、Anthropic，甚至連谷歌都是目前領先的人工智慧公司，但他們在改進自己的人工智慧模型方面遇到了困難。他們的巨額投資得到的回報只是逐漸消失。
最近的一份報告探討了這些公司在努力推動人工智慧發展過程中所面臨的挑戰，就像蘋果智慧功能透過隱私優先的方法所強調的那樣。
OpenAI 的 Orion 和 Google 的 Gemini 面臨障礙
彭博社最初報導稱，該公司最新的模型代號為“Oron”，未能達到 OpenAI 自己的基準，特別是在編碼方面。就像 GPT-4 一樣，Orion 在效能甚至更複雜的任務中與其他飛躍相比根本不值一提。
谷歌的新Gemini機種也面臨類似問題，Anthropic甚至推遲了備受關注的Claude 3.5 Opus的推出。專家表示，真正的問題似乎是尋找「新的、未開發的高品質、人類生成的資料來源」來訓練這些模型變得越來越困難。
令這些公司神經緊張的另一個問題是，與現有模型相比，新人工智慧模型的開發和營運成本過高。
無限模型縮放的神話
近二十年來，矽谷一直堅持這樣一種觀念，透過更強的運算能力、更大的資料集和更大的模型來開啟通用人工智慧之路。然而，這種假設可能是個根本性錯誤。
日益複雜的模型無法帶來相應的回報，成本可能會持續上升。公司很快就會尋求其他道路。其中包括在訓練後微調人類人工智慧的反應以及特定類型的它們被編程為僅執行預定任務，例如購買機票或郵寄電子郵件。
蘋果以專注於隱私的人工智慧計畫脫穎而出
OpenAI、Google 和 Anthropic 正在大力推動 LLM 的發展，而 Apple 的做法則與他們不同。然而，該公司從未專注於通用人工智慧，儘管它更專注於透過其設備上的私有優先人工智慧功能來增強用戶體驗。
例如，幾乎完全在設備上運行。只有需要更多運算的任務才會在其私有雲運算加密伺服器上完成。
蘋果以隱私為中心的人工智慧策略脫穎而出
蘋果人工智慧開發的特點涉及其產品內部的各種新功能，例如書寫輔助、Siri 的高級功能和圖像生成功能。這些發展更類似於深入的方法，與法學碩士領域的真實性質並不相符。
然而，蘋果並不與開發龐大人工智慧模型的公司直接競爭，而是與 OpenAI 等公司合作，這些公司允許 Siri 根據情況將複雜的查詢轉發給 ChatGPT。
蘋果保守做法的潛在驗證
在這方面，蘋果可能會透過專注於一些優秀的、以用戶為中心的人工智慧方法來聰明地解決通用人工智慧開發人員面臨的日益增長的障礙，因為麥克謠言報告。
在這種情況下，蘋果對安全性和人工智慧特定功能的重視可能會發揮其優勢，而不是限制它。邁入 2025 年，iPhone 製造商期待在下個月的 iOS 18.2 更新中引入增強的人工智慧功能。
