Apple, verilerinizi özel tutarken AI'sini daha akıllı hale getirmek için yeni bir yol üzerinde çalışıyor. Şirket, kullanıcı verilerini bulutta değil, doğrudan cihazınızda analiz ederek büyük dil modellerini geliştirmeyi planlıyor.Apple'ın yaklaşımı, kullanıcı bilgilerinin kişisel cihazlarından asla ayrılmamasını sağlarken, yalnızca AI eğitimi için sentetik verilerin kullanılmasının sınırlamalarını çözmeyi amaçlamaktadır.
Bu yeni yöntem, Apple'ın Apple istihbarat özelliklerini geliştirmesiyle geliyor. Sunucularında çok miktarda kullanıcı verisi toplayan diğer teknoloji devlerinin aksine, Apple'ın sistemi, kişisel bilgilerinizi hiçbir yere göndermeden sentetik verileri gerçek dünya örnekleriyle karşılaştıracaktır. Bugizliliği korurAI'nın insanların cihazlarını gerçekte nasıl kullandıklarını öğrenmesine yardımcı olur.
.karmaşık gizlilik odaklı planApple'ın hem AI ilerlemesine hem de veri korumasına olan bağlılığını göstermektedir. Avance içi analiz kullanarak Apple, onu rakiplerden ayıran gizlilik standartlarından ödün vermeden Siri ve metin tahmini gibi özellikleri geliştirebilir.
Apple'ın Bitiş AI Eğitimi: Nasıl Çalışır ve Kullanıcılar İçin Ne Anlama Geliyor
Apple resmen AI eğitim oyununa giriyor - ancak sadece Apple'ın çekebileceği bir bükülme ile. Apple, verilerinizi büyük merkezi sunuculara yönlendirmek yerine, kişisel bilgilerinizden cihazınızda tutarken öğrenen bir sistem geliştiriyor. Bu gizlilik odaklı strateji, Apple'ın daha geniş “Apple Intelligence” girişiminin bir parçası, iOS 18, MacOS 15 ve ilgili yazılım güncellemeleri ile başlatılması beklenen yeni üretken AI özellikleri.
Apple'ın aslında verilerinizle ne yapıyor
Temel kavram şaşırtıcı derecede zekidir. Apple, sentetik veriler üzerinde eğitilmiş büyük dil modelleri (LLMS) oluşturdu - gerçek mesajları, e -postaları ve notları taklit eden ancak tamamen imal edilmiş veriler. Bu modeller kişisel verilerinizi doğrudan eğitim için kullanmaz. Bunun yerine Apple, sentetik örnekleri, cihazı asla terk etmeyen e-postalar veya notlar gibi gerçek son verilerinizle karşılaştırarak modellerini geliştirmek için cihazdaki analizden yararlanır.
İşte temel ayrıntı: Cihazınız hangi sentetik örneklerin gerçek içeriğinize en çok benzediğini anlıyor. Daha sonra, Apple'ın sunucularına sadece meta verileri - hangi örneğin en iyi eşleştiği gibi - geri gönderir. Bu sinyal, temel modelini daha da ayarlamak için kullanılır ve Apple'ın yapay zekasının gizliliğinizden ödün vermeden zamanla daha akıllı olmasına yardımcı olur.
Diferansiyel gizlilik hala büyük bir rol oynuyor
Bu, Apple'ın uzun süredir devam eden “diferansiyel gizlilik” kullanımına dayanır, bu da bireysel kullanıcı bilgilerinin tespit edilemeyeceği için veri analizlerine rastgele enjekte eden bir teknik. Bu yeni AI sisteminde, diferansiyel gizlilik, Apple'a geri gönderilen meta verilerin bile herhangi bir kişiye bağlanamamasını sağlar. Sizi tanımlamadan milyonlarca cihazdan geniş trendler toplamanın bir yoludur.
Bu sistem aynı zamanda otomatik düzeltme, emoji üretimi ve yazma önerileri gibi özellikleri geliştirmek için kullanılmaktadır - AI'nın daha iyi olmak için gerçekten bir insan dokunuşuna ihtiyaç duyduğu şeyler. Apple'ın yeni kişiselleştirilmiş emoji özelliği olan Genmoji, şirketin AI'yi günlük kullanıcı deneyimlerine nasıl katladığının en iyi örneğidir.
Apple'ın yaklaşımı neden öne çıkıyor?
Bu hareketi önemli kılan şey, Openai, Google veya Meta gibi şirketler tarafından kullanılan stratejilerden ne kadar farklı olduğudur. Bu şirketler genellikle Web'den çekilen muazzam veri kümelerini ve bazı durumlarda kullanıcı verilerini kullanarak bulut tabanlı eğitime güvenir. Apple, aksine, en gizlilik odaklı büyük teknoloji oyuncusu olarak itibarını güçlendiriyor. Yapay zekanın verilerinizle öğrendiği bir sistem tasarladılar, ancak asla almıyorlar.
Bu yaklaşım aynı zamanda Apple'a büyük bir rekabet avantajı sağlar. Eğitimi cihazlara yerelleştirerek, Apple'ın Openai veya Microsoft Skalası'nda bulut GPU altyapısının muazzam maliyetini taşıması gerekmez. Daha az risk ve potansiyel olarak daha hızlı yinelemeye sahip yüz milyonlarca iPhone'a ölçeklenebilen daha verimli bir sistemdir.
Daha fazla okuma:iPhone Veri Kurtarma Deneme: Nedenler, Çözümler ve Veri Kurtarma Yöntemleri
Kim dahil - ve ne zaman?
Şu anda Apple bu sistemi iOS 18.5, iPados 18.5 ve MacOS 15.5'in beta yapılarında test ediyor. Ancak, yalnızca cihaz analizlerini seçen kullanıcılar için aktiftir - sistem tercihlerinin gizlilik ve güvenlik bölümüne gömülü bir ayar. Aynı zamanda Apple'ın yazılım beta programına daha geniş katılımla bağlantılıdır, bu nedenle erken benimseyenler ilk tadı alacaklar.
Bu programın, bir sonraki büyük yazılım güncellemeleri 2025 sonbaharında ortaya çıktığında önemli ölçüde genişlemesi bekleniyor. Apple Intelligence özellikleri muhtemelen gerekli işleme gücüne sahip daha yeni cihazlarla sınırlandırılacak, yani iPhone'lar ve M-Serisi yongaları Mac'lerde A17+ yongaları.
İPhone'unuzda AI'nın geleceği
Apple'ın hareketi sadece AI yarışında yetişmekle ilgili değil, aynı zamanda rekabetin şartlarını tamamen değiştirmekle ilgili. Cihazınızda zeka oluşturarak Apple, gizlilik ve makine öğrenimini başka hiçbir büyük şirketin ölçekte elde edemeyeceği şekilde harmanlıyor.
Posta, notlar ve mesajlarda daha akıllı öneriler bekleyin. Tarzınızı öğrenen sesli dikte bekleyin. Gerçekten sizin gibi görünen yazma yardımı bekleyin. Ve hepsi, dikkat çekici bir şekilde, telefonunuzu asla terk etmeyen kendi verileriniz kullanılarak eğitilecektir.
Kilit çıkarımlar
- Apple, bilgilerinizi özel tutan cihaz içi veri analizini kullanarak AI'sını geliştirecektir.
- Şirket, Apple sunucularına kişisel veri göndermeden sentetik veri ve gerçek dünya örneklerinin bir karışımını kullanır.
- Bu gizlilik odaklı yaklaşım, Apple'ın kullanıcı veri korumasına olan bağlılığını sürdürürken AI özelliklerini geliştirmesine yardımcı olur.
Kullanıcı verilerinin kesişimi ve Apple'ın AI geliştirme
Apple'ın yapay zeka geliştirmeye yaklaşımı yeniliği kullanıcı gizliliği ile dengeler. Şirket, katı veri koruma standartlarını korurken kullanıcı etkileşimlerinden öğrenen sistemler oluşturmuştur.
Kullanıcı Gizliliği İlkeleri
Apple yaptıKullanıcı Gizliliği Bir Köşe taşıAI stratejisi. Şirket, “temel modelleri eğitirken kullanıcıların özel kişisel verilerini veya kullanıcı etkileşimlerini kullanmadıklarını” açıkça belirtiyor. Bu taahhüt, Apple'ın bilgiyi nasıl topladığını ve işlediğini şekillendirir.
AI özellikleri geliştirirken Apple, mümkün olduğunca cihaz işleme öncelik verir. Bu yaklaşım, harici sunuculara göndermek yerine kullanıcının iPhone veya Mac'inde hassas verileri tutar.
Şirket “Tasarım Gizliliği” çerçevesi kullanıyor. Bu, gizlilik hususlarının en başından itibaren ürünlere yerleştirildiği, daha sonra eklenmediği anlamına gelir.
Apple ayrıca kullanıcılara katılma özellikleri ve net gizlilik ayarları aracılığıyla kontrol sağlar. Bu kontroller, insanların AI iyileştirmeleri için hangi verileri paylaştıklarına karar vermelerine izin verir.
Diferansiyel gizliliğin rolü
Diferansiyel gizlilik, Apple'ın belirli kullanıcıları tanımlamadan faydalı veriler toplamak için kullandığı matematiksel bir çerçevedir. Bu teknik, cihazdan ayrılmadan önce bilgilere rastgele “gürültü” ekler.
Sistem, bireysel katkıları maskelerken birçok kullanıcıdaki kalıpları analiz ederek çalışır. Örneğin, Apple birçok insanın kimin ne dediğini bilmeden belirli ifadeleri kullandığını öğrenebilir.
Elma zekasıKişisel konuşmalardan ödün vermeden doğal dil işlemeyi geliştirmek için bu yaklaşımı kullanır.
Şirket, herhangi bir kullanıcı hakkında ne kadar bilgi çıkarılabileceğini sınırlayan bir “gizlilik bütçesi” belirler. Bu, gizlilik korumasının matematiksel garantileri yaratır.
Apple, tüketici teknolojisinde diferansiyel gizlilik kullanımına öncülük etti. Uygulamaları istatistiksel doğruluğu güçlü gizlilik önlemleri ile dengeler.
Siri ve üretken yapay zekayı geliştirmek
Siri'nin iyileştirmeleri, insanların asistanla nasıl etkileşime girdiği konusundaki kalıpları analiz etmekten kaynaklanmaktadır. Apple, Siri'ye yeni ifadeler ve yanıtlar öğretmek için anonimleştirilmiş sesli komutlar kullanır.
ŞirketinÖzel bulut hesaplamasısistem yapay zeka işleme için güvenli bir ortam oluşturur. Bu, kullanıcı verilerini korurken daha karmaşık görevlere izin verir.
Apple Intelligence, cihazdaki modelleri daha gelişmiş özellikler için bulut işleme ile birleştirir. Sistem, hangi görevlerin yerel kalabileceğini ve hangilerinin daha fazla bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyabileceğine karar verir.
Metin tahmini ve yazma önerileri, gerçek içeriği Apple'a göndermeden kullanıcıların nasıl yazdığını öğrenin. Bu, gizlilik riskleri olmadan kişiselleştirilmiş deneyimler yaratır.
Bu gelişmeler Siri'nin bağlamı daha iyi anlamasına ve sorulara daha doğal yanıt vermesine yardımcı olur. Asistan artık bir kez web aramaları gerektiren karmaşık sorguları işleyebilir.
AI eğitimi için cihaz analizi
Apple, AI iyileştirme alanlarını belirlemek için anonim kullanım istatistikleri toplar. Bu veriler, insanların en çok kullandıklarını ve nerede zorluklarla karşılaştıklarını göstermektedir.
Cihaz analiziPil kullanımı, uygulama performansı ve özellik popülaritesi hakkında bilgi verin. Apple, bu bilgileri AI sistemlerini verimlilik için optimize etmek için kullanır.
Şirket, analitik için “yerel diferansiyel gizlilik” adı verilen bir teknik kullanmaktadır. Bu, cihazdan ayrılmadan önce verilere gürültü ekler ve bireysel kullanıcıları tanımlanamaz hale getirir.
Analytics, kişisel içeriğe erişmeden milyonlarca cihazdaki Apple Spot kalıplarına yardımcı olur. Örneğin, bazı AI'nın tahliye pilleri hızlı bir şekilde içerdiğini öğrenebilirler.
Kullanıcı geri bildirim mekanizmaları da iyileştirme için doğrudan girdi sağlar. Bu analitik ve geri bildirim kombinasyonu, gizlilik sınırlarına saygı duyulurken sürekli bir geliştirme döngüsü oluşturur.
Yapay zeka ile çalışan özelliklerin uygulamaları ve sonuçları
Apple'ın cihaz içi AI analizi, gizliliği korurken kullanıcı deneyimini geliştiren birkaç güçlü özellik sağlar. Bu yenilikler, haritalama iyileştirmelerinden, hepsi Apple'ın tarafından desteklenen yaratıcı araçlara kadar uzanıyortemel modellerBu doğrudan kullanıcıların cihazlarında çalışır.
Görüntü tanıma ve etrafa bak özelliği
Apple'ın görüntü tanıma teknolojisi, cihazda işleme yoluyla önemli adımlar attı. Sistem, harici sunuculara veri göndermeden fotoğrafları analiz ederek yer işaretlerini, bitkileri, hayvanları ve günlük nesneleri tanımlayabilir.
Bu teknoloji, Google'ın sokak görünümüne benzer ancak daha iyi gizlilik korumasına benzer şekilde, iOS'ta gelişmiş görünüm özelliğine güç veriyor. Kullanıcılar sokaklarda neredeyse gezindiğinde,Elma zekasıBina cephelerini, sokak işaretlerini ve ilgi çekici noktaları otomatik olarak tanır.
Sistem varsayılan olarak yüzleri ve plakaları bulanıklaştırır. Bu, görüntüleri görmeden önce doğrudan cihazınızda olur. Tanımlanabilir bilgi telefonunuzdan ayrılmıyor.
Kullanıcılar, aynı teknoloji sayesinde “Plajda Köpeğimin Resimlerini Bulun” gibi doğal dil sorgularını kullanarak fotoğraf kütüphanelerini arayabilirler.
Apple Haritalarda Görsel Zeka
Apple Maps şimdi görsel zeka ile daha akıllıca navigasyon sunuyor. Bu özellik, kameranızdan gördüğünüz gibi gerçek dünyayı anlamak için AI kullanır.
Telefonunuzu bir sokağa yönlendirdiğinizde, uygulama restoranları, mağazaları ve yer işaretlerini gerçek zamanlı olarak tanımlar. Tüm işleme bulutta değil, cihazınızda gerçekleşir.
Sistem, artırılmış gerçeklik kaplamaları aracılığıyla çalışma saatleri, derecelendirmeler ve menü bilgileri gibi ayrıntıları gösterir. Bu, tanınmanın çoğu yerel olarak gerçekleştiğinden, zayıf veri bağlantılarına sahip alanlarda bile çalışır.
Görsel zeka ayrıca alışveriş merkezleri ve havaalanları gibi desteklenen yerlerde iç mekan navigasyonuna da yardımcı olur. Size tam olarak gitmeniz gereken yere rehberlik edecek yapısal unsurları tanır.
Genmoji ve görüntü üretimi
Genmoji, Apple'ın AI tarafından üretilen özel emojilere girişini temsil ediyor. Kullanıcılar ne istediklerini tanımlayabilir (“güneş gözlüğü takan heyecanlı kedi”) ve sistem cihazlarında anında benzersiz emojiler yaratır.
Teknoloji kullanıyorApple'ın cihaz içi AI modelleriAçıklamalarınızı harici sunuculara göndermeden resim oluşturmak için. Bu, yaratıcı sonuçlar verirken gizliliği korur.
Kullanıcılar mesajlar, posta ve diğer uygulamalar için sınırsız özel emoji oluşturabilir. Sistem, stil tercihlerinizi zamanla öğrenir ve konuşma bağlamınıza göre önerilerde bulunur.
Aynı teknoloji, fotoğraflarınızdan akıllı etiket oluşturma oluşturur. AI konuları tanımlar, arka planları kaldırır ve otomatik olarak çıkartmalar oluşturur.
Resim Oyun Alanı ve İçerik Oluşturma
Görüntü Playground, Apple'ın üretken AI yeteneklerini emojilerin ötesinde tam görüntü oluşturmaya genişletir. Kullanıcılar metin istemleri aracılığıyla sanat eserleri, illüstrasyonlar ve fotoğraf düzenlemeleri oluşturabilir.
Sistem çeşitli sanatsal stiller sunar ve mevcut fotoğrafları yeni arka planlar, aydınlatma efektleri veya nesne kaldırma ile değiştirebilir. Tüm işleme, orijinal görüntülerinizi özel tutarak cihazınızda gerçekleşir.
Önemli bir özellik, istenmeyen nesneleri otomatik olarak kaldıran, aydınlatma sorunlarını düzelten ve görüntü kalitesini artıran “Fotoğraflarda Temizle” dir. AI, belirli talimatlar gerektirmeden sorunları tanımlar.
Rakiplerin aksine AppleGörüntü Üretim ModelleriKişisel fotoğraflarınızda doğrudan antrenman yapmayın. Bunun yerine kullanıyorlarDiferansiyel Gizlilik TeknikleriBireysel verileri güvenli tutarken bu genel kalıpları çıkarır.
Sık sorulan sorular
Apple'ın yapay zeka eğitimine yaklaşımı, gizlilik, işlevsellik ve kullanıcı kontrolü hakkında birkaç önemli soruyu gündeme getirmektedir. Bu temel endişeler, Apple'ın yeniliği kullanıcı veri koruması ile nasıl dengelediğini anlamamıza yardımcı olur.
Apple, AI'nın sorumlu kullanımını ve gizlilik standartlarına bağlı kalmayı sağlamak için hangi yöntemleri kullanıyor?
Apple kullanıyorDiferansiyel Gizlilik TeknikleriAI sistemlerini geliştirirken kullanıcı bilgilerini korumak için. Bu yöntem, belirli kişisel bilgilere erişmeden kalıpları öğrenmelerini sağlar.
Apple diyorlarÖzel kişisel verileri kullanmayınVakıf modellerini eğitirken. Bunun yerine, sistemlerini oluşturmak için büyük ölçüde sentetik verilere güvenirler.
Şirket, bulut sunucularına veri göndermek yerine cihazın kendisinde en çok işlemeye devam eder. Bu, kişisel bilgilerin maruz kalmasını sınırlar.
Cihazda istihbarat modeli, Apple cihazlarını kullanırken kullanıcı deneyimini nasıl geliştirir?
Ayakta işleme, verilerin uzak sunuculara seyahat etmesi gerekmediğinden Apple'ın AI özelliklerinin daha hızlı yanıt vermesini sağlar. Bu, kullanıcılar için daha yumuşak etkileşimler yaratır.
Sistem, birisinin cihazlarını nasıl kullandığına bağlı olarak daha kişiselleştirilmiş öneriler sağlayabilir. Yapay zeka cihazın kendisinden öğrendiğinden, kullanıcı ihtiyaçlarını tahmin etmek daha iyi hale gelir.
Ağ ömrü iyileşir çünkü ağlar üzerinden daha az veri gönderilir. AI, İnternet bağlantıları mevcut olmadığında da çalışabilir.
Kullanıcılar Apple'ın yapay zeka sistemlerini eğitmek için kullanılan veri paylaşımını devre dışı bırakabilir mi?
Evet, Apple kullanıcılar için seçenekler sunuyorVerilerinin nasıl kullanıldığını kontrol edinAI eğitimi için. Kullanıcılar bu ayarları gizlilik kontrollerinde ayarlayabilir.
Şirket, sistemlerini daha hassas veri toplama için katılım yaklaşımlarıyla tasarlıyor. Bu, kullanıcıları hangi bilgileri paylaştıklarından sorumlu tutar.
Açık bildirimler, verilerinin AI özelliklerini iyileştirmek için ne zaman kullanılabileceğini kullanıcıları bilgilendirir. Bu şeffaflık, insanların bilinçli seçimler yapmasını sağlar.
Apple cihaz işlevleri için ne tür yapay zeka modelleri kullanıyor?
Apple çalışırBüyük Dil Modelleri (LLMS)Apple istihbarat özellikleri için. Bu modeller metin tahmini, özetleme ve diğer dil görevlerini güçlendirir.
Şirket her ikisini de geliştirirAyakta ve Sunucu Vakfı ModelleriFarklı AI görevlerini ele almak için. Daha küçük modeller doğrudan telefonlarda çalışır, daha karmaşık işlemler sunucu desteğini kullanabilir.
Bilgisayar görme modelleri fotoğraf organizasyonu, nesne tanıma ve artırılmış gerçeklik özelliklerine yardımcı olur. Bunlar eksiksiz bir AI sistemi için dil modellerinin yanında çalışır.
Apple'ın yapay zekaya yaklaşımı kullanıcı gizliliği ve veri kontrolü konusundaki taahhüdünü nasıl yansıtıyor?
Apple'ın AI eğitim yöntemleri uzun süredir devam eden gizlilik ilk felsefelerini takip ediyor. KullanıyorlarTeknik Yaklaşımlarkişisel bilgilerden ödün vermeden AI'yı geliştiren.
Şirket, en başından beri doğrudan AI sistemlerine gizlilik oluşturuyor. Bu, önce veri toplayabilen ve daha sonra gizlilik korumaları ekleyebilen rakiplerden farklıdır.
Apple, veri toplamayı özellik geliştirme için gerekli olanlarla sınırlar. Bu minimalist yaklaşım, AI ilerlemesine izin verirken gizlilik risklerini azaltır.
Kullanıcılar, Apple'ın AI teknolojisine göre verilerinin kullanımını hangi yollarla yönetebilir veya sınırlandırabilir?
Kullanıcılar, Apple cihazlarındaki Ayarlar uygulaması aracılığıyla gizlilik ayarlarını inceleyebilir ve ayarlayabilir. Bu kontroller farklı veri türleri için ayrıntılı seçenekler sunar.
Apple, AI eğitimi için kullanılabilecek kişisel verileri silme olanağı sağlar. Bu, kullanıcılara bilgileri üzerinde sürekli kontrol sağlar.
Normal gizlilik raporları kullanıcılara cihazlarının hangi bilgileri paylaştığını gösterir. Bu raporlar, insanların verilerinin AI özellikleri için nasıl kullanıldığını anlamalarına ve ayarlamalarına yardımcı olur.