今天小編分享的科技經驗：蘋果為何做不好AI？，歡迎閲讀。
在今年爆發的 AI 大戰中，微軟、谷歌、亞馬遜等各個大廠，都紛紛使出了自己的渾身解數，渴望在未來的賽道中搶占先機。
然而，同樣身為科技界龍頭企業的蘋果，卻在這場競争中 " 啞火 " 了。
面對不可忽視的 AI 大模型浪潮，蘋果自己的 AI 究竟去哪了？
提到這個問題，很多人幾乎都會想到 iPhone 自帶的智能助手—— Siri。
然而，實事求是地説，在近十年的歷程中，Siri 的表現不但沒有變得更 " 智能 "，反而變得愈發 " 智障 " 了。
反應間隔久、不能連續提問、回答刻板重復……等等這些特點，在 GPT 等 AI 變得愈發有 " 人性 " 的今天，都讓 Siri 看上去比 " 機器 " 更冰冷了。
一個諷刺的事實是：這個今日連蘋果内部員工都側目的棄兒，十多年前，卻是承載了喬布斯最大期望的 " 天之驕子 "。
在當時的喬布斯看來，Siri 不僅代表了蘋果未來在 AI 領網域的希望，而且 " 最終會在宇宙留下自己的痕迹 "。
既然如此，那情況是怎麼衰落到今天這個地步的？
01 隐私的枷鎖
如果要為當下蘋果在 AI 領網域的乏力，找一個最主要的病灶，那這樣的病灶，則莫過于蘋果長期以來對用户隐私和數據安全的 " 執着 "。
眾所周知，大模型的訓練，離不開大量數據的支持，這就意味着對用户信息和數據的訪問，往往是無法避免的。
然而，對用户隐私的保護，一直以來都是蘋果品牌形象和商業模式的核心，這就導致了其試圖在發展大模型時，出現了各種焦頭爛額的情況。
例如，由于無法獲得實時的用户反饋和數據，每當研發團隊試圖為 Siri 增加一個新短語時，往往就需要重建整個數據庫，這一過程耗時将會長達六個星期。
如果是復雜的功能，長則一年也很有可能。
不僅如此，而且蘋果設計團隊還多次拒絕允許用户對 Siri 回答問題進行反饋，導致開發團隊無法理解模型的局限。
那麼，這種今天看起來如作繭自縛一般的隐私政策，究竟是怎麼在蘋果内部形成的呢？
與所有事物的發展一樣，蘋果的隐私品牌也不是生來就有的，而是經歷了 10 年的漫長發展，其對隐私的重視程度，實際上是在一次次被市場 " 毒打 " 下不斷更新，直至成為蘋果的 " 核心價值觀 " 的。
其中最重要的兩次轉折，分别發生在 2011 和 2014 年。
2011 年 4 月，蘋果被爆出将用户定位信息明文上傳伺服器，侵犯用户隐私；
2014 年 7 月，蘋果又被黑客爆出存在多個後門，這些後門會通過一項未公開的技術，來提取 iPhone 中的短信、通訊錄和照片等個人數據；
經過這兩次 " 毒打 " 後，痛定思痛的蘋果，不得不在隐私安全上下了狠功夫，在 2015 年重金挖來了有 " 隐私三沙皇 " 之一稱号的谷歌全球隐私顧問 Jane Horvath，來協助研發 IOS 系統中的隐私設計。
然而，" 隐私 " 這一核心價值觀的設立，對蘋果而言，既是一塊金字招牌，又是一條束縛自身的枷鎖。
因為此後任何有礙于 " 隐私 " 的產品改動，都無益于在挑戰自身辛苦積累的品牌忠誠度和市場占有率。
但人是活的，數據是死的，在通往大模型的路上，總有一些辦法能讓人另辟蹊徑。
在 2017 年的 WWDC 大會上，蘋果宣布采用聯邦學習（Federated Learning）技術來改進 Siri 的語音識别功能。
它可以在設備上進行識别，而不需要将用户的語音數據上傳到雲端進行處理，從而保護用户的隐私。
這是個十分創新的技術，因為它解決了隐私安全和訓練大模型之間的衝突。
當初始化的模型，在本地完成訓練後，傳回雲端的只是一個基于本地數據訓練而得到的模型，而不是用户數據本身。
這些本地模型被傳輸回雲端後，通過模型聚合的方式，用户所有的本地模型将合并成一個全局模型。
最後，蘋果會通過模型更新的方式，将合并後的全局模型傳輸回用户的本地設備上，替換原有的模型。
如此一來，蘋果既實現了模型的訓練，又保護了用户的隐私安全，可謂一舉兩得。
然而，即便是如此有前途的技術，仍然沒能挽救今日 Siri 的窘境，因為除了單純的技術因素外，蘋果在 AI 領網域的疲軟，還有更深層次的原因。
02 庫克的慣性
如果要問庫克與喬布斯最大的區别是什麼，那恐怕 " 商人 " 與 " 夢想家 " 這兩個詞就足以概括。
财務和運營管理出身的庫克，在擔任蘋果公司的 CEO 期間，強調的是财務和營銷，而不是技術研發。
早在擔任蘋果公司首席運營官期間，他成功地優化了公司的供應鏈和生產流程，使得蘋果在市場上取得更好的銷售業績。
在他接替喬布斯成為蘋果公司 CEO 後，他繼續沿用了這種強調财務和營銷的管理方式。
當一個想賺錢的 CEO，有錯嗎？沒有，但那只是對一家普通公司而言。
對蘋果這樣的科技巨頭來説，僅僅 " 只想着賺錢 "，就是其生命力枯竭的開始。
面對咄咄逼人的 AI 大潮，庫克雖然也在時代的推動下，并購了多家 AI 初創企業，如 Turi、Lattice Data、Perceptio 等；甚至還用重金從硅谷挖來了一支數據科學家團隊。
然而，這些存在倉庫裏的 " 快槍 "、" 大炮 "，卻由于庫克的謹小慎微，而紛紛成了華麗的 " 擺設 "。
在二季度财報會議上，庫克表示，AI 功能已經嵌入到各種蘋果產品中，蘋果将繼續有序地将 AI 融入設備中。
然而，庫克所言的 AI 功能并非當下大熱的 AIGC，仍然屬于 " 傳統 AI" 的範疇，包括 Apple Watch 的跌倒檢測、iPhone 的碰撞檢測等。
庫克的謹慎與裹足不前，本質上是蘋果在手機硬體時代思維慣性的一種體現。
因為在十多年的發展中，蘋果主要是通過自主研發硬體和優化軟體的方式，來創建和控制自己的產品生态系統，這在過去取得了巨大成功。
相較之下，将生成式 AI 嵌入蘋果硬體、軟體中的做法，暫時還看不到一個十分明确的商業化盈利模式，但蘋果卻要為巨大的算力、硬體付出高昂的成本。
依據此前的推算，GPT-4 每千個提示詞的成本高達 12 美分，加上蘋果全球僅 iPhone 用户就突破十億，其運行的成本将極其高昂。
然而，面對變幻莫測的技術革命，人們不僅需要理性的計算，更需要想象力與激情。
試想一下 ，如果嵌入到 iPhone 中的，是一個能夠在本地部署，并且高度優化過後的，更小的 ChatGPT 呢？
到了那時，基于大模型的 Siri ，将會讓手機成為一個幾乎無所不包的多模态工具，無論是寫文章、編程，還是繪畫，都能随時随地，在小小的螢幕間實現。
實際上，這樣的事情，已經有人做到了。
最近，卡耐基梅隆計算機科學系助理教授陳天奇，就成功通過一個叫 MLC LLM 的項目，讓人們在各類硬體上原生部署任意大型模型，成為了可能。
借助 MLC LLM 方案，每個人都能在個人設備上部署 AI 模型，而無需伺服器支持，并通過手機和筆記型電腦上的消費級 GPU 進行加速。
想象一下，倘若這樣的技術，被全球擁有接近 20 億台設備的蘋果采用，并将之與蘋果全家桶裏各種設備綁定，使 AI 服務集成到我們現有社交、出行、辦公等等所有應用場景之中。
如此一來，蘋果的商業版圖将會擴大到什麼地步？
那麼，面對如此廣闊的前景，蘋果是否真的會錯過這場新世紀以來最大的技術革命呢？
03 寫在最後
面對蘋果今天在 AI 上的種種困境，人們不禁在想，倘若面對這些難題的是喬布斯，他又會如何決斷呢？
很久之前，有人曾問喬布斯對對于事業（career）的看法。
喬布斯是這麼看的：" 不要規劃事業（career），那是大多數夢想和直覺的敵人，也是人類有史以來發明的最危險、最令人窒息的一個概念。"
在蘋果的發展歷程中，喬布斯始終是一位充滿激情和創新思維的領袖，他的思維方式不拘泥于傳統，并時常用于冒險和嘗試。
蘋果目前最重要的兩大產品—— Apple II 和 iPhone，實際上并不是由一大堆市場研究或者金融表格推動的。
用喬布斯的話來説：" 是因為我們都讨厭自己的手機。"
在喬布斯看來，公司只是一群人聚集在一起解決特定問題的組織，重要的不是公司本身，而是人們真正關注和感興趣的事情。
喬布斯曾經談到過，為什麼蘋果失去他之後會出現問題：
" 蘋果過去的目标是造出世界上最好的個人電腦。第二個目标是賺錢。"
而當蘋果試圖将 " 賺錢 " 放在第一位時，整個時期就完蛋了，這個邏輯沒有成功，并且它從來都不管用。
縱觀今日蘋果在 AI 方面的種種謹慎，我們可以由此看出在後喬布斯時代，蘋果精神内核的變化。
或許，在技術變革面前，人們需要的不僅僅是計算與權衡，更需要些許激情、理想與創新精神。
這是因為，理性的計算看似讓人做對了一切，但人們卻因此而失掉了整個時代。
