蘋果公司打破了既定的常規，優先考慮用户的 隱私，通過使用 合成和匿名數據。與傳統方法截然不同，該公司通過提供創新的解決方案來保護個人通訊的完整性，從而脫穎而出。這一大膽的策略呼應了人們對數據保護日益增長的擔憂。在優化其算法的同時，蘋果公司表達了尊重 個人隱私 的決心，這引發了對人工智慧未來的重要討論。
蘋果公司在隱私方面的創新方法
蘋果公司採取了一種前所未有的方法來訓練其人工智慧模型，重點放在 隱私保護 上。這一策略依賴於使用合成數據和 差分隱私 機制，而不是收集來自 iPhone 或 Mac 用戶的實際內容。
使用合成數據
在最近的一篇博客文章中，該公司表達了改善電子郵件摘要等特徵的意圖，這些特徵基於人工生成的數據。這一舉措避免了訪問用戶的電子郵件或個人消息，並基於對用戶行為的 綜合分析。
參與設備分析
對於參加蘋果設備分析計劃的用戶，合成消息將與本地存儲的用戶內容的一個較小樣本進行比較。設備會識別出與本地樣本最相似的合成消息，並將此匹配信息發送至蘋果公司。沒有實際的用戶內容離開設備，從而確保 個人數據的保護。
蘋果智慧功能的改進
蘋果公司已經在改進一些功能，像是 Genmoji 時，應用 差分隱私 的概念。這一功能依賴於有關熱門提示的匿名趨勢，確保任何條款都不會與特定的設備或用戶相關聯。
匿名調查和趨勢
參與此計劃的設備會對關於提示片段的匿名調查作出回應。回傳的信號經過調整，有時包括實際的回答，有時則是隨機生成的。這種方法確保只有被廣泛使用的表達才被考慮，從而保護用戶的身份。
改進電子郵件摘要
對於更複雜的任務，例如電子郵件摘要，蘋果使用大量合成消息樣本。這些消息會根據語言、語氣和主題轉換為 數字表示，稱為「嵌入」。然後設備將這些嵌入與本地存儲的樣本進行比較。
數據訓練的精煉
蘋果收集最常被選擇的合成嵌入，並將其用於完善其訓練數據。這一迭代過程使得該公司能夠生成更相關和更真實的合成電子郵件，而不會影響 用戶的隱私。
技術的測試版部署
新方法目前已在 iOS 18.5、iPadOS 18.5 和 macOS 15.5 的測試版中可用。根據可靠消息來源，這一舉措旨在解決在人工智慧開發中遇到的挑戰，考慮到功能部署的延遲以及 Siri 開發團隊內部的變化。
人工智慧的未來展望
這種方法的潛力可能會導致人工智慧的最佳結果，同時清楚地表明了對用戶 隱私保護 的承諾。蘋果公司所採取的方法強調了在模型性能與尊重個人權利之間找到平衡的重要性。
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有關蘋果通過合成和匿名數據保護隱私的常見問題
蘋果如何使用合成數據來保護用戶的隱私？
蘋果使用合成數據來模擬用戶行為，而不訪問實際數據。這有助於改善功能，同時維護個人信息的隱私。
什麼是差分隱私，它是如何被蘋果應用的？
差分隱私是一種將隨機數據引入數據集中的方法，旨在保護用戶的匿名性。蘋果自 2016 年以來一直在使用以更好地理解使用模式，同時保護個人的身份。
哪些類型的功能受益於蘋果的合成數據方法？
像電子郵件摘要、Genmoji 和其他蘋果智能工具等功能受益於這種方法，使其能夠創建性能優異的 AI 模型，而不影響隱私。
使用這些功能時，用戶的數據是否會與蘋果共享？
不，只有聚合和匿名的信息會發送至蘋果。沒有個人數據被轉移，從而確保用戶的隱私得到保護。
蘋果是如何生成合成消息以摘要電子郵件的？
蘋果生成數千條合成消息，然後將其轉換為數字表示。這些表示會與用戶的本地樣本進行比較，以改進結果，而不訪問用戶的實際數據。
參加蘋果設備分析計劃的用戶有什麼？
選擇參與的用戶允許設備將合成消息與其本地內容進行比較。這有助於創建更準確的 AI 模型，同時保護隱私。
用戶能否控制他們的數據和參加這些計劃的情況？
是的，用戶可以控制參加設備分析計劃的選擇，並根據其對隱私的偏好選擇加入或退出。
這種方法對蘋果的人工智慧開發未來有何重要性？
這種方法至關重要，因為它使蘋果能夠開發高質量的 AI 模型，同時遵循隱私原則，在這日益重視個人數據保護的科技環境中顯得尤為重要。
