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    苹果为何做不好 AI?

    2023-05-08 18:02:33  |  来源:阿尔法工场  |

    在今年爆发的 AI 大战中,微软、谷歌、亚马逊等各个大厂,都纷纷使出了自己的浑身解数,渴望在未来的赛道中抢占先机。

    然而,同样身为科技界龙头企业的苹果,却在这场竞争中 " 哑火 " 了。

    面对不可忽视的 AI 大模型浪潮,苹果自己的 AI 究竟去哪了?


    (资料图片)

    提到这个问题,很多人几乎都会想到 iPhone 自带的智能助手—— Siri。

    然而,实事求是地说,在近十年的历程中,Siri 的表现不但没有变得更 " 智能 ",反而变得愈发 " 智障 " 了。

    反应间隔久、不能连续提问、回答刻板重复……等等这些特点,在 GPT 等 AI 变得愈发有 " 人性 " 的今天,都让 Siri 看上去比 " 机器 " 更冰冷了。

    一个讽刺的事实是:这个今日连苹果内部员工都侧目的弃儿,十多年前,却是承载了乔布斯最大期望的 " 天之骄子 "。

    在当时的乔布斯看来,Siri 不仅代表了苹果未来在 AI 领域的希望,而且 " 最终会在宇宙留下自己的痕迹 "。

    既然如此,那情况是怎么衰落到今天这个地步的?

    01 隐私的枷锁

    如果要为当下苹果在 AI 领域的乏力,找一个最主要的病灶,那这样的病灶,则莫过于苹果长期以来对用户隐私和数据安全的 " 执着 "。

    众所周知,大模型的训练,离不开大量数据的支持,这就意味着对用户信息和数据的访问,往往是无法避免的。

    然而,对用户隐私的保护,一直以来都是苹果品牌形象和商业模式的核心,这就导致了其试图在发展大模型时,出现了各种焦头烂额的情况。

    例如,由于无法获得实时的用户反馈和数据,每当研发团队试图为 Siri 增加一个新短语时,往往就需要重建整个数据库,这一过程耗时将会长达六个星期。

    如果是复杂的功能,长则一年也很有可能。

    不仅如此,而且苹果设计团队还多次拒绝允许用户对 Siri 回答问题进行反馈,导致开发团队无法理解模型的局限。

    那么,这种今天看起来如作茧自缚一般的隐私政策,究竟是怎么在苹果内部形成的呢?

    与所有事物的发展一样,苹果的隐私品牌也不是生来就有的,而是经历了 10 年的漫长发展,其对隐私的重视程度,实际上是在一次次被市场 " 毒打 " 下不断升级,直至成为苹果的 " 核心价值观 " 的。

    其中最重要的两次转折,分别发生在 2011 和 2014 年。

    2011 年 4 月,苹果被爆出将用户定位信息明文上传服务器,侵犯用户隐私;

    2014 年 7 月,苹果又被黑客爆出存在多个后门,这些后门会通过一项未公开的技术,来提取 iPhone 中的短信、通讯录和照片等个人数据;

    经过这两次 " 毒打 " 后,痛定思痛的苹果,不得不在隐私安全上下了狠功夫,在 2015 年重金挖来了有 " 隐私三沙皇 " 之一称号的谷歌全球隐私顾问 Jane Horvath,来协助研发 IOS 系统中的隐私设计。

    然而," 隐私 " 这一核心价值观的设立,对苹果而言,既是一块金字招牌,又是一条束缚自身的枷锁。

    因为此后任何有碍于 " 隐私 " 的产品改动,都无益于在挑战自身辛苦积累的品牌忠诚度和市场占有率。

    但人是活的,数据是死的,在通往大模型的路上,总有一些办法能让人另辟蹊径。

    在 2017 年的 WWDC 大会上,苹果宣布采用联邦学习(Federated Learning)技术来改进 Siri 的语音识别功能。

    它可以在设备上进行识别,而不需要将用户的语音数据上传到云端进行处理,从而保护用户的隐私。

    这是个十分创新的技术,因为它解决了隐私安全和训练大模型之间的冲突。

    当初始化的模型,在本地完成训练后,传回云端的只是一个基于本地数据训练而得到的模型,而不是用户数据本身。

    这些本地模型被传输回云端后,通过模型聚合的方式,用户所有的本地模型将合并成一个全局模型。

    最后,苹果会通过模型更新的方式,将合并后的全局模型传输回用户的本地设备上,替换原有的模型。

    如此一来,苹果既实现了模型的训练,又保护了用户的隐私安全,可谓一举两得。

    然而,即便是如此有前途的技术,仍然没能挽救今日 Siri 的窘境,因为除了单纯的技术因素外,苹果在 AI 领域的疲软,还有更深层次的原因。

    02 库克的惯性

    如果要问库克与乔布斯最大的区别是什么,那恐怕 " 商人 " 与 " 梦想家 " 这两个词就足以概括。

    财务和运营管理出身的库克,在担任苹果公司的 CEO 期间,强调的是财务和营销,而不是技术研发。

    早在担任苹果公司首席运营官期间,他成功地优化了公司的供应链和生产流程,使得苹果在市场上取得更好的销售业绩。

    在他接替乔布斯成为苹果公司 CEO 后,他继续沿用了这种强调财务和营销的管理方式。

    当一个想赚钱的 CEO,有错吗?没有,但那只是对一家普通公司而言。

    对苹果这样的科技巨头来说,仅仅 " 只想着赚钱 ",就是其生命力枯竭的开始。

    面对咄咄逼人的 AI 大潮,库克虽然也在时代的推动下,并购了多家 AI 初创企业,如 Turi、Lattice Data、Perceptio 等;甚至还用重金从硅谷挖来了一支数据科学家团队。

    然而,这些存在仓库里的 " 快枪 "、" 大炮 ",却由于库克的谨小慎微,而纷纷成了华丽的 " 摆设 "。

    在二季度财报会议上,库克表示,AI 功能已经嵌入到各种苹果产品中,苹果将继续有序地将 AI 融入设备中。

    然而,库克所言的 AI 功能并非当下大热的 AIGC,仍然属于 " 传统 AI" 的范畴,包括 Apple Watch 的跌倒检测、iPhone 的碰撞检测等。

    库克的谨慎与裹足不前,本质上是苹果在手机硬件时代思维惯性的一种体现。

    因为在十多年的发展中,苹果主要是通过自主研发硬件和优化软件的方式,来创建和控制自己的产品生态系统,这在过去取得了巨大成功。

    相较之下,将生成式 AI 嵌入苹果硬件、软件中的做法,暂时还看不到一个十分明确的商业化盈利模式,但苹果却要为巨大的算力、硬件付出高昂的成本。

    依据此前的推算,GPT-4 每千个提示词的成本高达 12 美分,加上苹果全球仅 iPhone 用户就突破十亿,其运行的成本将极其高昂。

    然而,面对变幻莫测的技术革命,人们不仅需要理性的计算,更需要想象力与激情。

    试想一下 ,如果嵌入到 iPhone 中的,是一个能够在本地部署,并且高度优化过后的,更小的 ChatGPT 呢?

    到了那时,基于大模型的 Siri ,将会让手机成为一个几乎无所不包的多模态工具,无论是写文章、编程,还是绘画,都能随时随地,在小小的屏幕间实现。

    实际上,这样的事情,已经有人做到了。

    最近,卡耐基梅隆计算机科学系助理教授陈天奇,就成功通过一个叫 MLC LLM 的项目,让人们在各类硬件上原生部署任意大型模型,成为了可能。

    借助 MLC LLM 方案,每个人都能在个人设备上部署 AI 模型,而无需服务器支持,并通过手机和笔记本电脑上的消费级 GPU 进行加速。

    想象一下,倘若这样的技术,被全球拥有接近 20 亿台设备的苹果采用,并将之与苹果全家桶里各种设备绑定,使 AI 服务集成到我们现有社交、出行、办公等等所有应用场景之中。

    如此一来,苹果的商业版图将会扩大到什么地步?

    那么,面对如此广阔的前景,苹果是否真的会错过这场新世纪以来最大的技术革命呢?

    03 写在最后

    面对苹果今天在 AI 上的种种困境,人们不禁在想,倘若面对这些难题的是乔布斯,他又会如何决断呢?

    很久之前,有人曾问乔布斯对对于事业(career)的看法。

    乔布斯是这么看的:" 不要规划事业(career),那是大多数梦想和直觉的敌人,也是人类有史以来发明的最危险、最令人窒息的一个概念。"

    在苹果的发展历程中,乔布斯始终是一位充满激情和创新思维的领袖,他的思维方式不拘泥于传统,并时常用于冒险和尝试。

    苹果目前最重要的两大产品—— Apple II 和 iPhone,实际上并不是由一大堆市场研究或者金融表格推动的。

    用乔布斯的话来说:" 是因为我们都讨厌自己的手机。"

    在乔布斯看来,公司只是一群人聚集在一起解决特定问题的组织,重要的不是公司本身,而是人们真正关注和感兴趣的事情。

    乔布斯曾经谈到过,为什么苹果失去他之后会出现问题:

    " 苹果过去的目标是造出世界上最好的个人电脑。第二个目标是赚钱。"

    而当苹果试图将 " 赚钱 " 放在第一位时,整个时期就完蛋了,这个逻辑没有成功,并且它从来都不管用。

    纵观今日苹果在 AI 方面的种种谨慎,我们可以由此看出在后乔布斯时代,苹果精神内核的变化。

    或许,在技术变革面前,人们需要的不仅仅是计算与权衡,更需要些许激情、理想与创新精神。

    这是因为,理性的计算看似让人做对了一切,但人们却因此而失掉了整个时代。

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