Siri變得更聰明以後 蘋果如何保護你的隱私

Siri 很關鍵

在幾乎所有蘋果用戶的印象中，Siri 就是一個純粹的語音助手。你對著它說話，問一些問題，它就給你一些回饋。因為對著手機說話太羞恥，很多事情好像還不如自己直接動手來得迅速，很長一段時間內它都備受冷落。

不過這種現狀很快就有改變的希望了，最明顯的例子就是即將到來的新系統 watchOS 4。當你迎來新的一天時，看一下 Apple Watch，它會給你帶來你可能最需要的信息，比如天氣、交通狀況、預定事項等等。這些都不是系統的隨機顯示，而是它認為那是你當時最需要的。這個極具個性化的功能，其背後就是 Siri 在主導。

沒錯，Siri 很快就不再只是一個單純的語音助手了。蘋果的軟體工程高級副總裁克雷格·費德里吉不久前通過電子郵件向媒體表示，Siri「不再只是一個語音助手……它基於本地的智能功能可以為我們的設備帶來各種日常的互動。」他說，蘋果的團隊「正在努力將它變成我們所有平台的核心部分」。

前陣子費德里吉從內容服務主管艾迪·庫伊手中接過 Siri 的業務，這代表著它和操作系統更深層次的融合即將開始。我們從 watchOS 4 的 Siri 錶盤上就能夠很直觀地感受到這一點。「隨著今年秋季軟體更新的到來，用戶們能夠體驗到更多的 Siri 功能，而在往後的幾年裡它還會更多地整合到我們所有平台的核心用戶體驗中。」費德里吉預告說。

通過 AI 技術讓設備變得更個性化這件事，其實不只是蘋果，只要是大廠就都在做的。和蘋果不同的是，其他公司會更傾向於採用各種各樣的數據，讓 AI 去學習。儘管這會引發人們對隱私被侵犯的擔憂和批評，但那畢竟會讓設備和服務變得更好用。與此相對的，蘋果受到自己對隱私的承諾的束縛，不可能這樣明目張胆地使用數據。這讓它受到質疑，認為 Siri 的體驗會因此大打折扣。

蘋果的解釋

面對人們的質疑，蘋果產品營銷高級副總裁格雷格·喬思維亞克的回答非常乾脆：「這種說法是不對的。事實是我們會一直對數據進行儘可能的優化，我認為這是許多用戶都心知肚明的，他們知道我們對隱私的態度或許和其他人不一樣。」

「我們能夠帶來非常個性化的體驗……而且還不會將每一個用戶都當成產品，去追蹤他們的信息，然後賣一個最好的價錢。我們不是這麼做生意的。」喬思維亞克很自信地承諾說。

其實就讓 AI 去學習這一點上，蘋果和它的競爭對手們並沒有很大的不同，都是要採集用戶輸入的或說出來的內容，然後進行機器學習的處理。不過有趣的是，這些個人信息里大部分的東西，其處理都是在設備本地上的，不會給蘋果在內的任何外人看到。

即使這些學習過程不可避免要涉及到雲網路，過程也是儘可能保證完全的。當你對著 Siri 說話的時候，iPhone 會自動將任何和用戶 ID 有關的信息去除，然後給它重新分配一個隨機請求 ID。這些信息隨後經過加密，被發送到雲端進行進一步的語音識別，最後通過自然語言處理來理解整句話的意思。

比如在手機的照片庫里尋找指定照片這樣的命令，就是完全在本地進行的。iPad 和 iPhone 從 iOS 10 開始就能夠運用機器學習對用戶的照片進行分類。特別是你要搜索某某人的照片時，那就是設備軟體自己的面部識別計算了。「你的設備性能相當強大，而且每一代都比過去更加強大。」喬思維亞克說，「因為我們專註於隱私保護，我們就要完全利用這些機能，比如設備本地的機器學習，這將打造了不起的體驗，還不需要犧牲你的數據。」

在你不知道的時候，設備中的 AI 模型會學習你操作設備的方式，輸入的內容，攝像頭見到的東西，麥克風聽到的聲音，以及感測器感知到的各種信息。這些數據其實並不大，僅有 200MB 這樣，但信息量卻非常多。Siri 可以利用這些數據，判斷是否提供必要的輔助。

在這一點上，蘋果對自家硬體和軟體的控制力確實發揮了相當的作用。蘋果設備的圖形晶元和其他輔助晶元都能夠承擔運算任務，這讓機器學習的本地實現成為了可能。蘋果的工程師們花費了大量時間在讓機器學習軟體和設備的處理器、感測器更好配合上。有傳聞稱，蘋果甚至還要開發專門的 AI 晶元來處理這類任務。

雲端上呢？

當然正如剛才所說的那樣，光是本地處理還是不夠的，Siri 要變得真正強大，還是需要雲網路的幫忙。不過很多時候，蘋果都會選擇第三方數據，比如圖片來幫助訓練 Siri，讓它學會分辨。甚至於蘋果在一篇科技博文里還透露，它採用了足可亂真的合成圖片，從而滿足 AI 訓練所需要的龐大數據量。

即使是那些必須從用戶那裡提取的數據，比如說用戶發送去的語句聽寫，蘋果也做到去除上面帶有的任何用戶信息，使得即使是它自己也不知道那些錄音是來自於誰的。這是蘋果實現的技術中最有趣的一點 —— Siri 能夠學慣用戶，哪怕它並不知道哪個用戶是誰。

Siri 每個月都在被 3.75 億人所使用，而蘋果擁有著足足六個月分量的錄音來訓練它。為了讓 Siri 更智能，蘋果甚至建立了一個專門的模型，對應那些將英語作為第二語言的用戶。六個月後，新一批錄音被儲存。其他內容包含了音樂、體育、商務等各種各樣範疇的音頻也同樣被用於訓練 Siri。

這些龐雜的數據可以讓 Siri 為你推薦各種各樣的信息，watchOS 4 里的 Siri 錶盤就是最好的例子。但與此同時，蘋果伺服器上訓練用的數據卻不包括那麼多的信息。雲端上的模型只會去學習它能夠得到的信息。

個性化和隱私，很多人都曾認為那是很難兼顧的，但蘋果通過這一系列手段，找到了一個平衡點。在保護用戶隱私的同時，嘗試帶來足夠好的個性化體驗。當然了，人們對蘋果「兩頭不靠」的批評肯定還會繼續，好在 iOS 11 即將到來，新的 Siri 或許能夠交出一份令人滿意的答卷。

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