人掌握的个人细节表示担忧。他指出，自己从未明确要求系统长期保存这些信息，而是系统在默认情况下自动保留了对话中的大量内容。

在一些相对无关紧要的偏好上，例如破折号格式或对某位作家（Jared Bauman）的喜好，用户认为“记忆”功能尚在可接受范围内。但当系统开始保留基于早期对话的高度具体医疗信息，而这些信息连用户本人都已不再记得时，他认为这一过程在主观感受上已接近对隐私边界的触碰。

根据OpenAI目前提供的设置选项，用户可以在“记忆”管理页面中删除特定条目，也可以选择完全关闭该功能，或在处理敏感话题时使用“临时聊天”模式，以避免相关内容被长期记录。该用户在查看系统记录后，删除了部分涉及医疗细节或存在错误的条目。

不过，从Altman此前的公开表述来看，“记忆”正被视为现代聊天机器人的核心能力之一。随着模型规模和数据中心扩展空间的边际效应变化，系统通过长期积累用户信息来提升交互质量的趋势，预计仍将持续。这意味着，大型语言模型在技术路径上有可能不断扩展对单个用户的长期认知，而相关信息的存储范围和透明度，将成为用户在使用此类工具时需要持续关注的议题。

在当前阶段，该用户的做法是，在了解并管理“记忆”设置的前提下，将系统对自身的长期记录转化为一份更具可执行性的年度目标清单。同时，他在个人层面增加了一条新的年度计划：在与大型语言模型互动时更加谨慎地分享个人信息，并意识到一旦输入系统，相关内容可能在技术上被长期保留。