苹果为何做不好AI？

作者：举大名耳，来源： 阿尔法工场研究院

导语：面对苹果今天在AI上的种种困境，人们不禁在想，倘若面对这些难题的是乔布斯，他又会如何决断呢？

在今年爆发的AI大战中，微软、谷歌、亚马逊等各个大厂，都纷纷使出了自己的浑身解数，渴望在未来的赛道中抢占先机。

然而，同样身为科技界龙头企业的苹果，却在这场竞争中“哑火”了。

面对不可忽视的AI大模型浪潮，苹果自己的AI究竟去哪了？

提到这个问题，很多人几乎都会想到iPhone自带的智能助手——Siri。

然而，实事求是地说，在近十年的历程中，Siri的表现不但没有变得更“智能”，反而变得愈发“智障”了。

反应间隔久、不能连续提问、回答刻板重复……等等这些特点，在GPT等AI变得愈发有“人性”的今天，都让Siri看上去比“机器”更冰冷了。

一个讽刺的事实是：这个今日连苹果内部员工都侧目的弃儿，十多年前，却是承载了乔布斯最大期望的“天之骄子”。

在当时的乔布斯看来，Siri不仅代表了苹果未来在AI领域的希望，而且“最终会在宇宙留下自己的痕迹”。

既然如此，那情况是怎么衰落到今天这个地步的？

隐私的枷锁

如果要为当下苹果在AI领域的乏力，找一个最主要的病灶，那这样的病灶，则莫过于苹果长期以来对用户隐私和数据安全的“执着”。

众所周知，大模型的训练，离不开大量数据的支持，这就意味着对用户信息和数据的访问，往往是无法避免的。

然而，对用户隐私的保护，一直以来都是苹果品牌形象和商业模式的核心，这就导致了其试图在发展大模型时，出现了各种焦头烂额的情况。

例如，由于无法获得实时的用户反馈和数据，每当研发团队试图为Siri增加一个新短语时，往往就需要重建整个数据库，这一过程耗时将会长达六个星期。

如果是复杂的功能，长则一年也很有可能。

不仅如此，而且苹果设计团队还多次拒绝允许用户对Siri回答问题进行反馈，导致开发团队无法理解模型的局限。

那么，这种今天看起来如作茧自缚一般的隐私政策，究竟是怎么在苹果内部形成的呢？

与所有事物的发展一样，苹果的隐私品牌也不是生来就有的，而是经历了10年的漫长发展，其对隐私的重视程度，实际上是在一次次被市场“毒打”下不断升级，直至成为苹果的“核心价值观”的。

其中最重要的两次转折，分别发生在2011和2014年。

2011年4月，苹果被爆出将用户定位信息明文上传服务器，侵犯用户隐私；

2014年7月，苹果又被黑客爆出存在多个后门，这些后门会通过一项未公开的技术，来提取iPhone中的短信、通讯录和照片等个人数据；

经过这两次“毒打”后，痛定思痛的苹果，不得不在隐私安全上下了狠功夫，在2015年重金挖来了有“隐私三沙皇”之一称号的谷歌全球隐私顾问Jane Horvath，来协助研发IOS系统中的隐私设计。

然而，“隐私”这一核心价值观的设立，对苹果而言，既是一块金字招牌，又是一条束缚自身的枷锁。

因为此后任何有碍于“隐私”的产品改动，都无益于在挑战自身辛苦积累的品牌忠诚度和市场占有率。

但人是活的，数据是死的，在通往大模型的路上，总有一些办法能让人另辟蹊径。

在2017年的WWDC大会上，苹果宣布采用联邦学习（Federated Learning）技术来改进Siri的语音识别功能。

它可以在设备上进行识别，而不需要将用户的语音数据上传到云端进行处理，从而保护用户的隐私。

这是个十分创新的技术，因为它解决了隐私安全和训练大模型之间的冲突。

当初始化的模型，在本地完成训练后，传回云端的只是一个基于本地数据训练而得到的模型，而不是用户数据本身。

这些本地模型被传输回云端后，通过模型聚合的方式，用户所有的本地模型将合并成一个全局模型。

最后，苹果会通过模型更新的方式，将合并后的全局模型传输回用户的本地设备上，替换原有的模型。

如此一来，苹果既实现了模型的训练，又保护了用户的隐私安全，可谓一举两得。