苹果为何做不好AI（）

在苹果的发展历程中，乔布斯始终是一位充满激情和创新思维的领袖，他的思维方式不拘泥于传统，并时常用于冒险和尝试。

或许，在技术变革面前，人们需要的不仅仅是计算与权衡，更需要些许激情、理想与创新精神。

财务和运营管理出身的库克，在担任苹果公司的CEO期间，强调的是财务和营销，而不是技术研发。

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。

很久之前，有人曾问乔布斯对对于事业（career）的看法。

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。

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。

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；

而当苹果试图将“赚钱”放在第一位时，整个时期就完蛋了，这个逻辑没有成功，并且它从来都不管用。

面对咄咄逼人的AI大潮，库克虽然也在时代的推动下，并购了多家AI初创企业，如Turi、Lattice Data、Perceptio等；甚至还用重金从硅谷挖来了一支数据科学家团队。

到了那时，基于大模型的 Siri ，将会让手机成为一个几乎无所不包的多模态工具，无论是写文章、编程，还是绘画，都能随时随地，在小小的屏幕间实现。

“苹果过去的目标是造出世界上最好的个人电脑。第二个目标是赚钱。”

然而，库克所言的AI功能并非当下大热的AIGC，仍然属于“传统AI”的范畴，包括Apple Watch的跌倒检测、iPhone的碰撞检测等。

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。

这是因为，理性的计算看似让人做对了一切，但人们却因此而失掉了整个时代。

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。

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。

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。

既然如此，那情况是怎么衰落到今天这个地步的？

相较之下，将生成式AI嵌入苹果硬件、软件中的做法，暂时还看不到一个十分明确的商业化盈利模式，但苹果却要为巨大的算力、硬件付出高昂的成本。

然而，即便是如此有前途的技术，仍然没能挽救今日Siri的窘境，因为除了单纯的技术因素外，苹果在AI领域的疲软，还有更深层次的原因。

如此一来，苹果的商业版图将会扩大到什么地步？

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。

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”。

早在担任苹果公司首席运营官期间，他成功地优化了公司的供应链和生产流程，使得苹果在市场上取得更好的销售业绩。

纵观今日苹果在AI方面的种种谨慎，我们可以由此看出在后乔布斯时代，苹果精神内核的变化。

试想一下 ，如果嵌入到iPhone中的，是一个能够在本地部署，并且高度优化过后的，更小的 ChatGPT 呢？

那么，面对如此广阔的前景，苹果是否真的会错过这场新世纪以来最大的技术革命呢？

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。

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。

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？

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。

隐私的枷锁

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，面对变幻莫测的技术革命，人们不仅需要理性的计算，更需要想象力与激情。

用乔布斯的话来说：“是因为我们都讨厌自己的手机。”

库克的惯性

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？

最近，卡耐基梅隆计算机科学系助理教授陈天奇，就成功通过一个叫MLC LLM 的项目，让人们在各类硬件上原生部署任意大型模型，成为了可能。

借助 MLC LLM 方案，每个人都能在个人设备上部署 AI 模型，而无需服务器支持，并通过手机和笔记本电脑上的消费级 GPU 进行加速。

依据此前的推算，GPT-4 每千个提示词的成本高达 12 美分，加上苹果全球仅 iPhone 用户就突破十亿，其运行的成本将极其高昂。

因为在十多年的发展中，苹果主要是通过自主研发硬件和优化软件的方式，来创建和控制自己的产品生态系统，这在过去取得了巨大成功。

库克的谨慎与裹足不前，本质上是苹果在手机硬件时代思维惯性的一种体现。

写在最后

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”。

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。

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。

在他接替乔布斯成为苹果公司CEO后，他继续沿用了这种强调财务和营销的管理方式。

当一个想赚钱的CEO，有错吗？没有，但那只是对一家普通公司而言。

苹果目前最重要的两大产品——Apple II 和 iPhone，实际上并不是由一大堆市场研究或者金融表格推动的。

如果是复杂的功能，长则一年也很有可能。

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”。

乔布斯是这么看的：“不要规划事业（career），那是大多数梦想和直觉的敌人，也是人类有史以来发明的最危险、最令人窒息的一个概念。”

本文源自阿尔法工场研究院

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。

然而，这些存在仓库里的“快枪”、“大炮”，却由于库克的谨小慎微，而纷纷成了华丽的“摆设”。

想象一下，倘若这样的技术，被全球拥有接近 20 亿台设备的苹果采用，并将之与苹果全家桶里各种设备绑定，使AI服务集成到我们现有社交、出行、办公等等所有应用场景之中。

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。

实际上，这样的事情，已经有人做到了。

提到这个问题，很多人几乎都会想到iPhone自带的智能助手——Siri。

乔布斯曾经谈到过，为什么苹果失去他之后会出现问题：

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。

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。

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。

对苹果这样的科技巨头来说，仅仅“只想着赚钱”，就是其生命力枯竭的开始。

其中最重要的两次转折，分别发生在2011和2014年。

在二季度财报会议上，库克表示，AI功能已经嵌入到各种苹果产品中，苹果将继续有序地将AI融入设备中。

在乔布斯看来，公司只是一群人聚集在一起解决特定问题的组织，重要的不是公司本身，而是人们真正关注和感兴趣的事情。

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。

面对不可忽视的AI大模型浪潮，苹果自己的AI究竟去哪了？

如果要问库克与乔布斯最大的区别是什么，那恐怕“商人”与“梦想家”这两个词就足以概括。

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；