庄邦宣布完成5000万元Pre-A轮融资，诚和资本独家投资
06-17
微软投资 OpenAI 推出新 Bing，谷歌推出 Bard，Adobe 推出 FireFly，亚马逊推出 Amazon Titan，随着人工智能工具 ChatGPT 的流行硅谷大公司或者助手，瞬间爆发。
▲ Github 的 Copilot 功能只有位于加州一角的苹果才有。
从表面上看，这似乎是一个不受人工智能干扰的世界。
经历了AI疯狂三月后，大大小小的公司纷纷进入AIGC领域。
它们将被标记为 Beta 测试版本，并且需要经过等待名单阶段。
他们最终可能会错，他们可能会错误地回答问题，甚至可能引发公众的强烈抗议，但硅谷和我们仍然乐意参与。
相对而言，苹果对AIGC一直保持沉默，无论是高管还是员工都没有表达苹果对此的真实看法。
苹果公司一直非常重视维护自己的形象和公司品牌。
他们很少向外界公布不成熟的产品或技术。
因此，这也解释了为什么苹果对于新技术总是慢于其他公司和厂商。
苹果会尽力避免新技术应用于产品时出现水土不服的现象。
目前AIGC行业大部分产品仍然围绕Web对话框展开，杀手级应用还处于空白阶段。
苹果不对其产品发表评论实际上是有道理的。
不过，根据从信息中获得的信息，苹果工程师正计划将LLM大语言模型与Siri结合起来，推出更智能的Siri，并将于明年应用到iOS上。
就像2008年，苹果首次宣布了智能Siri，并与iPhone 4s一起推出，成为当年iPhone的一大功能升级。
从目前来看，苹果在芯片中加入了神经引擎，将SoC芯片称为“仿生”，并将各种人工智能模型和算法应用到摄影、生物识别、书写等方面，这种对用户体验的实质性优化和提升，通常很难被注意到。
苹果对于AI的运用相当低调。
但在2017年，Siri作为苹果最受瞩目的人工智能技术亮相。
▲ Scott Forstall 还记得 Scott Forstall 在介绍 Siri 时表示，Siri 可以理解自然语言，不需要用户记住特定的格式和语法，还可以根据用户的使用习惯进行定制。
在随后的宣传视频中，Siri真正成为了手机内置的助手，总是能正确响应，相当智能和人性化。
然而，Siri 的技术迭代似乎在 2016 年之后就陷入了停滞。
十多年过去了，它仍然沿袭着 2008 年的“幼稚”答案。
当人们不断被其他公司更先进的声音刷新时，Siri 却显得有些笨拙，太可爱了。
特别是，Siri 现在已经覆盖了几乎所有苹果设备，包括 iPhone、iPad、Mac 甚至 AirPods。
Siri稍显成熟的处理和应答方式让它显得更加落伍。
就连苹果公司也对 Siri 感到失望。
苹果开发XR设备的团队不想使用Siri来控制XR设备上的设备和功能，因为它不够智能。
为此，XR设备负责人Mike Rockwell也考虑寻找备用解决方案来替代Siri的语音控制，但最终没有成功。
传闻中的 Apple XR 耳机仍将与其他 Apple 设备类似，并且可以使用 Siri 进行简单控制。
当然，如果你愿意的话，你也可以和它进行简单的对话。
Siri 的推出被认为是智能手机历史上的一个转折点。
Siri之后，几乎所有智能手机厂商都会为自己的产品推出类似的智能手机，以免落后。
至于苹果公司，斥资2亿美元收购了Siri公司，一年后将Siri集成到iPhone中。
之后，苹果还组建了Siri智能助手团队。
然而，从2010年发布到2018年，Siri团队很混乱，内部管理和大方向上也存在一些争议。
▲ John Giannandrea 苹果的解决方案是“招募专家”。
John Giannandrea 于 2016 年从谷歌挖来，成为苹果高级副总裁，负责人工智能和机器学习战略。
此前，他在谷歌负责搜索业务和人工智能，几乎可以算是谷歌人工智能领域的资深专家。
随着John Giannandrea的加入，苹果希望依靠他的经验逐步改善Siri的现状，帮助Siri赶上竞争对手。
John Giannandrea 也给 Siri 团队带来了类似谷歌的工作氛围，当苹果高管要求立即改变 Siri 时，他会用“爬山”的过程来解释如何解决 AI 领域面临的问题。
对于 Siri，或者苹果的人工智能战略来说，需要有一个长期的目标。
期间的每一个细小的优化和改变都会随着时间的推移逐渐积累，容不得半点马虎。
换句话说，John Giannandrea认为苹果在人工智能领域的基础太薄弱，不能操之过急。
而且，他还说服苹果高层，暂时应该把重点放在团队建设上，留住相关人才，给予他们更多的自由去研发自己感兴趣的方向。
最重要的是，John Giannandrea 大幅提升了苹果公司的研发能力。
人工智能团队的薪资水平达到行业标准。
经过三大举措，苹果的人工智能团队得到了加强，引进了多名前谷歌人工智能专家，并以 1.5 亿美元收购了机器学习初创公司 Laserlike。
其三位创始人Srinivasan Venkatachary、Steven Baker和Anand Shukla后来成为Siri团队，是苹果LLM领域和搜索领域的专家。
引入Laserlike的目的其实是为了提高Siri的搜索能力，Venkatachary自然就成为了苹果搜索团队的负责人。
2016年，苹果添加了Siri，通过网络信息回答用户问题。
Siri的功能正在逐步完善和增强。
然而，这些变化更像是“昙花一现”。
苹果人工智能团队内部有不少项目，包括可以将 Siri 移植到 iPhone 上的 BlackBird 项目，以及庆祝 Siri 十周年的项目 SiriX。
但除了内部竞争之外，苹果高层对人工智能大方向的决策速度太慢，在LLM等新技术的使用上也过于保守。
▲ 从 A 到另一个 A 图片来自：资料图 今年秋天，Srinivasan Venkatachary、Steven Baker 和 Anand Shukla 也离开了苹果，去了 Google。
有趣的是，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊亲自招募了这支三人团队，蒂姆·库克也留用了他。
但他们认为Google是一家适合学习LLM的公司，并且会很快应用到产品中。
现在他们正在谷歌研究如何降低大型语言模型的训练成本以及如何提高准确性。
不仅是Laserlike团队，Giannandrea招募的其他大部分专家和团队也都离开了苹果。
究其原因，也是因为苹果似乎并不太重视人工智能领域的研究。
John Giannandrea到来后，苹果人工智能在人工智能领域的爬山过程中举步维艰。
也许这与公司的总体战略方向不同。
争取隐私保护是苹果近期遵循的公司层面策略。
面对这种情况，一切都必须妥协，决不妥协。
John Giannandrea 加入 Apple 的目的很明确：通过优化 Apple 对用户数据和训练算法的使用，让 Siri 变得更加智能。
因为，在谷歌、亚马逊这样的公司里，收集和分析用户数据来改进产品算法模型是很常见的事情。
因为这个过程，算法会变得更聪明，AI也会变得更聪明。
苹果此前曾在不记住 ID 的情况下收集 Siri 与用户之间的对话数据，但这样做并不专业，也没有利用这些数据来改进 Siri。
随着John Giannandrea的到来，苹果找到了多家外包公司来收集相关数据，最终通过一个流程对Siri进行了优化。
但去年，被爆出苹果外包团队未经同意监听用户与 Siri 的对话，引起轩然大波，尤其是对于一向注重隐私的苹果来说。
为此，苹果最终用全职员工取代了外包商，并改变了内部流程和政策，让普通员工几乎很难听到 Siri 的对话录音。
这样的规定也让人工智能团队更难实时优化、按时迭代，这也是 Siri 目前看起来非常经典的原因之一。
华盛顿大学计算机科学教授、机器学习书籍《大师算法（The Master Algorithm）》的作者佩德罗·多明戈斯 (Pedro Domingos) 表示：“他们所做的事情的缺点将变得越来越明显。
” “他们将不得不挖掘更多的私人数据，以便与其他人竞争。
人们更具竞争力。
” ▲ Tim Cook 图片来自：彭博社 而 Siri 的一些经常登上热搜的奇怪答案也会吸引 Tim Cook 的关注注意力。
经常会绕过这个流程，直接要求 Siri 团队修改“尴尬”的答案。
苹果非常注重自己的企业形象，出于隐私保护的考虑，减少了数据收集，并避免尴尬的答案和进行手动更正。
因此，即使苹果现在拥有庞大的资金和资源，许多前苹果人工智能团队成员也认为，苹果很难快速部署基于LLM的Siri。
此外，苹果还在Siri中制定了许多规则。
比如，当询问iPhone的价格时，会先被引导到苹果官网，而不是直接给出答案。
苹果并不是一家技术至上的公司。
他们所有的服务和技术都是服务于产品的，这意味着他们可以销售更多的 iPhone、iPad 和 Mac。
因此，长期以来，设计团队都有相当大的发言权，他们认为产品应该是100%完美的。
这种追求也一直延续到了 Siri 人工智能团队，但作为一种算法，不可能做到 100% 准确，错误在所难免。
只有犯错误，才能更好地优化相关模型。
他们追求的差异也让人工智能团队的工作压力很大。
Giannandrea 出事后，软件设计团队不得不在 Siri 中添加一个按钮，方便用户反馈答案是否准确。
无论是坚持隐私、工作流程问题，还是做出%完美的产品，Siri的人工智能团队都在经历着一系列的挣扎，就像在人工智能领域与谷歌、亚马逊等大公司束手无策一样。
智力领域的竞争。
“未知”其实可以指很多事情。
苹果的人工智能团队已经推出了许多对Siri的改进，例如Siri X、BlackBird、Pegasus等项目。
尽管该项目的一些成员已经离开，但这些项目终于接近完成，并且可以随时替换或优化为当前的 Siri。
然而，正如John Giannandrea所主张的那样，人工智能模型实际上是一个非常复杂的工程，一步到位牵一发而动全身。
盲目的改装和更换可能会带来不可预见的问题。
另外，与亚马逊的 Alexa 或谷歌的 Assistant 等其他语音助手相比，Siri 的答案在很大程度上依赖于人类的参与。
换句话说，Siri的数据库存在很多人为限制和干预。
经过十多年的修改和调整，数据库变得复杂而冗长。
而且，它也与目前LLM大语言模型的数据库工作方式有所不同。
它不能简单地添加一个API接口来顺利运行ChatGPT并具有类似的功能。
苹果现在要决定的是，如果想要智能Siri，是重新发明轮子还是逐层优化。
此外，没有人否认苹果的盈利能力、现金流和巨大的资源调动能力。
而且，还有芯片、终端等硬件资源和知识储备。
当苹果下定决心投身AIGC领域时，它可以训练复杂的大型语言模型并做出自己的生成式AI。
但苹果仍需要决定是否需要“重新发明轮子”，还是将愿景和资源投入到如何将AIGC应用到终端并嵌入到生态系统中。
毕竟，那些支持ChatGPT等复杂服务的LLM仍然运行在云端，其在终端生态中的应用仍然是空白。
在人员调动方面，苹果目前更注重视觉识别专家。
相对而言，它也专注于XR虚拟现实领域。
对于苹果来说，AIGC行业的技术爆发还不到一年，如何将其应用到苹果产品上仍然是一个非常初步的尝试。
苹果多年来一直在准备取代iPhone成为下一个大趋势。
XR虚拟现实设备可能是苹果最应该关注和重点开发的产品。
至于把 Siri 变成 Smart Siri 或者 Siri Copilot，还是让 John Giannandrea 领导的 AI 团队爬一会儿山吧。
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