Apple 正採取新方法來提升其 AI 能力，同時試圖保持其保護使用者隱私的聲譽。該公司已公佈計劃，透過一種稱為差分隱私的技術，透過分析裝置上的資料來增強 Apple Intelligence，旨在收集有用見解而不損害個人資訊。
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| Apple 透過裝置本地資料分析提升 AI 能力的同時保障使用者隱私 |
合成數據的挑戰
自推出以來，Apple Intelligence 一直面臨批評，許多使用者發現其效能與競爭對手相比不足。一個關鍵限制是 Apple 完全依賴純合成數據來訓練其 AI 模型。雖然合成數據試圖模模擬實使用者互動，但它常常無法捕捉人們實際使用 Genmoji 或寫作工具等功能的細微差別。這種方法造成了 Apple 的 AI 能力與那些利用大量真實使用者資料的競爭對手之間的差距。
差分隱私解決方案
為解決這些限制，Apple 釋出了一篇技術論文，題為《使用差分隱私理解 Apple Intelligence 的聚合趨勢》，概述了一種結合合成數據與匿名使用者反饋的新策略。Apple 的系統不直接收集使用者內容，而是將合成數據的表示傳送到裝置上，並分析這些資料與實際使用模式的比較情況。該過程包括向傳送回 Apple 的任何資料訊號新增噪聲，使得不可能將資訊與特定使用者聯絡起來。
Apple 的差分隱私方法：
- 生成合成資料來模擬使用者內容
- 將合成數據轉換為數值型"嵌入"
- 隨機調查選擇加入的裝置，比較合成數據與使用模式
- 為所有收集的資料新增"噪音"以確保匿名性
- 不直接收集電子郵件、簡訊或個人內容
- 不與 IP 地址或 Apple 賬戶 ID 關聯
新系統如何工作
對於像 Genmoji 這樣的功能，Apple 的系統隨機調查裝置，看它們是否遇到過某些型別的請求，例如戴牛仔帽的恐龍。裝置不會發回實際內容，而是提供一個匿名訊號，幫助 Apple 瞭解使用模式。對於基於文字的功能，如摘要工具，Apple 將合成模型的表示傳送到裝置上，然後裝置對最近的電子郵件樣本進行本地比較。這有助於 Apple 確定哪些合成數據最接近真實世界的使用情況，從而實現更有針對性的改進。
選擇加入要求
至關重要的是，這種新的訓練方法只適用於已選擇加入 Apple 裝置分析程式的使用者，通常是在裝置設定期間完成的。Apple 強調，參與不會使個人資料面臨風險，因為公司永遠不會看到實際的電子郵件、簡訊或其他內容。相反，它只接收關於哪些合成示例最接近真實使用模式的資訊，所有資料都與使用者身份或 Apple 賬戶斷開連線。
即將部署
Apple 計劃在即將釋出的 iOS 和 iPadOS 18.5 以及 macOS 15.5 測試版中推出這一新的 AI 訓練系統。該公司打算最終擴充套件這種方法，以改進其他 Apple Intelligence 功能，包括 Image Playground、Image Wand、Memories Creation、Writing Tools 和 Visual Intelligence。
即將釋出的帶有新AI訓練功能的軟體版本：
- iOS 18.5 測試版
- iPadOS 18.5 測試版
- macOS 15.5 測試版
隱私與效能
這一舉措代表了 Apple 在提升其 AI 能力和保持其以隱私為中心的品牌形象之間尋求平衡的嘗試。雖然差分隱私方法提供了比許多競爭對手使用的資料收集方法更強的隱私保護，但一些行業觀察家質疑這是否能讓 Apple Intelligence 縮小與對資料使用限制較少的競爭對手 AI 平臺之間的效能差距。
使用新訓練方法將改進的功能：
- Genmoji
- Image Playground
- Image Wand
- Memories Creation
- Writing Tools
- Visual Intelligence
更大的圖景
Apple 的方法突顯了 AI 行業中效能和隱私之間的持續張力。隨著 Apple Intelligence 的不斷發展，這種差分隱私策略的成功可能會影響其他公司如何處理 AI 訓練。如果 Apple 能夠在保持強大隱私保護的同時展示顯著改進，它可能會為平衡創新與使用者信任的負責任 AI 開發建立一個新標準。