# 苹果的人工智能应用，跟 ChatGPT 不太一样 - 作者：杜沅傧 - 发布时间：2023-05-01 12:11 - 分类：产品 - 原文：https://www.ifanr.com/1545209 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/04/Xnip2023-04-27_15-43-35.jpg) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2022/05/VR08.gif) 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」。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/02/Apple-Watch-ECG-app-12062018_big.gif.large_.gif) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2020/12/changjing1.gif) 「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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/03/1x-1-1.jpg) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2022/08/omid-armin-AGRtDoZlpYw-unsplash.jpg) 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」。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/03/2018-03-15-14_59_38.gif) 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，只想卖手机和电脑，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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2018/03/1-7-1.jpg) 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）。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/04/Title.png) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2022/09/iphone14pro-1-5.jpg) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/03/6-3.gif) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2022/01/Total-Die.jpg) ▲ 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/04/search_icon_interaction.gif) 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。」 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/04/Xnip2023-04-18_17-46-05.jpg) ▲ OpenAI CEO Sam Altman 图片来自：wired 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2022/01/proxy.gif) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/04/Xnip2023-04-12_17-42-43.jpg) ▲ 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/04/Xnip2023-04-14_17-36-26.jpg) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2021/09/DSC03540.jpg) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/04/0-61861-19850F2E-98AD-4978-8646-AEDA7E4B2DF5-xl.jpeg) ▲ 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/02/whispering-in-a-robot-ear.jpg) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2022/06/M2_Summary2.jpg) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2017/10/iPhoneX_ifanr9A7525.jpg) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/04/gettyimages-1237551944.jpeg) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/06/appleprivacy1.jpg) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/04/Xnip2023-04-27_15-42-00.jpg) ▲ 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2023/04/Xnip2023-04-27_15-43-35.jpg) 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。 ![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2022/05/0509NVIDIAStanford-1-1024x618.jpg) 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。