
"Apple Smart": Focus on small models

與業內其他科技巨頭追求 “大力出奇跡”、模型參數越高越好不同,蘋果更在意的是如何讓 AI 無縫融入操作系統,優化用户體驗。雖然參數量小,但蘋果智能勝在模型數量足夠多,可以實現的用户需求非常廣泛。
在週二凌晨的 WWDC 大會上,蘋果以 Apple Intelligence 取代 Artificial Intelligence 作為 AI 的代名詞,大有重新定義 AI 的意思。原本吵得最兇最受關注的和 OpenAI 的合作,其實也只不過是提供一個 ChatGPT 接口而已,用不用都隨用户。
從某種程度上來説,蘋果的確稱得上重新定義了 AI——與業內其他科技巨頭追求 “大力出奇跡”、模型參數越高越好不同,蘋果更在意的是如何讓 AI 無縫融入操作系統,優化用户體驗。
定製化小型模型 確保用户體驗
根據蘋果在 WWDC 大會上透露的信息,“蘋果智能” 的關鍵,在於眾多專門為了操作系統中的某個特定需求,而打造的小型模型。
據蘋果軟件工程高級副總裁 Craig Federighi 在 WWDC 大會上的介紹,很多蘋果 AI 模型都可以完全在由 A17+ 或 M 系列芯片驅動的設備上運行,從而消除了將個人數據發送到遠程服務器的風險。
這些模型都在定製數據集上完成了訓練,參數不高,智慧程度有限,也沒有 GPT 或 Claude 這些大型模型那麼全能。以系統內置的總結文本、改寫文本等功能為例,蘋果預計,這些請求生成的結果會比較單一。

這其實是綜合考慮了運行速度、算力需求的結果,大部分蘋果自家的模型在手機上就能跑,不需要雲服務器,響應速度也很快。
雖然參數量小,但蘋果智能勝在模型數量足夠多。因為蘋果預先針對不同的任務訓練了大量模型,所以蘋果智能可以實現的用户需求非常廣泛。從處理照片、文本,到各種複雜的跨應用操作,都能應對得來。
隱私還是第一位
不過,如果涉及到比較複雜的用户請求,蘋果可能會引入第三方模型,如 OpenAI 的 ChatGPT。在這種情況下,系統會提示用户是否願意與外部共享相關信息(沒有此類提示,則表明用户請求正在使用蘋果自有模型處理)。
這個機制有助於緩解用户的隱私顧慮,隱私優先也是蘋果一貫的策略。
華爾街見聞此前文章提到過,如果需要用到更強大的、依賴雲端的大模型,蘋果會使用專門以自家芯片驅動的服務器來處理。Federighi 強調,這些服務器都內置使用 Swift 語言編寫的安全工具,蘋果 AI“只發送完成任務所需的相關數據” 到這些服務器,不會給予對設備上下文信息的完全訪問權限。
而且,蘋果表示,這些數據不會被保存,不會被其他人獲取,也不會被用於訓練模型。
蘋果並未明確哪些操作需要雲端處理,因為這種情況會隨時變化。有些今天需要雲計算的任務,將來可能在設備本地即可完成。設備內計算並非總是第一選擇,因為速度只是蘋果智能系統決定是否要調用雲計算時考慮的眾多參數之一。
不過,某些用户請求將永遠在設備內執行。其中最顯著的是設備端人工智能圖片生成器 Image Playground,它將完整的擴散模型存儲在本地,可以生成三種不同風格的圖像。
即使在目前的早期測試階段,Image Playground 的圖像生成速度也非常驚豔,通常只需幾秒鐘,當然,效果也沒法和更大的模型媲美。

