一项功能，两种哲学：为什么企业版Gemini没有“自定义指令”？

如果您同时体验过个人版的 Gemini Advanced 和企业版的 Gemini for Google Workspace，您可能会注意到一个细微但关键的差异：在个人版中，您可以设置“自定义指令”（Custom Instructions），让 Gemini 记住您的偏好、角色和输出风格；而在企业版的工作账户中，这个设置选项却不见了。

One Feature, Two Philosophies: Why Enteprise Gemini Lackes“Custom Instructions’?

这并非功能疏忽，也不是企业版“落后”于个人版。

这是一个经过深思熟虑的设计决策，它完美地揭示了消费级 AI 助手与企业级 AI 工具在核心哲学上的根本分野。这个决策背后，是企业软件对可控性、数据治理和安全合规的绝对追求。

1. 企业级控制：一致性压倒个性化

个人版 Gemini 的“自定义指令”功能，其设计目标是成为您的专属个人助手。您可以“训练”它：“我是一名五年级教师，请始终用简单的语言解释复杂概念”，或者“我是一名Python开发者，请总是在代码示例中添加注释”。这极大地提升了个人效率。

但将这个逻辑平移到企业环境中，就会产生混乱。

企业追求的是品牌声音的一致性、工作流程的标准化和输出结果的可预测性。

试想一个场景：

市场部的两名员工（A和B）同时使用 Gemini 起草一份关于新产品的公告。

员工 A 的个人指令是：“我喜欢活泼、幽默、充满表情包的风格。”

员工 B 的个人指令是：“我偏好严肃、专业、高度正式的财经术语。”

即使给予完全相同的原始提示（Prompt），公司也将得到两份风格迥异、甚至相互矛盾的产出。这对企业的品牌形象和内部协作而言，是一场灾难。

因此，企业版优先保证的是可控的、统一的AI能力，而不是数千名员工“千人千面”的个性化体验。

2. 治理悖论：“永久指令”与企业隐私承诺的冲突

这是最关键、也是最核心的原因。

Gemini for Google Workspace 的核心承诺之一是企业级数据隐私。Google 明确表示，您和您公司的员工输入的数据、生成的响应，绝对不会被用于训练 Google 的通用模型，您的聊天记录也不会被人工审查或永久保存（审计日志除外）。数据的主权归属于您的企业。

“自定义指令”功能的机制，恰恰与这一承诺产生了直接冲突。

“指令”本质上是一种需要被永久保存的个人配置数据。系统必须在您发起每一次新会话时都去读取这个“指令”，才能确保AI按您的要求行事。

这立即引发了一系列棘手的治理噩梦：

数据存储在哪里？ 这个“指令”数据是否与受严格保护的聊天内容存储在一起？
谁有权访问？ 员工的“自定义指令”是否属于个人隐私？
管理员能否查看？
- 如果管理员能查看或修改员工的指令（例如，防止员工设置不当指令），这就可能侵犯了员工隐私，违背了“管理员无法查看员工聊天内容”的承诺。
- 如果管理员不能查看，企业就失去了对这一功能的控制权，回到了第一个问题（一致性丧失）。

为了彻底规避这种数据治理和隐私权限上的两难处境，并严格遵守其企业级隐私承诺，最安全、最干净的选择就是——在当前阶段，不提供这项功能。

3. 不同的进化路径：集成与安全优先

个人版和企业版 AI 正在沿着两条不同的路径进化，以满足截然不同的用户需求。

个人版 (Gemini Advanced) 追求的是最前沿的模型能力。用户希望第一时间体验到最强大的模型、最新的功能（如 Gems、视频理解、更自然的语音对话）和最大程度的个性化（如自定义指令）。
企业版 (Gemini for Workspace) 追求的是稳定、安全和深度集成。企业客户（尤其是IT决策者）的关注点不在于模型是否“最新”，而在于：
1. 安全性： AI 是否有数据丢失防护（DLP）能力？
2. 合规性： 是否有完整的审计日志（Audit Logs）？
3. 集成度： AI 能否无缝地在 Gmail, Docs, Sheets 和 Meet 中工作？
4. 管理： 我（管理员）能否按部门精确控制谁能使用它？