在今年爆發(fā)的AI大戰(zhàn)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。
(資料圖)
然而，同樣身為科技界龍頭企業(yè)的蘋果，卻在這場競爭中“啞火”了。
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(xiàn)不但沒有變得更“智能”，反而變得愈發(fā)“智障”了。
反應間隔久、不能連續(xù)提問、回答刻板重復……等等這些特點，在GPT等AI變得愈發(fā)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(zhí)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(yè)模式的核心，這就導致了其試圖在發(fā)展大模型時，出現(xiàn)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(fā)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(fā)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(fā)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(fā)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(fā)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(xié)助研發(fā)IOS系統(tǒng)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(zhàn)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(lián)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(chuàng)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(xiàn)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(qū)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(fā)。
早在擔任蘋果公司首席運營官期間，他成功地優(yōu)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(yè)績。
在他接替喬布斯成為蘋果公司CEO后，他繼續(xù)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(chuàng)企業(yè)，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(xù)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(tǒng)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(xiàn)。
因為在十多年的發(fā)展中，蘋果主要是通過自主研發(fā)硬件和優(yōu)化軟件的方式，來創(chuàng)建和控制自己的產品生態(tài)系統(tǒng)，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(yè)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(yōu)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(tài)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(xiàn)。
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(xiàn)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(yè)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(yè)（career）的看法。
喬布斯是這么看的：“不要規(guī)劃事業(yè)（career），那是大多數夢想和直覺的敵人，也是人類有史以來發(fā)明的最危險、最令人窒息的一個概念?！?/span>
在蘋果的發(fā)展歷程中，喬布斯始終是一位充滿激情和創(chuàng)新思維的領袖，他的思維方式不拘泥于傳統(tǒng)，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?！?/span>
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(xiàn)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(chuàng)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。
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