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    蘋果為何做不好AI?_今日最新

    文|阿爾法工場

    在今年爆發的AI大戰中,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。

    然而,同樣身為科技界龍頭企業的蘋果,卻在這場競爭中“啞火”了。


    (資料圖片)

    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的表現不但沒有變得更“智能”,反而變得愈發“智障”了。

    反應間隔久、不能連續提問、回答刻板重復……等等這些特點,在GPT等AI變得愈發有“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模式的核心,這就導致了其試圖在發展大模型時,出現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,來協助研發IOS系統中的隱私設計。

    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。

    早在擔任蘋果公司首席運營官期間,他成功地優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績。

    在他接替喬布斯成為蘋果公司CEO后,他繼續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初創企業,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。

    因為在十多年的發展中,蘋果主要是通過自主研發硬件和優化軟件的方式,來創建和控制自己的產品生態系統,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。

    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(career)的看法。

    喬布斯是這么看的:“不要規劃事業(career),那是大多數夢想和直覺的敵人,也是人類有史以來發明的最危險、最令人窒息的一個概念。”

    在蘋果的發展歷程中,喬布斯始終是一位充滿激情和創新思維的領袖,他的思維方式不拘泥于傳統,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。”

    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。

    責任編輯:Rex_09

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