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手機中的 AI 大模型,會是蘋果賴以翻盤的關鍵嗎?

 天承辦公室 2023-08-17 發(fā)布于山東
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文章來源電廠
作者張勇毅
編輯高宇雷
在 AI 時代落后其他硅谷巨頭一個身位的蘋果,終于要開始出手反擊。
作為曾經(jīng)推出過 iPhone/AirPods/AppleWatch 這樣幾度改變行業(yè)生態(tài)產品的公司,蘋果所取得的成就堪稱抓住了一個時代的脈搏,但在 AI 時代隨之而來的,還有新時代開啟之后給舊時代王者的巨大壓力。
作為迄今為止唯一至今沒有推出大模型產品的硅谷巨頭,蘋果在 AI 為王的 2023 年上半年,仿佛也確實失去了不少氣勢;在今年 WWDC 上,蘋果沒有直接提到一次 AI,但這更像是蘋果一貫以來的文字游戲:在諸多介紹新功能的 PPT 之下,AI 幾乎無處不在地存在于蘋果發(fā)布的每一項新產品中。
從 Vision Pro 使用機器學習構建模型,為用戶自動生成專屬的「數(shù)字面具」;AirPods Pro 根據(jù)用戶所處環(huán)境背景音自動調節(jié)降噪等級與播放音量,再到 iPadOS 17 新增的增強版 PDF 內容自動識別功能,在底層技術上都非常依賴蘋果在 AI 領域的投入成果。
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今年蘋果第二季度披露的財報數(shù)據(jù),蘋果今年的研發(fā)投入支出已經(jīng)達到了 226.1 億美元,比上年增加了 31.2 億美元。根據(jù)蘋果 CEO 蒂姆庫克在接受路透社采訪時的介紹,這筆資金其中很大一部分,都是用于蘋果生成式人工智能的研究,并且未來幾個月還將繼續(xù)投入大量資金。
庫克在財報電話會中表示:'多年來,我們一直在進行包括生成式人工智能在內的各種人工智能技術的研究。我們將繼續(xù)投資和創(chuàng)新,并負責任地利用這些技術推進我們的產品,幫助豐富人們的生活。'
庫克的這一回答,似乎已經(jīng)從側面印證了此前關于「AppleGPT」的傳聞:據(jù)彭博社報道,蘋果內部正在測試名為基于 Ajax 大模型開發(fā)的生成式對話機器人,而 Ajax 則是蘋果內部為了統(tǒng)一機器學習開發(fā)平臺,使用 Google Jax 機器學習開源框架構建,并在 Google Cloud 云計算平臺中運行的大模型。
知情人士同時還表示,蘋果內部已經(jīng)有多個團隊,參與到「AppleGPT」的開發(fā),同時致力于解決大模型潛在的隱私問題。目標是在 2024 年內拿出產品級的成果,如今曾在 Google 負責人工智能和搜索業(yè)務的 John Ginnandrea 在蘋果領導著整個蘋果大模型項目的開發(fā),看起來蘋果想要快速推出自己的大模型產品,也只是時間問題。
但或許傳統(tǒng)意義上的「大模型」,已經(jīng)不是蘋果想要此時發(fā)力的領域;雖然今天的技術能力還遠不足以讓 ChatGPT 級別的生成式人工智能運行在手機中,但簡化版 ChatGPT 在技術上完全可行,甚至出現(xiàn)時間要比 OpenAI 發(fā)布初代 ChatGPT 要更早。
因為AI算法需要處理大量數(shù)據(jù)并消耗大量計算資源,所以 AI 運行所需的模型應該被部署在云端。已經(jīng)是很多人對于大模型概念中最根深蒂固的「刻板印象」之一。但 AI 不僅僅存在于云端。在許多情況下,基于人工智能的數(shù)據(jù)處理和決策,都需要在靠近網(wǎng)絡邊緣的本地設備上進行。這是「端側大模型」概念的由來。
這不僅僅是將 ChatGPT 通過 App 的方式安裝進你的手機,而是在手機中通過軟硬件相結合,將 AI 大模型本身部署在手機中。端側大模型的核心,是在盡可能少的空間與算力維持大模型運行的同時,在幾乎無限多的應用領域,通過大模型能力來改變現(xiàn)有流程。
據(jù)《金融時報》報道,蘋果從今年四月起,開始在官網(wǎng)招聘頁面中發(fā)布位于加州、西雅圖、巴黎和北京的辦公室的數(shù)十個 AI 職位招聘信息,這些職位將在蘋果內部歸屬機器智能與神經(jīng)設計(MIND)團隊,確保壓縮現(xiàn)有的語言模型以便更加高效地在移動端設備上運行。
從招聘信息中,還能看出蘋果的確正在開發(fā)一款類似 ChatGPT、能「根據(jù)簡單的文字提示,生成可信的文本、圖像或代碼」的對話機器人。蘋果還在巴黎等地通過挖角 Meta 的方式,快速組建起團隊,規(guī)劃進一步發(fā)展。
早在通用大模型這個概念誕生之前,包括蘋果在內的多家硅谷大廠已經(jīng)開始在布局端側的 AI 應用場景,只是那時候還沒人意識到其中蘊含的真正潛力。
在大模型經(jīng)歷過席卷全球的爆火、最初的狂熱已經(jīng)逐漸降溫之后的今天,業(yè)內逐漸意識到端側大模型的真正潛力:相比完全交由云端服務器處理的模式,端側大模型主要能帶來三個優(yōu)勢:
  1. 本地數(shù)據(jù)處理換來的速度提升

  2. 對云端服務器帶寬的節(jié)省

  3. 對用戶數(shù)據(jù)更好的隱私保護

即使網(wǎng)絡訪問速度再快,由于網(wǎng)絡傳輸導致的延遲問題也幾乎無可避免。這是目前包括 ChatGPT 在內所有依賴云端服務處理請求的生成式 AI 對話機器人的軟肋。同時也是 Google、亞馬遜均在著力端側 AI 落地在智能助理領域的原因。
而蘋果在端側大模型的發(fā)力,或許不能給蘋果帶來諸如 Google Bard 或微軟 New Bing 一樣具有高話題度的爆款產品,但可能是推動端側大模型更快速落地的關鍵。
“蘋果的短期目標是將生成式人工智能與現(xiàn)有產品集成,使其立即變得高效同時有用” 獨立研究員和網(wǎng)絡安全顧問 Lukasz Olejnik 表示。

 
隱私先于 AI 功能

減少對帶寬的依賴,并不是端側 AI 的唯一賣點,安全性同樣也是其中的優(yōu)勢 —— 蘋果每年在設備隱私功能上投入數(shù)億美元,并且一貫將隱私作為其產品服務核心賣點之一。在手機上運行大模型無需互聯(lián)網(wǎng)連接或將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端,自然能以更安全和私密的方式處理用戶的數(shù)據(jù)。 
雖然不能說蘋果為了隱私而構建端側大模型,但至少蘋果在端側大模型的開發(fā)過程中不斷地受到「隱私為王」這一理念的影響。這讓隱私的重視的優(yōu)先級要比 AI 所帶來的功能更高,已經(jīng)決定了蘋果在 AI 發(fā)展中所處的獨特地位。
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蘋果在隱私領域將邊緣計算投入運用的歷史已久:一直以來因為智能化程度不足、被詬病頗多的 Siri,其實是世界上首個搭載本地語音識別功能的智能助理;這一功能能幫助手機智能語音助理更快速地識別對話信息并反饋,同時無需將任何來自用戶的對話數(shù)據(jù)上傳到云端。
但這仍然不夠成為大模型時代中足夠好的案例 —— 畢竟 Siri 至今仍然是那個不怎么聰明的 Siri,而用戶感知更強的總是大模型在內容創(chuàng)造能力上的驚艷。這即是大模型的魔法,也是蘋果過去在大模型研究領域長期存在的短板。
2020 年,蘋果以兩億美元低調收購了 從非營利 AI 研究機構 AI2 分離出來的西雅圖 AI 初創(chuàng)企業(yè) Xnor.ai。這在當時引起了巨大的關注。外界紛紛從 Xnor.ai 此前的研發(fā)方向,推測蘋果未來布局 AI 的具體場景。
創(chuàng)始人 Ali Farhadi 最初創(chuàng)立 Xnor.ai 是為了致力于研發(fā)讓機器學習算法更加高效、甚至能在低性能的硬件上運行,比如在攝像頭的嵌入式芯片中運行相關算法。這其實與 AGI 并沒有太強的直接關系,甚至完全稱不上是與 OpenAI 同類型、專注于大模型研發(fā)的創(chuàng)業(yè)公司。
但從這次收購中,蘋果顯然已經(jīng)學到了不少關于「端側大模型」的應用方式,并將其應用在蘋果生態(tài)內的包括 HomePod 等產品中。蘋果用戶時常將 HomePod 根據(jù)在房間內擺放位置、自動計算最佳聲場發(fā)聲效果的功能吹的天花亂墜,但他們只是沒有意識到,這本身已經(jīng)是蘋果在端側 AI 應用的無數(shù)次嘗試其中成果之一。
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除了蘋果之外,端側大模型由于更加廣闊的前景,已經(jīng)讓這里變成了云端大模型之后的下一個戰(zhàn)場:Google 已經(jīng)宣布了將 PaLM 2 大模型在移動端算力的設備上測試的計劃,Meta 發(fā)布的 Llama 2 也支持在手機、工作站等平臺運行;高通也宣布了下一代能用于在智能手機上運行大模型的 SoC 平臺,號稱能將移動端性能與精度都達到與云端服務器相近的水平。亞馬遜也在嘗試更多在移動端設備上部署輕量化語言模型的硬件產品,從而進一步提升智能助理的易用性。
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而在國內,百度、騰訊華為等廠商都發(fā)布了自有移動端模型以及開發(fā)/部署工具,致力于推動達模型在端側的輕量化部署,現(xiàn)階段,手機端的算力已經(jīng)能做到將十億參數(shù)級別的語言模型壓縮進手機中。華為 P60 系列、Google Pixel 等手機都曾進行過將模型進行了輕量化處理、在手機中集成相關功能的嘗試。
無論蘋果大模型最終的落地形態(tài)如何,但端側大模型已經(jīng)不僅僅是蘋果的「新希望」,更是智能手機領域備受期待的下一個增長點。也只有整個行業(yè)快速推動與之相關的開發(fā)工具與生態(tài)建設,才能進一步降低讓大模型運行在手機中的門檻,讓端側 AI 在保護用戶隱私的同時,推動端側 AI 功能的進化。

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