Apple sedang mengambil pendekatan baharu untuk meningkatkan keupayaan AI sambil berusaha mengekalkan reputasinya dalam melindungi privasi pengguna. Syarikat tersebut telah mendedahkan rancangan untuk meningkatkan Apple Intelligence melalui analisis data pada peranti menggunakan teknik yang dipanggil privasi diferensial, yang bertujuan untuk mengumpul maklumat berguna tanpa menjejaskan maklumat peribadi.
 |
|---|
| Apple meningkatkan keupayaan AI sambil mempertahankan privasi pengguna melalui analisis data dalam peranti |
Cabaran Data Sintetik
Apple Intelligence telah menerima kritikan sejak pelancarannya, dengan ramai pengguna mendapati prestasinya kurang memuaskan berbanding pesaing. Satu batasan utama adalah kebergantungan Apple pada data sintetik tulen untuk melatih model AI mereka. Walaupun data sintetik cuba meniru interaksi pengguna sebenar, ia sering gagal untuk menangkap nuansa bagaimana orang sebenarnya menggunakan ciri seperti Genmoji atau alat penulisan. Pendekatan ini telah mewujudkan jurang antara keupayaan AI Apple dan pesaing yang memanfaatkan sejumlah besar data pengguna sebenar.
Penyelesaian Privasi Diferensial
Untuk mengatasi batasan ini, Apple telah menerbitkan kertas teknikal bertajuk Understanding Aggregate Trends for Apple Intelligence Using Differential Privacy, yang menggariskan strategi baharu yang menggabungkan data sintetik dengan maklum balas pengguna yang dirahsiakan. Bukannya mengumpul kandungan pengguna secara langsung, sistem Apple menghantar perwakilan data sintetik ke peranti dan menganalisis bagaimana ini dibandingkan dengan corak penggunaan sebenar. Proses ini melibatkan penambahan hingar pada sebarang isyarat data yang dihantar kembali kepada Apple, menjadikan mustahil untuk menghubungkan maklumat kepada pengguna tertentu.
Pendekatan Privasi Diferensial Apple:
- Menjana data sintetik untuk meniru kandungan pengguna
- Menukar data sintetik kepada "embeddings" berangka
- Secara rawak mengumpul maklumat dari peranti pilihan untuk membandingkan data sintetik dengan corak penggunaan
- Menambah "hingar" kepada semua data yang dikumpul untuk memastikan kerahsiaan
- Tiada pengumpulan langsung e-mel, teks, atau kandungan peribadi
- Tiada kaitan dengan alamat IP atau ID Akaun Apple
Bagaimana Sistem Baharu Berfungsi
Untuk ciri seperti Genmoji, sistem Apple secara rawak meninjau peranti untuk melihat jika mereka telah menghadapi jenis permintaan tertentu, seperti dinosaur in a cowboy hat. Peranti tidak menghantar kembali kandungan sebenar tetapi memberikan isyarat yang dirahsiakan yang membantu Apple memahami corak penggunaan. Untuk ciri berasaskan teks seperti alat ringkasan, Apple menghantar perwakilan model sintetik ke peranti, yang kemudian melakukan perbandingan tempatan terhadap sampel e-mel terkini. Ini membantu Apple menentukan data sintetik mana yang paling hampir dengan penggunaan dunia sebenar, membolehkan peningkatan yang lebih tertumpu.
Keperluan Pilihan Masuk
Yang penting, pendekatan latihan baharu ini hanya berfungsi dengan pengguna yang telah memilih untuk menyertai program Device Analytics Apple, biasanya semasa penyediaan peranti. Apple menekankan bahawa penyertaan tidak meletakkan data peribadi dalam risiko, kerana syarikat tidak pernah melihat e-mel sebenar, teks, atau kandungan lain. Sebaliknya, ia hanya menerima maklumat tentang contoh sintetik mana yang paling hampir dengan corak penggunaan sebenar, dengan semua data diputuskan dari identiti pengguna atau akaun Apple.
Pelancaran Akan Datang
Apple merancang untuk melancarkan sistem latihan AI baharu ini dalam versi beta iOS dan iPadOS 18.5 serta macOS 15.5 yang akan datang. Syarikat itu bercadang untuk akhirnya memperluaskan pendekatan ini untuk meningkatkan ciri Apple Intelligence lain, termasuk Image Playground, Image Wand, Memories Creation, Writing Tools, dan Visual Intelligence.
Keluaran perisian akan datang dengan latihan AI baharu:
- Beta iOS 18.5
- Beta iPadOS 18.5
- Beta macOS 15.5
Privasi vs Prestasi
Langkah ini mewakili percubaan Apple untuk mengimbangi antara meningkatkan keupayaan AI dan mengekalkan identiti jenama yang berfokuskan privasi. Walaupun pendekatan privasi diferensial menawarkan perlindungan privasi yang lebih kuat berbanding kaedah pengumpulan data yang digunakan oleh banyak pesaing, beberapa pemerhati industri mempersoalkan sama ada ini akan membolehkan Apple Intelligence mengurangkan jurang prestasi dengan platform AI saingan yang mempunyai lebih sedikit sekatan terhadap penggunaan data.
Ciri-ciri yang akan ditambah baik dengan pendekatan latihan baru:
- Genmoji
- Image Playground
- Image Wand
- Memories Creation
- Writing Tools
- Visual Intelligence
Gambaran Lebih Besar
Pendekatan Apple menyoroti ketegangan berterusan dalam industri AI antara prestasi dan privasi. Ketika Apple Intelligence terus berkembang, kejayaan strategi privasi diferensial ini boleh mempengaruhi bagaimana syarikat lain mendekati latihan AI. Jika Apple dapat menunjukkan peningkatan yang ketara sambil mengekalkan perlindungan privasi yang kukuh, ia boleh menetapkan standard baharu untuk pembangunan AI yang bertanggungjawab yang mengimbangi inovasi dengan kepercayaan pengguna.