苹果将​​使用设备上的用户数据来训练他们的人工智能

苹果正在研究一种新方法，使其人工智能更加智能，同时保持数据的私密性。该公司计划通过直接在设备上而不是在云端分析用户数据来改进其大型语言模型。苹果的方法旨在解决仅使用合成数据进行人工智能训练的局限性，同时确保用户信息永远不会离开他们的个人设备。

这种新方法是在苹果公司开发其苹果智能功能时出现的。与其他在服务器上收集大量用户数据的科技巨头不同，苹果的系统会将合成数据与真实世界的样本进行比较，而无需将您的个人信息发送到任何地方。这保护隐私同时仍然帮助人工智能了解人们如何实际使用他们的设备。

这复杂的注重隐私的计划显示了苹果对人工智能进步和数据保护的承诺。通过使用设备上的分析，苹果可以改进 Siri 和文本预测等功能，而不会损害使其区别于竞争对手的隐私标准。

苹果的设备端人工智能培训：它是如何工作的以及对用户意味着什么

苹果正式进入人工智能训练领域——但只有苹果才能实现这一转变。苹果正在开发一种系统，可以从您的个人信息中学习，同时将其保存在您的设备上，而不是将您的数据存储到大型集中式服务器中。这种以隐私为中心的策略是苹果更广泛的“Apple Intelligence”计划的一部分，该计划是一套新的生成式人工智能功能，预计将随 iOS 18、macOS 15 和相关软件更新一起推出。

Apple 实际上如何处理您的数据

核心概念非常聪明。苹果已经建立了基于合成数据训练的大型语言模型（LLM）——这些数据模仿真实的消息、电子邮件和笔记，但完全是捏造的。这些模型不会直接使用您的个人数据进行训练。相反，苹果利用设备上的分析来改进其模型，将合成示例与您最近的实际数据（例如电子邮件或笔记）进行比较，这些数据永远不会离开设备。

关键细节如下：您的设备会找出哪些合成样本与您的实际内容最相似。然后，它仅将元数据（例如哪个样本最匹配）发送回 Apple 的服务器。该信号用于进一步调整基本模型，帮助苹果的人工智能随着时间的推移变得更加智能，而不会损害您的隐私。

差异隐私仍然发挥着重要作用

这是建立在苹果长期使用“差异隐私”的基础上的，该技术将随机性注入数据分析中，因此无法精确定位个人用户信息。在这一新的人工智能系统中，差异隐私确保即使是发送回苹果的元数据也不能与任何人绑定。这是一种从数百万台设备中收集广泛趋势的方法，而无需实际识别您的身份。

该系统还被用来改进自动更正、表情符号生成和书写建议等功能——人工智能确实需要人性化才能做得更好。 Genmoji 是苹果公司全新的个性化表情符号功能，是该公司如何将人工智能融入日常用户体验的一个典型例子。

为什么苹果的方法脱颖而出

这一举措之所以意义重大，是因为它与 OpenAI、Google 或 Meta 等公司使用的策略有多么不同。这些公司通常依赖基于云的培训，使用从网络上提取的大量数据集（在某些情况下还使用用户数据）。相比之下，苹果正在巩固其作为最注重隐私的大型科技公司的声誉。他们设计了一个系统，人工智能可以根据你的数据进行学习，但永远不会接受它。

另请阅读：iPhone尝试数据恢复：原因、解决方案和数据恢复方法

这种方法也为苹果带来了巨大的竞争优势。通过将训练本地化到设备上，Apple 无需像 OpenAI 或 Microsoft 那样承担云 GPU 基础设施的巨大成本。这是一个更高效的系统，可以扩展到数亿部 iPhone，风险更小，迭代速度可能更快。

谁包括在内——何时？

目前，Apple 正在 iOS 18.5、iPadOS 18.5 和 macOS 15.5 的 Beta 版本中测试该系统。但它仅对选择设备分析的用户有效——该设置隐藏在系统首选项的“隐私和安全”部分中。它还与更广泛地参与苹果软件测试计划相关，因此早期采用者将获得第一体验。

预计到 2025 年秋季推出下一次重大软件更新时，该计划将大幅扩展。Apple Intelligence 功能可能仅限于具有必要处理能力的较新设备，这意味着 iPhone 上的 A17+ 芯片和 Mac 上的 M 系列芯片。

iPhone 上人工智能的未来

苹果的举动不仅仅是为了在人工智能竞赛中迎头赶上，而是为了彻底改变竞争的条件。通过在你的设备上构建智能，苹果正在以其他大公司尚未实现的方式将隐私和机器学习融合在一起。

期待邮件、便笺和消息中更智能的建议。期待能够学习您风格的语音听写。期待听起来像您的写作帮助。值得注意的是，所有这些都将使用您自己的数据进行训练——这些数据永远不会离开您的手机。

要点

• 苹果将​​使用设备上的数据分析来改进其人工智能，以保护您的信息的私密性。
• 该公司混合使用合成数据和真实样本，而不将个人数据发送到苹果服务器。
• 这种以隐私为中心的方法有助于苹果增强人工智能功能，同时保持其对用户数据保护的承诺。

用户数据与苹果AI发展的交集

苹果的人工智能开发方法平衡了创新与用户隐私。该公司创建了可以从用户交互中学习的系统，同时保持严格的数据保护标准。

用户隐私原则

苹果已经做出了用户隐私是基石其人工智能战略。该公司明确表示，他们“在训练基础模型时不使用用户的私人数据或用户交互”。这一承诺决定了 Apple 收集和处理信息的方式。

在开发人工智能功能时，苹果会尽可能优先考虑设备上的处理。这种方法将敏感数据保留在用户的 iPhone 或 Mac 上，而不是将其发送到外部服务器。

该公司采用“隐私设计”框架。这意味着隐私考虑因素从一开始就内置到产品中，而不是后来添加。

苹果还通过选择加入功能和明确的隐私设置为用户提供控制权。这些控制让人们决定他们共享哪些数据以改进人工智能。

差异隐私的作用

差异隐私是苹果公司用来收集有用数据而不识别特定用户的数学框架。该技术在信息离开设备之前向信息添加随机“噪声”。

该系统的工作原理是分析许多用户的模式，同时掩盖个人的贡献。例如，苹果可能会了解到许多人使用某些短语而不知道谁说了什么。

苹果情报使用这种方法来改进自然语言处理而不影响个人对话。

该公司制定了“隐私预算”，限制了可以提取任何单个用户的信息量。这为隐私保护创造了数学保证。

苹果公司率先在消费技术中大规模使用差异隐私。他们的实施平衡了统计准确性和强大的隐私保护。

增强 Siri 和生成式人工智能

Siri 的改进来自于分析人们与助手互动的模式。苹果使用匿名语音命令来教 Siri 新短语和响应。

公司的私有云计算系统为人工智能处理创造了一个安全的环境。这允许执行更复杂的任务，同时仍然保护用户数据。

Apple Intelligence 将设备上模型与云处理相结合，以获得更高级的功能。系统决定任务的哪些部分可以保留在本地以及哪些部分需要更多的计算能力。

文本预测和写作建议可以从用户的打字方式中学习，而无需将实际内容发送给 Apple。这创造了个性化体验，且没有隐私风险。

这些进步有助于 Siri 更好地理解上下文并更自然地回答问题。该助手现在可以处理曾经需要网络搜索的复杂查询。

用于 AI 培训的设备分析

苹果收集匿名使用统计数据来确定人工智能需要改进的领域。这些数据显示了人们最常使用哪些功能以及他们在哪些方面面临困难。

设备分析提供有关电池使用情况、应用程序性能和功能流行度的见解。苹果利用这些信息来优化人工智能系统以提高效率。

该公司采用一种称为“本地差异隐私”的技术进行分析。这会在数据离开设备之前添加噪音，从而使个人用户无法识别。

分析帮助 Apple 在不访问个人内容的情况下发现数百万台设备的模式。例如，他们可能会了解到某些人工智能功能会很快耗尽电池电量。

用户反馈机制还为改进提供直接输入。这种分析和反馈的结合创造了一个持续增强的循环，同时尊重隐私边界。

人工智能功能的应用和影响

Apple 的设备端人工智能分析可实现多项强大功能，在增强用户体验的同时保护隐私。这些创新涵盖从地图改进到创意工具，全部由 Apple 提供支持基础模型直接在用户的设备上运行。

图像识别和环视功能

苹果的图像识别技术在设备处理方面取得了重大进展。该系统可以通过分析照片来识别地标、植物、动物和日常物体，而无需将数据发送到外部服务器。

该技术为 iOS 中增强的“环视”功能提供支持，类似于 Google 的街景，但具有更好的隐私保护。当用户虚拟地浏览街道时，苹果情报自动识别建筑物外墙、街道标志和兴趣点。

系统默认对人脸和车牌进行模糊处理。在您看到图像之前，这种情况就直接发生在您的设备上。您的手机不会留下任何可识别的信息。

借助同样的技术，用户还可以使用自然语言查询来搜索他们的照片库，例如“在海滩上查找我的狗的照片”。

Apple 地图中的视觉智能

Apple 地图现在通过视觉智能提供更智能的导航。此功能使用人工智能来了解您通过相机看到的现实世界。

当您将手机指向街道时，该应用程序会实时识别餐馆、商店和地标。所有处理都发生在您的设备上，而不是在云端。

该系统通过增强现实叠加显示营业时间、评级和菜单信息等详细信息。即使在数据连接较差的地区，这种方法也能发挥作用，因为大部分识别都是在本地进行的。

视觉智能还有助于在购物中心和机场等受支持的地点进行室内导航。它可以识别结构元素，准确引导您前往需要前往的地方。

Genmoji 和图像生成

Genmoji 代表苹果进军人工智能生成的自定义表情符号领域。用户可以描述他们想要的东西（“戴着墨镜的兴奋的猫”），系统会立即在他们的设备上创建独特的表情符号。

该技术使用苹果设备上的人工智能模型生成图像而不将您的描述发送到外部服务器。这样既能保护隐私，又能提供创造性的结果。

用户可以为消息、邮件和其他应用程序创建无限的自定义表情符号。系统会随着时间的推移了解您的风格偏好，并根据您的对话上下文提出建议。

同样的技术还支​​持根据照片创建智能贴纸。人工智能识别主题、删除背景并自动创建贴纸。

图像游乐场和内容创作

Image Playground 将 Apple 的生成式 AI 功能从表情符号扩展到完整的图像创建。用户可以通过文字提示生成艺术品、插图和照片编辑。

该系统提供各种艺术风格，并可以使用新的背景、灯光效果或对象移除来修改现有照片。所有处理都在您的设备上进行，从而保证您的原始图像的私密性。

一个关键功能是“清理照片”，它可以自动删除不需要的对象，修复照明问题并提高图像质量。人工智能无需特定指令即可识别问题。

与竞争对手不同的是，苹果图像生成模型不要直接在您的个人照片上进行训练。相反，他们使用差分隐私技术提取一般模式，同时保证个人数据的安全。

常见问题解答

苹果的人工智能培训方法引发了有关隐私、功能和用户控制的几个重要问题。这些关键问题有助于我们了解苹果如何平衡创新与用户数据保护。

Apple 采用哪些方法来确保负责任地使用人工智能并遵守隐私标准？

苹果使用差分隐私技术保护用户信息，同时改进他们的人工智能系统。这种方法允许他们在不访问特定个人详细信息的情况下学习模式。

苹果表示他们不使用私人个人数据在训练他们的基础模型时。相反，他们严重依赖合成数据来构建系统。

该公司将大部分处理保留在设备本身上，而不是将数据发送到云服务器。这限制了个人信息的暴露。

设备端智能模型如何改善用户使用 Apple 设备时的体验？

由于数据不需要传输到远程服务器，因此设备上的处理使苹果的人工智能功能响应速度更快。这为用户创造了更顺畅的交互。

该系统可以根据用户使用设备的方式提供更个性化的建议。由于人工智能可以从设备本身学习，因此它可以更好地预测用户需求。

由于通过网络发送的数据减少，因此电池寿命得以延长。当互联网连接不可用时，人工智能也可以工作。

用户可以选择退出用于训练苹果人工智能系统的数据共享吗？

是的，Apple 为用户提供了选项控制他们的数据的使用方式用于人工智能训练。用户可以在隐私控件中调整这些设置。

该公司采用选择加入的方法设计其系统，以收集更敏感的数据。这让用户能够掌控自己分享的信息。

当用户的数据可能被用于改进人工智能功能时，清晰的通知会通知用户。这种透明度让人们做出明智的选择。

Apple 在其设备功能中使用什么类型的人工智能模型？

苹果公司员工大语言模型 (LLM)表彰他们的 Apple Intelligence 功能。这些模型支持文本预测、摘要和其他语言任务。

公司同时开发设备上和服务器基础模型处理不同类型的人工智能任务。较小的模型直接在手机上运行，​​而更复杂的操作可能需要服务器支持。

计算机视觉模型有助于照片组织、对象识别和增强现实功能。它们与完整人工智能系统的语言模型一起工作。

苹果的人工智能方法如何体现其对用户隐私和数据控制的承诺？

苹果的人工智能训练方法遵循其长期以来的隐私至上理念。他们使用技术途径在不损害个人信息的情况下改进人工智能。

该公司从一开始就将隐私直接构建到他们的人工智能系统中。这与竞争对手不同，竞争对手可能先收集数据，然后再添加隐私保护。

苹果将​​数据收集限制在功能改进所需的范围内。这种极简主义方法降低了隐私风险，同时仍然允许人工智能进步。

用户可以通过哪些方式管理或限制苹果人工智能技术对其数据的利用？

用户可以通过 Apple 设备上的“设置”应用查看和调整隐私设置。这些控件为不同类型的数据提供了详细的选项。

苹果提供了删除可能用于人工智能训练的个人数据的功能。这使用户能够持续控制他们的信息。

定期隐私报告向用户展示他们的设备共享哪些信息。这些报告帮助人们了解和调整他们的数据如何用于人工智能功能。