إليك كيف يحاول نموذج الذكاء الاصطناعي من Apple الحفاظ على خصوصية بياناتك

في WWDC يوم الاثنين، كشفت شركة Apple عن Apple Intelligence، وهي مجموعة من الميزات التي توفر أدوات الذكاء الاصطناعي الإبداعية مثل إعادة كتابة مسودة البريد الإلكتروني، وتلخيص الإشعارات، وإنشاء رموز تعبيرية مخصصة لأجهزة iPhone وiPad وMac. أمضت Apple جزءًا كبيرًا من كلمتها الرئيسية في شرح مدى فائدة الأدوات – وجزءًا متساويًا تقريبًا من الوقت لطمأنة العملاء بمدى خصوصية نظام الذكاء الاصطناعي الجديد الذي يحافظ على بياناتك.

أصبحت هذه الخصوصية ممكنة بفضل النهج المزدوج للذكاء الاصطناعي التوليدي الذي بدأت شركة Apple في شرحه في كلمتها الرئيسية وقدمت المزيد من التفاصيل عنه في الأوراق والعروض التقديمية بعد ذلك. ويظهرون أن Apple Intelligence مبنية على فلسفة على الجهاز يمكنها القيام بمهام الذكاء الاصطناعي الشائعة التي يريدها المستخدمون بسرعة، مثل تحويل المكالمات إلى نص وتنظيم جداولهم الزمنية. ومع ذلك، يمكن لـ Apple Intelligence أيضًا الوصول إلى الخوادم السحابية لطلبات الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا والتي تتضمن إرسال بيانات السياق الشخصية – والتأكد من أن كلاهما يحقق نتائج جيدة مع الحفاظ على خصوصية بياناتك هو المكان الذي ركزت فيه Apple جهودها.

والخبر الكبير هو أن شركة Apple تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي محلية الصنع الخاصة بها لذكاء Apple. وتشير شركة أبل إلى أنها لا تدرب نماذجها على البيانات الخاصة أو تفاعلات المستخدم، وهو أمر فريد مقارنة بالشركات الأخرى. تستخدم Apple بدلاً من ذلك كلاً من المواد المرخصة والبيانات المتاحة للجمهور عبر الإنترنت والتي يتم جمعها بواسطة زاحف الويب Applebot الخاص بالشركة. يجب على الناشرين إلغاء الاشتراك إذا كانوا لا يريدون أن تستوعب شركة Apple بياناتهم، وهو ما يبدو مشابهًا لسياسات Google وOpenAI. وتقول شركة Apple أيضًا إنها تتجاهل تغذية أرقام الضمان الاجتماعي وبطاقات الائتمان التي تطفو على الإنترنت، وتتجاهل “الألفاظ النابية وغيرها من المحتويات منخفضة الجودة”.

تتمثل إحدى نقاط البيع الكبيرة لشركة Apple Intelligence في تكاملها العميق مع أنظمة التشغيل والتطبيقات الخاصة بشركة Apple، بالإضافة إلى كيفية تحسين الشركة لنماذجها من أجل كفاءة الطاقة والحجم لتناسب أجهزة iPhone. يعد الحفاظ على طلبات الذكاء الاصطناعي محليًا أمرًا أساسيًا لتهدئة العديد من المخاوف المتعلقة بالخصوصية، ولكن المقايضة تستخدم نماذج أصغر حجمًا وأقل قدرة على الجهاز.

ولجعل تلك النماذج المحلية مفيدة، تستخدم Apple الضبط الدقيق، الذي يقوم بتدريب النماذج لجعلها أفضل في مهام محددة مثل التدقيق اللغوي أو تلخيص النص. يتم وضع المهارات في شكل “محولات”، والتي يمكن وضعها على النموذج الأساسي واستبدالها بالمهمة التي تقوم بها، على غرار تطبيق سمات تعزيز شخصيتك في لعبة لعب الأدوار. وبالمثل، يستخدم نموذج نشر Apple لـ Image Playground وGenmoji أيضًا محولات للحصول على أنماط فنية مختلفة مثل الرسوم التوضيحية أو الرسوم المتحركة (مما يجعل الأشخاص والحيوانات الأليفة يبدون مثل شخصيات Pixar الرخيصة).

تقول شركة Apple إنها قامت بتحسين نماذجها لتسريع الوقت بين إرسال المطالبة وتقديم الاستجابة، وتستخدم تقنيات مثل “فك التشفير التخميني” و”تشذيب السياق” و”الانتباه للاستعلام الجماعي” للاستفادة من تقنية Apple Silicon العصبية. محرك. بدأ صانعو الرقائق مؤخرًا فقط في إضافة النوى العصبية (NPU) إلى القالب، مما يساعد على تخفيف عرض النطاق الترددي لوحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات عند معالجة التعلم الآلي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي. وهذا جزء من السبب وراء أن أجهزة Mac وأجهزة iPad المزودة بشرائح M-series وiPhone 15 Pro وPro Max فقط هي التي تدعم Apple Intelligence.

يشبه هذا النهج ما نراه في عالم Windows: أطلقت Intel بنية Meteor Lake من الجيل الرابع عشر التي تتميز بشريحة مزودة بوحدة NPU، كما أن شرائح Snapdragon X الجديدة من Qualcomm المصممة لأجهزة الكمبيوتر Copilot Plus من Microsoft تحتوي عليها أيضًا. ونتيجة لذلك، فإن العديد من ميزات الذكاء الاصطناعي في نظام التشغيل Windows أصبحت متاحة للأجهزة الجديدة التي يمكنها أداء العمل محليًا على هذه الرقائق.

وفقًا لأبحاث شركة Apple، من بين 750 استجابة تم اختبارها لتلخيص النص، حقق الذكاء الاصطناعي الموجود على الجهاز من Apple (مع المحول المناسب) نتائج أكثر جاذبية للبشر من نموذج Phi-3-mini من Microsoft. يبدو هذا بمثابة إنجاز عظيم، لكن معظم خدمات chatbot اليوم تستخدم نماذج أكبر بكثير في السحابة لتحقيق نتائج أفضل، وهذا هو المكان الذي تحاول فيه Apple السير على خط دقيق بشأن الخصوصية. ولكي تتمكن شركة أبل من التنافس مع النماذج الأكبر حجما، فإنها تقوم بتلفيق عملية سلسة ترسل طلبات معقدة إلى خوادم سحابية بينما تحاول أيضا أن تثبت للمستخدمين أن بياناتهم تظل خاصة.

إذا كان طلب المستخدم يحتاج إلى نموذج ذكاء اصطناعي أكثر قدرة، ترسل Apple الطلب إلى خوادم الحوسبة السحابية الخاصة (PCC) الخاصة بها. يعمل PCC على نظام التشغيل الخاص به استنادًا إلى “أسس iOS”، ولديه مجموعة التعلم الآلي الخاصة به التي تعمل على تشغيل Apple Intelligence. وفقًا لشركة Apple، تمتلك PCC تمهيدًا آمنًا خاصًا بها وSecure Enclave للاحتفاظ بمفاتيح التشفير التي تعمل فقط مع الجهاز الذي يطلبها، وتتأكد مراقبة التنفيذ الموثوقة من تشغيل التعليمات البرمجية الموقعة والمتحقق منها فقط.

تقول Apple إن جهاز المستخدم يقوم بإنشاء اتصال مشفر من طرف إلى طرف بمجموعة PCC قبل إرسال الطلب. تقول شركة Apple إنها لا تستطيع الوصول إلى البيانات الموجودة في PCC نظرًا لأنها مجردة من أدوات إدارة الخادم، لذلك لا يوجد غلاف بعيد. لا تمنح Apple أيضًا PCC أي تخزين مستمر، لذلك يبدو أن الطلبات وبيانات السياق الشخصية المحتملة المأخوذة من الفهرس الدلالي الخاص بـ Apple Intelligence يتم حذفها على السحابة بعد ذلك.

سيكون لكل إصدار من PCC إصدار افتراضي يمكن للعامة أو الباحثين فحصه، ولن يتم إنتاج سوى الإصدارات الموقعة التي تم تسجيلها أثناء فحصها.

أحد الأسئلة الكبيرة المفتوحة هو تحديدًا أنواع الطلبات التي ستنتقل إلى السحابة. عند معالجة طلب، لدى Apple Intelligence خطوة تسمى Orchestration، حيث تقرر ما إذا كان سيتم المتابعة على الجهاز أو استخدام PCC. لا نعرف بالضبط ما الذي يشكل طلبًا معقدًا بدرجة كافية لبدء عملية سحابية حتى الآن، وربما لن نعرف حتى تصبح Apple Intelligence متاحة في الخريف.

هناك طريقة أخرى تتعامل بها شركة Apple مع مخاوف الخصوصية: جعلها مشكلة شخص آخر. يمكن لـ Siri المُعاد تصميمه من Apple إرسال بعض الاستفسارات إلى ChatGPT في السحابة، ولكن فقط بإذن بعد طرح بعض الأسئلة الصعبة حقًا. تنقل هذه العملية مسألة الخصوصية إلى أيدي OpenAI، التي لديها سياساتها الخاصة، والمستخدم، الذي يتعين عليه الموافقة على إلغاء تحميل استعلامه. في مقابلة مع ماركيز براونلي، قال تيم كوك، الرئيس التنفيذي لشركة أبل، إنه سيتم استدعاء ChatGPT للطلبات التي تتضمن “المعرفة العالمية” التي “تخرج عن نطاق السياق الشخصي”.

إن نهج Apple للتقسيم المحلي والسحابي لـ Apple Intelligence ليس جديدًا تمامًا. لدى Google نموذج Gemini Nano الذي يمكنه العمل محليًا على أجهزة Android إلى جانب طرازي Pro وFlash اللذين تتم معالجتهما على السحابة. وفي الوقت نفسه، يمكن لأجهزة الكمبيوتر الشخصية Microsoft Copilot Plus معالجة طلبات الذكاء الاصطناعي محليًا بينما تستمر الشركة في الاعتماد على صفقتها مع OpenAI وكذلك بناء نموذج MAI-1 الداخلي الخاص بها. ومع ذلك، لم يؤكد أي من منافسي شركة أبل بشكل كامل على التزاماتهم المتعلقة بالخصوصية بالمقارنة.

بالطبع، كل هذا يبدو رائعًا في العروض التوضيحية والأوراق المحررة. ومع ذلك، فإن الاختبار الحقيقي سيكون في وقت لاحق من هذا العام عندما نرى تطبيق Apple Intelligence قيد التنفيذ. سيتعين علينا أن نرى ما إذا كانت شركة Apple قادرة على تحقيق هذا التوازن بين تجارب الذكاء الاصطناعي عالية الجودة والخصوصية – والاستمرار في تطويره في السنوات القادمة.