蘋果為何做不好 AI？_當前關注

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，卻在這場競爭中 " 啞火 " 了。

【資料圖】

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，實事求是地說，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：這個今日連蘋果內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 領域的希望，而且 " 最終會在宇宙留下自己的痕跡 "。

既然如此，那情況是怎么衰落到今天這個地步的？

01 隱私的枷鎖

如果要為當下蘋果在 AI 領域的乏力，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戶隱私和數據安全的 " 執著 "。

眾所周知，大模型的訓練，離不開大量數據的支持，這就意味著對用戶信息和數據的訪問，往往是無法避免的。

然而，對用戶隱私的保護，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戶反饋和數據，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，這一過程耗時將會長達六個星期。

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戶對 Siri 回答問題進行反饋，導致開發團隊無法理解模型的局限。

那么，這種今天看起來如作繭自縛一般的隱私政策，究竟是怎么在蘋果內部形成的呢？

與所有事物的發展一樣，蘋果的隱私品牌也不是生來就有的，而是經歷了 10 年的漫長發展，其對隱私的重視程度，實際上是在一次次被市場 " 毒打 " 下不斷升級，直至成為蘋果的 " 核心價值觀 " 的。

其中最重要的兩次轉折，分別發生在 2011 和 2014 年。

2011 年 4 月，蘋果被爆出將用戶定位信息明文上傳服務器，侵犯用戶隱私；

2014 年 7 月，蘋果又被黑客爆出存在多個后門，這些后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 " 后，痛定思痛的蘋果，不得不在隱私安全上下了狠功夫，在 2015 年重金挖來了有 " 隱私三沙皇 " 之一稱號的谷歌全球隱私顧問 Jane Horvath，來協助研發 IOS 系統中的隱私設計。

然而，" 隱私 " 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。

因為此后任何有礙于 " 隱私 " 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 的語音識別功能。

它可以在設備上進行識別，而不需要將用戶的語音數據上傳到云端進行處理，從而保護用戶的隱私。

這是個十分創新的技術，因為它解決了隱私安全和訓練大模型之間的沖突。

當初始化的模型，在本地完成訓練后，傳回云端的只是一個基于本地數據訓練而得到的模型，而不是用戶數據本身。

這些本地模型被傳輸回云端后，通過模型聚合的方式，用戶所有的本地模型將合并成一個全局模型。

最后，蘋果會通過模型更新的方式，將合并后的全局模型傳輸回用戶的本地設備上，替換原有的模型。

如此一來，蘋果既實現了模型的訓練，又保護了用戶的隱私安全，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別是什么，那恐怕 " 商人 " 與 " 夢想家 " 這兩個詞就足以概括。

財務和運營管理出身的庫克，在擔任蘋果公司的 CEO 期間，強調的是財務和營銷，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 后，他繼續沿用了這種強調財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說，僅僅 " 只想著賺錢 "，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，這些存在倉庫里的 " 快槍 "、" 大炮 "，卻由于庫克的謹小慎微，而紛紛成了華麗的 " 擺設 "。

在二季度財報會議上，庫克表示，AI 功能已經嵌入到各種蘋果產品中，蘋果將繼續有序地將 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" 的范疇，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件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件和優化軟件的方式，來創建和控制自己的產品生態系統，這在過去取得了巨大成功。

相較之下，將生成式 AI 嵌入蘋果硬件、軟件中的做法，暫時還看不到一個十分明確的商業化盈利模式，但蘋果卻要為巨大的算力、硬件付出高昂的成本。

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 用戶就突破十億，其運行的成本將極其高昂。

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，并且高度優化過后的，更小的 ChatGPT 呢？

到了那時，基于大模型的 Siri ，將會讓手機成為一個幾乎無所不包的多模態工具，無論是寫文章、編程，還是繪畫，都能隨時隨地，在小小的屏幕間實現。

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，讓人們在各類硬件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，而無需服務器支持，并通過手機和筆記本電腦上的消費級 GPU 進行加速。

想象一下，倘若這樣的技術，被全球擁有接近 20 億臺設備的蘋果采用，并將之與蘋果全家桶里各種設備綁定，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，蘋果的商業版圖將會擴大到什么地步？

那么，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 寫在最后

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。

喬布斯是這么看的：" 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。

用喬布斯的話來說：" 是因為我們都討厭自己的手機。"

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，為什么蘋果失去他之后會出現問題：

" 蘋果過去的目標是造出世界上最好的個人電腦。第二個目標是賺錢。"

而當蘋果試圖將 " 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后喬布斯時代，蘋果精神內核的變化。

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。