苹果的人工智能应用，跟 ChatGPT 不太一样

苹果的 XR 混合现实设备，其中一个主要的功能便是围绕着健身 Fitness+ 服务展开。 

它会借助虚拟空间，让你在任何地点沉浸在「健身房」当中，当然，还少不了一个虚拟教练。 

此前，我们只认为这位「虚拟教练」可能只提供标准的动作示范，但在苹果的计划里，「他」可能还会被赋予更多的「智慧」。 

据悉，苹果为了扩展 Apple Watch 的健康宇宙，苹果拟将人工智能引入到健康功能当中。 

推出一个 AI 健康教练，借助于 Apple Watch 所记录的数据，借助于算法，来制定用户的锻炼计划，改善饮食习惯和睡眠质量，以保持或者改善健康状态。 

这应该是近期，AI 与苹果走得最近的一则消息，但苹果的 AI 健康教练与当下热门的生成式 AI，例如 ChatGPT、bing、Bard 却有着明显的不同。 

「AI 健康教练」更像是一个功能，而非是类似于 ChatGPT 这种引发全新赛道的趋势。 

苹果一直没有切入到硅谷抢做生成式 AI 的热潮里，反而仿佛画地为牢，不参与竞争，显得颇有些不同。 

Siri 不是人工智能，苹果的人工智能藏在细枝末节 

十二年前，苹果首次向公众展示了 Siri，并随着 iPhone 4s 一同推向市场。 

后续，Siri 被扩展到 Mac、iPad、HomePod、Apple Watch 甚至是 AirPods 等所有的苹果智能设备里。 

Siri 生来高光，被定义为「智能语音助手」，它可以通过语音识别和自然语言处理回答用户的问题，控制设备和执行任务。 

也引领了智能手机标配语音助手的潮流，三星的 Bixby、小米的小爱同学、OPPO 的小欧等等。 

同样，Siri 也被大众所熟知，认为它就是人工智能的一个雏形。 

只是，十二年的进化过程中，苹果很少对其进行深度升级，多是围绕着功能点补全。 

如今，它依然保持着 2011 年的那般纯真，当遇到难题时，也同样会坦诚的回答道「我不是很清楚，这是我在互联网上找到的答案」。 

在 2023 年生成式 AI 满天飞的今天，Siri 的「纯真」与能说会道的 ChatGPT 形成了鲜明的对比。 

仿佛，苹果并不想发展人工智能，只想买手机和电脑，但事实真的如此？ 

其实 Siri 并不应该称之为人工智能，Siri 只是个答案数据库类型的语音助手。 

当用户唤起它，并发出一连串指令，它的数据模型会优先在本体处理，快速查看 是否是一个简单的本地请求（像是调整音量、设定闹钟等），利用已知的信息迅速完成。 

否则，再去云端查询更大的数据库，给你一个答案，或者没有查询到，就甩出一个网页搜索（大概率的情况）。 

而 ChatGPT 并没有先本地再云端的流程，根据问题直接访问微软的 Azure 云计算中心，利用庞大的算力和相应模型进行推算，无论理解与否，都会「生成出」回答。 

从这里来看，Siri 和 ChatGPT 展示了两个倾向，苹果倾向于将技术部署在本地，优先调用本地算力解决。而 ChatGPT 则完全依靠于网络，以及数据中心的庞大算力。 

苹果的 AI 也是如此，它藏在苹果产品许许多多的功能里，属于那种没人会留意，但却大幅改善了用户体验。 

像是你按下快门，iPhone 会一连拍下多张照片，再根据相应的模型算法，利用图像识别挑选一张效果最好的作为最终成像。 

又或者，Apple Pencil 在 iPad 上书写时，能够媲美真实的纸笔体验。里面就用到了笔触追踪与手掌识别，在保证笔触实时响应的同时，也不会因为手掌接触屏幕而误触。 

以及，FaceID 安全性与效率的兼顾，它能够适应用户面容的变化，不会因为眼镜、胡须遮挡而影响识别效率。 

甚至在当下的 iOS 当中，也支持口罩解锁，仅用半张脸就完成了与之前相同的安全等级。 

A15 仿生芯片和 A14 仿生芯片的剖析图，神经计算引擎集中在左下角

 从这些功能到苹果多设备、平台的协同、互联等特性，方方面面都有苹果的 Neural Engine（神经引擎）参与，也是苹果 AI 所呈现的方式。 

与生成式 AI 不同，苹果 AI 注重的是，如何提升终端用户的体验。 

Siri 有没有可能变成类 ChatGPT？ 

ChatGPT 推出后不久，接入官方 API 的网页版套壳 App 也层出不穷，但真正能够嵌入系统，或者还未能落实到终端的应用、交互。 

这也是此前认为 ChatGPT、新 bing 等生成式 AI 还停留在古早的对话框交互当中。 

真正的人机交互，或者说终端服务还未酝酿出来。 

OpenAI CEO Sam Altman 在麻省理工的演讲里曾表示，「大型模型时代已经到头了，我们需要用新的思路和方法，让 AIGC 取得新的进展。」 

在揭示 AIGC 行业发展趋势的同时，也暗示新入局的科技公司，「你们已经落伍了」。 

这对于错过 AIGC 第一波浪潮的苹果来说其实也是一个契机，没必要再利用资源去训练自己的语言模型，而应当考虑，如何把生成式 AI 嵌入到自己的生态当中。 

不重复造轮子，不如考虑造一辆车。 

而「年久失修」的 Siri，能否把大语言模型嫁接到 Siri 上，让他变成一个 Smart Siri，让其成为能够控制一个 Apple ID 下，苹果所有生态设备的一个智能管家（类似于 Javis），进而带来一种全新的人机交互形式。 

只是，让 Siri 重获新生，可能并没有预期的，把大语言模型融合进 Siri 原本的算法那般简单。 

把 Siri 变成类 ChatGPT，由于二者的处理方式完全不同，几乎需要重构 Siri 整个数据库，无异于推到再来，重新构建，可能需要重组团队，以及耗费不少资源来重新与硬件系统对接。 

由 TPU v4 组成的 Google 机器学习中心 图片来自：Google 

另外，我们之前也报道过，AIGC 每次询问生成，都要耗费不少的云算力。 

目前 OpenAI 的 ChatGPT 几乎吃掉了微软 Azure 云计算中心的算力资源，甚至还有些吃紧。 

苹果的云计算中心规模不大，在全球的规模远不及微软、甲骨文这些对外提供云服务业务的传统大公司。苹果云服务多是自我满足，为自己的 iCloud、App Store 等业务提供支持。 

倘若把 AIGC 一股脑的引入到 iPhone、iPad、Mac 当中，苹果所需要的算力将会是个天文数字。 

即便苹果有算力支持，按照此前的推算，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，运行的成本极其高昂。 

不论是从客观条件，还是苹果主观意愿上，苹果很难直接将类 ChatGPT 技术引入到 Siri，并直接部署到生态当中。 

苹果仍需要找一个合适的时机和切入点，这个时机可能是生成式 AI 的成本大降，或者说是从一个小功能入手，利用 AIGC 提升用户的体验。 

而从苹果一贯对 AI 的态度来看，后者更可能是苹果的最终做法。 

对于 AI，苹果看重的是「效率」和「隐私」 

除了时机，还有两个公司战略和策略上的不同，让苹果与生成式 AI 保持着冷静。 

John Giannandrea 图片来自：TechCrunch 

2020 年，苹果机器学习和人工智能战略高级副总裁 John Giannandrea 以及产品营销副总裁 Bob Borchers 在 Arstechnica 关于苹果 AI 相关业务的采访里，他们都坚定的表达了苹果 AI 战略的两个要点。 

一是效率，二是隐私。 

效率指的是，在本地执行的机器学习算法和模型，响应更快，与性能更好。 

隐私顾名思义就是隐私保护。 

在这篇接近万字的采访当中，这两个关键策略，被 John Giannandrea 反复的提及，可见苹果对于 AI 技术有着几乎偏执而严苛的追求。 

现在回头看，苹果这两个坚持，也促使苹果在造芯事业上，会把 A 系列、M 系列 Apple Neural Engine 的优先级提到 CPU、GPU 之前，已经成为每代芯片着重升级的核心。 

有意思的是，每代苹果 A 系列、M 系列芯片发布时，苹果会公布 CPU、GPU、统一内存等一系列相关规格和架构信息。 

但唯独到了 Neural Engine 这里，只有一个笼统的数据，更像是一个黑盒子，仿佛神经引擎才是所有芯片里最大的秘密。 

另外，这两位高管也认为苹果自 iPhone X 起，芯片里就包括的神经引擎，是实现本地机内处理 AI 算法的一个先决条件。 

为此，苹果将许多机器学习的算法尽可能缩小规模，以便部署到本地。甚至也强调，把算法模型做小，才是真本事。 

部署到本地，可以能够快速的本地调用模型算法，响应无延迟。另外就是不需要上传用户数据，规避了「隐私」问题。 

像是跟踪 Apple Pencil 笔触、图像识别等 AI 参与的功能当中，由于算法模型训练的足够好，不需要上传云，进行协助运算，本地就能处理完成。 

而类似于 ChatGPT 生成式 AI，完全依赖于网络，即便推出了好几个月，服务仍然不够稳定，时不时的会出错。 

这对苹果这种追求用户体验的公司来说，不允许有如此不稳定的状况发生。 

隐私保护，已经是苹果近年以来的一则战略，尽管面对非议，并会减少相关收益，苹果依旧在 iOS 14.5 上推出了苹果应用追踪透明度框架（ App 反追踪，App Tracking Transparency，简称 ATT），站在了用户这边。 

苹果的一些 AI 模型算法不需要联网，而有些则需要收集部分数据进行训练（像是 Siri），为此苹果会事先声明，并在收集过程中去除敏感信息（像是 Apple ID 等）。 

当下流行的生成式 AI 则与苹果谨慎的态度有些不同，他们几乎是抓取了许多互联网内容进行算法参数训练，并以此为基础生成。 

而当他们推出相关产品，像是微软 Copilot、Midjourney、Stability AI，也受到了许多网站和机构的侵权法律诉讼，声称这些公司非法刮取优版权的内容进行创作，有违版权法。 

Midjourney 生成的蒙娜丽莎 

虽然对于版权的争论还未有结果，但如此有非议的训练过程，其实有违于苹果对数据隐私保护的一大追求。 

AIGC 目前无法部署到本地，并且联网很难保证比较完美的提供服务，另外存在着数据隐私问题。 

AIGC 的主流技术几乎与苹果在 AI 追求上背道而驰，也解释了苹果没有及时切入，和对生成式 AI 发表相应的产品或者声明。 

对于 AI，我们认知的可能是 Siri，但对于苹果本身来说，其实是 Neural Engine 成为 A 系列芯片独立模块开始，苹果就把精力着重在本地化 AI 上，目的也很纯粹，没有想用 AI 改变世界，就是为了提升用户体验。 

苹果并非是一个纯粹的 AI 公司，云数据中心仅为自己软件业务，造芯也是为了硬件，苹果技术行业的扩展都是为了产品服务，说到底他就是一家产品驱动的公司。 

其战略、策略、技术布局等等都是围绕着核心产品服务。像是接下来推出的 XR 设备，苹果正在拓展视觉识别上的 AI 团队，并没有去追逐硅谷的热点。 

苹果很明确自己的优劣势，没有一味的被别人牵着鼻子走，而是以一种很稳定的发展策略去布局。 

另外，苹果总会在新技术新趋势下，观察许久，以自己独特的视角去切入，对于生成式 AI，苹果或许也会以一种我们都没有预想的方向发展，并让我们眼界大开。 

本文来自微信公众号 “爱范儿”（ID：ifanr），作者：杜沅傧，36氪经授权发布。