苹果的 AI 应用和 ChatGPT 不太一样

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苹果 XR 混合实境设备，主要功能之一就是健身 Fitness+ 服务，会藉虚拟空间让人在任何地点沉浸于“健身房”，也当然少不了虚拟教练。

以前只认为“虚拟教练”负责示范标准动作，但苹果计划，“他”可能还会赋予更多“智慧”。苹果为了扩展 Apple Watch 的健康宇宙，苹果拟将人工智慧引入健康功能，推出 AI 健康教练藉 Apple Watch 记录的数据，再经演算法制定使用者锻炼计划，改善饮食习惯和睡眠品质，以保持或改善健康状态。

这应该是近期 AI 与苹果走最近的消息，但苹果 AI 健康教练与热门生成式 AI 如 ChatGPT、Bing、Bard 明显不同。“AI 健康教练”更像功能而非类似 ChatGPT 这种引发全新赛道的趋势。苹果一直没有切入硅谷抢做生成式 AI 的热潮，仿佛画地为牢，不参加竞争，显得有些自命清高。

Siri 不是 AI，苹果 AI 藏在细节里

12 年前苹果首次展示 Siri，随着 iPhone 4s 一起上市。之后 Siri 扩展到 Mac、iPad、HomePod、Apple Watch 甚至 AirPods 所有苹果智慧设备。Siri 生来菁英，定义为“智慧语音助理”，可用语音辨识和自然语言处理回答用户问题，控制设备和执行任务，也引领智慧手机标配语音助理潮流。

同样 Siri 也被大众熟知，认为它就是人工智慧的雏形。只是 12 年进化过程，苹果很少大升级，多围绕某功能补全，如今依然保持 2011 年前的“纯真”，当遇到难题同样坦诚回答“我不是很清楚，这是我在网络找到的答案”。2023 年生成式 AI 满天飞的今天，Siri 的“纯真”与能言善道的 ChatGPT 形成鲜明对比，仿佛苹果不想发展人工智慧，只想卖手机和电脑，但真的如此？

Siri 并不该称为 AI，Siri 只是答案资料库类的语音助理。当用户唤醒它并发指令，模型会优先终端处理，快速查看是否简单（如调整音量、设定闹钟等），用已知资讯迅速完成，否则上云端查询更大资料库再给用户答案，或没有查到只甩出一个网页搜寻（大部分情况）。

ChatGPT 并没有先终端再云端的流程，据问题直接存取微软 Azure 云端计算中心，利用庞大算力和模型推算，无论理解与否，都会“产生”回答。从这里看，Siri 和 ChatGPT 是两个方向，苹果倾向终端部署技术，优先调用终端算力解决，ChatGPT 则完全依靠网络，以及资料中心的庞大算力。

苹果 AI 也是如此，它藏在苹果产品许多功能里，属于没人留意却大幅改善用户体验，如按快门 iPhone 会连拍多张照片，再据模型演算法挑一张最好当最终成像，又或 Apple Pencil 在 iPad 书写时，能媲美真实纸笔体验。这就用到笔触关注与手掌辨识，确保笔触立即回应时，也不会因手掌接触萤幕误触。FaceID 兼顾安全性与效率，能适应使用者脸部变化，不会因眼镜、胡须遮挡而影响辨识效率，甚至 iOS 也支援口罩解锁，仅用半张脸就完成与以前相同的安全等级。

▲ A15 和 A14 仿生晶片剖析图，神经计算引擎集中左下角。

从这些功能到苹果多设备平台合作、联系等特性，各方面都有苹果 Neural Engine（神经引擎）参与，也是苹果 AI 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体验。

Siri 有没有可能变成类 ChatGPT？

ChatGPT 推出不久，接入官方 API 的网页版套壳 App 层出不穷，但真能嵌入系统或还未落实终端应用互动，这也是之前认为 ChatGPT、新 Bing 等生成式 AI 还停在古早对话框，真正人机互动或说终端服务还未酝酿成熟。

OpenAI CEO Sam Altman 的麻省理工演讲表示“大模型时代已到底，我们需要用新思考与方法，让 AIGC 有新进展”。揭示 AIGC 业发展趋势同时，也暗示新入局科技公司“你们已经落伍了”。这对错过 AIGC 第一波浪潮的苹果来说，其实也是契机，没必要再利用资源自己训练语言模型，应考虑如何把生成式 AI 嵌入自家生态，不重复做车轮，更不如考虑做整台车。

“年久失修”的 Siri 能否把大语言模型嫁接到 Siri，变成 Smart Siri，成为控制 Apple ID 之下苹果所有生态设备的智慧管家（类似 Javis），带来全新人机互动形式。只是让 Siri 重获新生，可能没有想像中将大语言模型融入 Siri 原本演算法那么简单。

把 Siri 变成类 ChatGPT，两者处理方式完全不同，几乎要重构 Siri 资料库，无异于砍掉重练，可能需要重组团队，以及耗费不少资源重新与硬件系统对接。AIGC 每次产生都耗费许多云端算力，目前 OpenAI ChatGPT 几乎吃掉微软 Azure 云端的算力资源，甚至有点吃紧。

苹果云端中心规模不大，远不及微软、甲骨文等专门提供云端业务的大公司，苹果多是自我满足，支援自家 iCloud、App Store 等。倘若把 AIGC 一股脑引入 iPhone、iPad、Mac，苹果需要的算力将是天文数字。

即便苹果算力足够，照推算 GPT-4 每千个提示词成本高达 12 美分，加上苹果仅 iPhone 使用者就突破十亿，运行成本极其高昂，不论客观条件还是苹果主观意愿，都很难直接将类 ChatGPT 技术引入 Siri，并直接部署至生态。苹果仍需找到合适时机和切入点，可能是生成式 AI 成本大降，或从小功能入手，利用 AIGC 提升使用者体验。

从苹果一贯的 AI 态度看，后者更可能是苹果的选择。

对 AI，苹果更看重“效率”和“隐私”

除了时机，还有两家公司战略和策略不同，让苹果与生成式 AI 保持冷静距离。2020 年苹果机器学习和人工智慧战略高级副总裁 John Giannandrea 及产品行销副总裁 Bob Borchers 在 Arstechnica 苹果 AI 业务采访，都坚定表达苹果 AI 战略的两个要点。

一是效率，二是隐私。

效率指终端执行的机器学习演算法和模型，回应更快与性能更好。隐私顾名思义就是隐私保护。近万字采访两个关键策略 John Giannandrea 反复提及，可见苹果对 AI 技术有几乎偏执且严苛的追求。现在回头看，苹果两个坚持使其自研晶片会把 A 系列、M 系列 Apple Neural Engine 的优先顺序提至 CPU、GPU 之前，已成为每代晶片升级核心。

有意思的是，每代苹果 A 系列、M 系列晶片发表时，苹果会公布 CPU、GPU、统一记忆体等一系列相关规格和架构资讯，但唯独到 Neural Engine，只有笼统数据，更像黑盒子，仿佛神经引擎才是所有晶片最大的秘密。两位高层也认为苹果自 iPhone X 起，晶片就包括神经引擎，是达成终端机处理 AI 演算法的先决条件。

苹果将许多机器学习的演算法尽可能缩小规模，以便部署到终端，甚至强调演算法模型做小才是真本事。部署终端可快速调用演算法，回应无延迟，另外就是不需上传用户数据，避开“隐私”问题。如关注 Apple Pencil 笔触、图像辨识等 AI 相关功能，演算法模型训练够好，不需上传云端协助运算，终端就能处理完成。

类似 ChatGPT 生成式 AI 完全依赖网络，即便推出好几个月，服务仍不够稳定，时不时出错，对苹果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。隐私保护也是苹果近年重要战略，尽管面对非议，并减少相关收益，苹果依旧 iOS 14.5 推出 App 关注透明度（App Tracking Transparency，ATT），站在使用者这边。

苹果 AI 模型演算法不需联网，有些需收集部分数据训练（Siri），苹果会事先声明，收集过程去除敏感资讯（Apple ID 等）。生成式 AI 则与苹果谨慎态度不同，几乎抓取所有网络内容训练演算法参数，以此为基础产生回答。

产品推出后，微软 Copilot、Midjourney、Stability AI 也受许多网站和机构侵权提告，称这些 AI 公司非法用版权内容创作，有违版权法规。

▲ Midjourney 产生的〈蒙娜丽莎〉。

虽然版权争论还没有结果，但有争议的训练过程一定有违苹果保护隐私的原则。AIGC 目前无法部署终端，且上网很难确保较完美的服务，另外还有隐私问题。AIGC 主流技术几乎与苹果 AI 追求背道而驰，也解释苹果没有及时切入，以及发表生成式 AI 相关产品或声明。

我们认知的 AI 可能只是 Siri，但苹果其实从 Neural Engine 成为 A 系列晶片独立模组开始，精力就放在当地语系化 AI，目的也很单纯，没有想用 AI 改变世界，只为了提升用户体验。苹果并非纯 AI 公司，云端仅为了自家软件业务，自研晶片也是为了硬件，苹果技术扩展都只是为了服务产品，说到底就是产品驱动公司，战略、策略、技术布局等都围绕核心产品，接下来 XR 设备苹果更拓展视觉辨识 AI 团队，不追逐硅谷热点。

苹果很确知自己的优势，没有被别人牵着鼻子走，以稳定发展策略布局。苹果总会观察新技术趋势许久，再以独特视角切入，对生成式 AI，苹果或许也会以大家都没有想到的方向发展，并让大众眼界大开。

（本文由 爱范儿 授权转载；首图来源：苹果）

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