稍早 Google 宣布推出「私有人工智慧運算」（Private AI Compute）架構，此一平台聽起來有點熟悉？這其實與蘋果去年推出 Apple Intelligence 時，就主打的私有雲端運算（Private Cloud Compute）相似，且這一類的技術方案可能成為消費性 AI 市場的一個里程碑時刻。
蘋果在 2024 年的 WWDC 大會中亮相了 Apple Intelligence 服務，不過當時的時間點已經落後競爭對手不少；且更令人失望的是，經過一年多的推行，蘋果仍舊無法像競爭對手那樣推出具創新性的技術成果。
當然蘋果為了反駁外界其「AI 落後」的看法，不斷強調其多年來推出的多項機器學習功能，這種做法或許令人沮喪，但從某種程度上來說，蘋果也不是毫無道理。在過去十年中，蘋果一直在探索並推出許多基於機器學習的創新功能，其中部分技術成果來自公司長期投入的學術研究計畫，並透過其 Machine Learning Research Blog 對外公開發表。
不過蘋果確實錯過了 ChatGPT 帶起的那股浪潮，且值得注意的是，ChatGPT 的問世是在原始 GPT 框架發表四年之後。換句話說，蘋果和整個產業其實有四年的時間可以預見技術的發展方向。而當其他業者陸續推出以大型語言模型為基礎的產品、並各自取得不同程度的成功時，蘋果卻依舊停留在 ChatGPT 剛推出時的狀態。
儘管如此，蘋果在幕後的技術開發仍有可圈可點之處，而其中最具代表性的，正是 Private Cloud Compute 基礎架構，這是蘋果最能體現其技術實力的作品之一。
什麼是蘋果 PCC 架構？這是採用強化版的 iOS 作業環境運行，並分布於全球多個伺服器節點。使用者的請求會被導向距離最近的私密雲端集群（PCC cluster），但整個過程不會保存任何資料紀錄。
蘋果早先就曾強調，這是 AI 技術應有的標準實踐，在確保隱私與安全的前提下發揮生成式 AI 的能力。裝置端與雲端的分工會依任務大小自動決定，例如長篇郵件或大型文件處理會轉交雲端，但系統會保留透明化設定，使用者可在「隱私與安全」選單中查看任務是否被送往雲端，進一步確保可稽核性。
當其他公司為了趕上 LLM 時代而降低隱私標準時，蘋果仍堅守其一貫原則，開發出一套在技術上極為出色的解決方案，使得在保障使用者資料安全與隱私的前提下，仍能運用強大的 AI 技術──而這兩者在概念上本是相互衝突的方向。
不過蘋果尚未真正將這項技術應用於實際產品之中。但近期 Google 推出幾乎與蘋果方案相同的實作，無疑證明了蘋果在推動更私密 AI 生態系統方面的技術方向是正確的。
蘋果的 PCC 架構主張使用者的資料應該在安全、隔離的環境中進行 AI 運算，不會被長期儲存或傳輸到第三方伺服器。隨著 Google 與蘋果都提供這類架構，極有可能促使其他前沿 AI 實驗室也跟進採用，顯示科技巨頭之間正出現一場以「隱私為核心」的 AI 基礎設施競賽，這對於用戶隱私而言，將是一項重大勝利。
當然，若蘋果能在 AI 發展速度上與業界其他公司並駕齊驅，那自然是再好不過。然而即使在這種情況下，蘋果仍然能在市場上發揮影響力，引導產業朝向更私密、更負責任的方向發展。
（首圖來源：蘋果）
科技新報粉絲團
加入好友
訂閱免費電子報
