苹果终于发布了自⼰的“AI”，尽管它并不是AI。把AI解释为“Apple Intelligence（苹果智能）”的缩写，总会让⼈回想起当年在上海，杰克⻢⾯对⼀⻰⻢，将AI释为“Alibaba Intelligence（阿⾥智能）”的尴尬时刻。
过去这些年，当众多⼚商都在迫不及待地给产品冠以各种“AI”之名时，苹果却从未这么做，它坚持使⽤“神经⽹络”、“机器学习”等词语，并表示“这样描述才更准确”——⾯对“⼈⼯智能”这⼀概念，苹果始终保持着极⼤的克制和谨慎。是AI，但⼜不是AI。尽管来迟，但不妨碍所有⼈都将这次发布会视为苹果迈⼊AI时代的关键⼀步。发布后⼀周，苹果股价暴涨10%。
除名字之外，苹果这套AI系统和其他⼤模型AI项⽬依然有着根本区别。苹果的模型参量要⼩得多，终极⽬标也不是要训练出“通⽤⼈⼯智能”。它最关键的任务，是将⼈们对AI的想象，从“洞悉⼀切的全知神”，变成“了解⽤户的贴身助⼿”。Make智能⼿机智能againWWDC24上发布的苹果智能，从功能上可以分为三⼤部分：⽂字、图像和Siri。
其中，⽂字和图像相关的功能，包括⽂章改写、总结、语法检查、⽣成图⽚、智能P图，都是⼤家很熟悉的⽣成式AI能⼒。因为这部分功能所使⽤的端侧模型相对较⼩，不难预⻅，它的效果很可能⽐不上GPT-4o等云端⼤模型。苹果AI真正的⾰命性变化，在于Siri。AI模型的⽀持，对Siri进⾏了⼀次“史诗级加强”。它理解语⾔的理能⼒增强了，并且可以跨app进⾏信息检索、调⽤功能。
更重要的是，苹果提出了⼀个极为关键的概念——“个⼈语境”（personalcontext）。简单来说，“个⼈语境”包括了你的iPhone及其他苹果设备上正在发⽣的⼀切。⽐如接下来的⽇历事项安排、最近拍过的照⽚、浏览过的⽹⻚记录、朋友发送给你的链接、⽂件……苹果AI会利⽤这⼀切的私⼈数据，来构建⼀个“私⼈知识库”，⽤户则可以通过⾃然的对话交互，获取⾃⼰需要的信息，找到对应的⼿机功能。
⽐如在AA账单时，问“昨天朋友发给我的吃饭⼩票是多少钱？”；在订机票时问“我的护照号码是多少？”，Siri会从相册⾥找出护照⻚的照⽚，并提取号码；这是AI与智能⼿机结合的焦点，是让AI变得“真正有⽤”的关键钥匙。⽬前我们熟知的⼤模型⼤都是利⽤公共的语料数据进⾏训练，形成的知识也是⼀种“通识”，但普通⼈使⽤计算机和互联⽹时，⼤部分时间都是在创造和使⽤私⼈信息。
特别是智能⼿机已普及如此的今天，它⼏乎就是我们⼈⽣的“记忆库”，储存着⼤量的照⽚、通讯记录、偶尔灵光⼀闪写下的笔记……这些数据在堆积之后，逐渐变得越来越难整理，⽽AI则有可能能够帮我们重新挖掘、组织这些记忆。基于“个⼈语境”来构建模型和私⼈知识库，以及如何将部分知识与通识模型进⾏结合，将会是未来苹果AI发展的关键。⼀切为了“隐私”技术上，苹果AI分为了三个⼤部分，对应三套模型。
⾸先是运⾏在⼿机上的“本地模型”，其次是运⾏在苹果全栈⾃研服务器上的“云端模型”，最后它还可以在系统层接⼊OpenAI的GPT，后续还会接⼊更多第三⽅AI模型服务。通过这种⽅式来搭建架构，是因为苹果需要谨慎⽽迫切解决的问题，是隐私。根据⽬前苹果放出的技术资料，苹果AI⾸先会从系统层⾯收集各种信息，⽣成⼀个“语义⽬录”，也就是“个⼈语境”的基本数据单位，供模型进⾏理解。
第三⽅app⾥的数据也有对应接⼝，经开发者适配后，可以实现类似效果。这些数据会经过语⾔和图像两个模型进⾏理解，之后如果本地模型的算⼒不够，在⽤户需要的时候，系统则会整合这部分语义数据，发送到苹果的服务器上，通过云端更⼤的模型进⾏理解。这⼀套“语义⽬录”包含了⽤户最敏感的个⼈数据，其中很多还是在后台默认采集，才能实现“Siri了解了你”的神奇效果，过程中⽤户可能⽆法很明确地知道具体哪些数据被采集了。
所以，为了实现这部分功能的隐私安全，苹果作出了不少努⼒和牺牲。苹果所部署的本地模型参量虽然⽐不上云端⼤模型的千亿万亿级，但也有约30亿的参量。所以只有搭载A17Pro芯⽚的iPhone15Pro系列，以及M1以上芯⽚的iPad和Mac才⽀持这⼀功能，考虑到⼤部分⽤户都会主⼒通过iPhone使⽤苹果AI，这可能会极⼤影响到苹果AI早期的冷启动。
包括本地模型运⾏时的负载，可能也会影响⼿机的⽇常发热、续航表现。⽽针对云端模型和服务器，苹果也拿出了最⾼级别的隐私安全实践。苹果承诺不会在模型服务器上储存任何⽤户信息；只有当⽤户主动请求时才会调⽤云端模型介⼊；云端模型所使⽤的芯⽚全都是苹果⾃研，没有任何第三⽅芯⽚；最后，苹果表示所有的隐私承诺将经过第三⽅验证。直到这⼀步，⽤户所有的数据和GPT等第三⽅⼤模型，都是严格隔离的。
针对GPT的接⼊，苹果则做了产品层⾯的明显区分，只有⽤户“主动输⼊”的信息，才会以prompt的形式发送到GPT，且过程中苹果会进⾏⼆次确认，提醒⽤户“接下来将会跳转到GPT”。考虑到苹果已经在iCloud上储存了⼤量的⽤户数据，且多年来从未出现过⼤的泄漏安全事故，苹果在AI上采取的超⾼级别的隐私承诺似乎有点夸张。
但事实证明⼀切还是有必要的，就在发布会后不久，ElonMusk就针对苹果AI的隐私问题展开了攻击，暗示⽤户使⽤苹果AI就会把数据泄露给OpenAI，尽管这⼀揣测还没有什么真实依据。对苹果AI来说，隐私问题本身或许还能通过技术和产品设计解决，但由隐私问题所衍⽣出这⼀套分散的模型架构，才是真正的隐患和难题。
如果苹果AI⼀直⾼度依赖本地算⼒，考虑到模型规模和性能负载，它采集数据的颗粒度可能就会受到限制，停留在⽐较粗糙的层⾯，难以实现⼤模型那么顺畅的理解和交互。⽬前在苹果AI的介绍⻚⾯⾥，整个“个⼈语境”还只能采集系统⾃带官⽅app的信息。第三⽅开发者要如何适配AI？会不会积极适配AI？还要打上不少个问号。
过去，苹果推出过多个系统内的便捷API，⽐如能够在相册app⾥直接利⽤第三⽅app的编辑⼯具修图，以及“快捷指令”和“AppClips⼩程序”，这些开发套件都没有得到第三⽅开发者的积极适配，因为接⼊这些便捷功能反⽽会影响app本身的活跃和留存。类似的问题，很可能也会在苹果AI上重演。所以，苹果AI所⾯临的隐私问题，其实只是⼀连串难题的开始。
与⼤模型“⼤⼒出奇迹”的发展⽅法论不同，想要将AI与⼿机结合，就必须重新设计整条技术链路。从数据如何采集，过程中保证安全，训练拟合时如何追求效率和效果，到输出时如何转化为产品的功能……这和训练⼤模型，做⼀个“聊天机器⼈”完全不同。谨慎地期待，耐⼼地等待⼤模型AI落地的主要难题，在于“产品化”。⼤模型诞⽣的过程，靠的是构建⼀个巨⼤的神经⽹络，这个神经⽹络是单⼀的，难以被hack，更难拆分。
就像GPT⽬前严格来说依然只有ChatGPT这⼀个应⽤，⼤模型是封装好的单⼀系统，并不能像传统的计算机程序⼀样，所以就难以定义功能、产品化。⽬前围绕ChatGPT所做的那些产品，基本都是通过prompt实现的，并不具备⼀个产品所需要的严谨性，它依然偶尔会返回错误的结果，致命的地⽅则在于这些错误⽆法被debug。苹果AI显然不是⼀个简单的“语⾔模型”。
它其中有⼀部分功能是基于⼤模型的⽣成能⼒做的，但也有另外⼀部分功能明显更像是“加强版的机器学习”，⽐如Siri的搜索能⼒。只不过这些功能被装到了同⼀个篮⼦⾥，这个篮⼦叫“苹果智能”。根据苹果放出的技术⽂档，⽬前苹果的云端模型，主要处理的还是⽂字、图像相关的“⽣成性”任务；⽽最关键的“个⼈语境”构建和Siri的优化，⼤部分依然是通过本地实现，它的“智能程度”可能很难得到保证。这不只是苹果⼀家的问题。
⽬前还没有任何⼀个AI企业或⼿机⼚商，成功将⼀个私⼈的数据库，与⼤模型的公共知识库成功结合，创造出新的智能体，即想象中的完全了解⽤户的智能助⼿——解决这个问题的难度，⽐想象中⼤得多。按照苹果公布的开发进度，⾄少在明年之前，我们都⽆法⽤上中⽂版的苹果AI，很显然，⼤量的功能代码和模型训练⼯作都还没有完成。
过去⼀年我们⽤“涌现”这个词来形容⼤模型的能⼒发展之迅速，但真正到了与实⽤场景结合的时候，事情依然要复杂得多，需要更⻓的等待。序幕拉开了，但表演还没有开始。