在可预见的未来,AI的重要性日益显现。外界普遍认为,Apple 若想继续保持领先地位,关键在于其AI领域的布局成果。
大陆 iPhone 16 AI模型会用百度AI吗?Apple 的AI之路为什么这么曲折?
其实,Apple 在人工智能技术并不是毫无准备,但以OpenAI为主的生成式AI发展如此迅速,让Apple 公司始料未及。
Apple AI的发展可以分为三个阶段:
Siri阶段
2010年,Apple 就以2亿美金收购了“Siri”项目,并将其发展为串联Apple 生态的智能语音助手。
然而,尽管Siri已经历了长达14年的迭代更新,但用户对其的评价却相当糟糕。Siri几乎未展现出明显的进步或提升,其功能仍然主要局限于查询天气、设置闹钟、讲述笑话等简单任务。在面对更复杂的对话场景时,Siri往往无法妥善处理,转而直接跳转至搜索网页。此外,Siri在语言的识别以及句式的理解方面也存在较大缺陷,因此常被戏称为“人工智障”。
Siri表现不佳的原因其实并不难以理解,要想实现Siri内容更丰富、功能更全面、个性化更出色,必须不断深入收集与分析用户的录音与行为数据。对于Apple 而言,其一直将用户隐私保护作为产品力的核心,因此,这样的升级将与其产品理念产生较大的冲突。
但Apple 用Siri记录用户说话曾引起轩然大波,此后Apple 使用外包团队收集相关数据以对Siri进行优化,Siri回答用户时只能在预设的数据库中寻找答案,Siri简单添加单词需要长达六周的时间,这让Siri难以实时优化与迭代,逐渐远离人工智能概念。
“仿生”阶段
Apple 仿生芯片自2017年起沿用至今,它最早诞生于iPhone X/8/8Plus的A11 Bionic处理器。它是手机处理芯片中增加了一个AI运算加速内核,又称NPU(嵌入式神经网络处理器)。
也因为名为仿生(bionic),彼时外界普遍认为这是一颗人工智能芯片。 实际上,仿生芯片特殊之处在于计算时不会干扰到CPU和GPU的正常工作,能在极低的功耗下瞬时为用户完成计算。但从另一个角度来说,这只实现了“人工”,并没有实现“智能”。
“空间计算”阶段
库克在 2023 年的WWDC主题演讲中表示:“空间计算将数字内容与物理世界无缝融合,同时允许用户保持存在并与他人保持联系”。显然,此时Apple 是相信未来是属于MR设备所打造的元宇宙的。
Apple 在2017年的IOS 11上首次展示了AR概念,并发布了AR开发工具ARkit。配合首发于iPad Pro的LiDAR激光雷达,用户能将原本不切实际或天马行空的想法呈现在眼前。随后,Apple 陆续推出空间音频、增强现实等功能,最终这些线索被今年发售的Vision Pro所串联。让设备通过传感器了解用户,通过深度学习算法为用户提供所需要的支持,这是Apple 对“人工智能”的理解。
Apple 是相信人工智能的,只不过它是以收集数据和设备协同的方式来实现这一点。截止2023年,Apple 总共收购了32家AI公司,是科技公司中收购数量最多的。现在的Apple 似乎既怕赶不上AI大模型的热潮,又怕在发展过程中压错注。
据知名Apple 爆料人Mark Gurman称,Apple 正在和谷歌洽谈“将谷歌Gemini Nano植入iPhone事宜”,谷歌Gemini Nano也是三星手机使用的端侧大模型。目前外界对Apple 大模型的说法层出不穷,在官方没有公布之前,很难断定Apple 最后会以什么方式入局。Apple 在大模型布局上的进度相对缓慢主要是以下两个原因:
一:大模型to C应用场景的空白
包括Chat-GPT在内,大部分生成式AI大模型仍围绕着网页对话框,对于普通用户来说,本质上还是一个更“智能”的私人助理或聊天机器人,如果大模型的作用只是给Siri升个级,Apple 无需大费周章。
与其他巨头不同,Apple 是更面向用户的科技公司。储备相关技术,并寻找将其转化为优质用户体验的切入点,这才是Apple 一贯的产品思路。
二:难以权衡用户隐私性
Siri项目不止一次引发过用户对隐私问题的担忧,而大模型的训练更会如此,Apple 作为一家特别强调用户隐私安全性的科技公司,自然要将生成式AI大模型的应用建立在保护用户隐私的前提下。
Apple 与OpenAI等公司的差异在于,Apple 的AI大模型旨在服务全球22亿台Apple 设备的用户,自然要针对性地收集用户信息并进行个性化训练。Apple 要考虑拿出一个什么样的隐私解决方案,目前最好的方法就是放入一个端侧的本地大模型,但这是否能带来突破性的体验还尚未可知。
对大模型应用场景的一些预测
首先,我们认为生成式AI大模型的核心优势在于打造各行业的“超级工具”, 类似于Sora在影视行业中所展现出的深远影响力。经过对每个行业内容的深度训练,大模型能够显著提供精准、高效的解决方案,从而成为推动行业发展的强大引擎。
其次,大模型对于To C场景而言,可想像的空间十分丰富,无论是为用户提供多元化的教育资源,还是进行精准的金融分析,或是实现个人情绪疏导,大模型都能依托其庞大的数据库进行个性化训练,但实现这些功能最大障碍依然是隐私安全问题。
Apple 并非完全不在用户手机中收集数据,实际上,Apple 用户可以通过访问“iPhone-隐私与安全性-分析数据”来查看被收集的大量数据。然而,Apple 采用了差分隐私算法,确保即便在收集数据的过程中,Apple 也无法确定这些数据具体来自哪部手机。目前,该算法主要收集硬件和性能统计等信息。
因此,我们期待Apple 能够妥善解决大模型训练与隐私保护之间的矛盾,进而为用户构建一个功能全面的AI助理,或AI分身,协助用户高效处理工作、生活事务。同时,也存在Apple 凭借其M系列处理器开创全新AI领域的可能性,从而成为一家融合用户、软件、硬件于一体的综合性AI公司。
人工智能领域能否迎来 “iPhone时刻”,在今年6月的WWDC中,我们就能够窥见一二。