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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>蘋(ping)果(guo)為(wei)何(he)慎(shen)談(tan)AI？

當(dang)下(xia)AI已(yi)成(cheng)为科(ke)技(ji)圈(quan)風(feng)暴(bao)眼(yan)，幾(ji)乎(hu)所(suo)有(you)科技公(gong)司(si)都(dou)投(tou)身(shen)其(qi)中(zhong)，但(dan)苹果壹(yi)直(zhi)以(yi)來(lai)卻(que)慎谈AI，甚(shen)至(zhi)在(zai)剛(gang)刚過(guo)去(qu)的(de)WWDC也(ye)只(zhi)字(zi)未(wei)提(ti)。

苹果为何如(ru)此(ci)謹(jin)慎，背(bei)後(hou)的原(yuan)因(yin)有哪(na)些(xie)？

InfoWorld的最(zui)新(xin)文(wen)章(zhang)對(dui)此進(jin)行(xing)了(le)剖(pou)析(xi)，Matt Asay在文章中點(dian)出(chu)，苹果的落(luo)腳(jiao)点在用(yong)戶(hu)體(ti)驗(yan)，对於(yu)苹果来說(shuo)，重(zhong)要(yao)的不(bu)是(shi)AI，而(er)是AI帶(dai)来的用户体验改(gai)善(shan)。

Matt Asay在開(kai)源(yuan)數(shu)據(ju)庫(ku)技術(shu)公司MongoDB負(fu)責(ze)市(shi)場(chang)營(ying)銷(xiao)，在此之(zhi)前(qian)，他(ta)曾(zeng)是亞(ya)馬(ma)遜(xun)網(wang)絡(luo)服(fu)務(wu)的负责人(ren)和(he)Adobe的开發(fa)者(zhe)生(sheng)態(tai)系(xi)統(tong)负责人。

以下是文章原文：

妳(ni)並(bing)不是一個(ge)人被(bei)AI浪(lang)潮(chao)淹(yan)沒(mei)，所有人都被挾(xie)裹(guo)其中。开发人員(yuan)無(wu)法(fa)停(ting)止(zhi)谈論(lun)GAI对編(bian)程(cheng)方(fang)式(shi)的改變(bian)，CEO們(men)也不能(neng)停止谈论它(ta)，最近(jin)財(cai)報(bao)電(dian)話(hua)會(hui)議(yi)上(shang)與(yu)AI议題(ti)深(shen)深綁(bang)定(ding)，我(wo)们甚至已經(jing)开始(shi)用GAI應(ying)用程序(xu)的輸(shu)出来訓(xun)練(lian)這(zhe)些应用程序背后的大(da)模(mo)型(xing)（LLMs）。(这不会有好(hao)結(jie)果）。

但是，在所有这些圍(wei)繞(rao)AI的无休(xiu)止的炒(chao)作(zuo)和期(qi)盼(pan)中，有一家(jia)公司最近在一次(ci)全(quan)球(qiu)主(zhu)题演(yan)講(jiang)中谈了兩(liang)个多(duo)小(xiao)時(shi)，即(ji)使(shi)AI在其產(chan)品(pin)中无處(chu)不在，但却一次都没有提到(dao)AI。这家公司就(jiu)是苹果公司，它在言(yan)谈的谨慎給(gei)大家上了一堂(tang)如何正(zheng)確(que)使用AI的課(ke)。

说起(qi)来容(rong)易(yi)

雖(sui)然(ran)人工(gong)智(zhi)能的討(tao)论越(yue)来越多，但正如Gartner副(fu)總(zong)裁(cai)分(fen)析師(shi)Mark Raskino所指(zhi)出的，AI的炒作并不是什(shen)麽(me)新鮮(xian)事(shi)。關(guan)于AI的讨论在20世(shi)紀(ji)80年(nian)代(dai)初(chu)就已经开始了，此后一直没有放(fang)緩(huan)。現(xian)在不同(tong)的是，在科技界(jie)內(nei)外(wai)，AI已经变得(de)非(fei)常(chang)普(pu)遍(bian)。对一些人来说，像(xiang)ChatGPT已经成为一種(zhong)“病(bing)毒(du)式炒作”。

这樣(yang)的速(su)度(du)带来了一定的后果，例(li)如，每(mei)个LLM都需(xu)要数据，而豐(feng)富(fu)的数据来源，如互(hu)聯(lian)网檔(dang)案(an)館(guan)、Stack Overflow、Reddit等(deng)等，都出现了大量(liang)的流(liu)量激(ji)增(zeng)，導(dao)致(zhi)互联网档案馆的崩(beng)潰(kui)和Reddit等的封(feng)鎖(suo)。同时，一些人正在反(fan)对所謂(wei)版(ban)權(quan)侵(qin)权行为，用其为GitHub Copilot等应用提供(gong)训练，这一切(qie)都有点混(hun)亂(luan)。

事實(shi)上，正如TAM資(zi)产管(guan)理(li)公司的首(shou)席(xi)投资官(guan)James Penny所建(jian)议的那(na)样，那些在盈(ying)利(li)中甚至提到AI这个詞(ci)的公司，其股(gu)價(jia)都会受(shou)到提振(zhen)，这像極(ji)了当初的网络时代。虽然考(kao)慮(lv)到像GAI这样的東(dong)西(xi)仍(reng)然很(hen)原始，这似(si)乎有点愚(yu)蠢(chun)，但有證(zheng)据表(biao)明(ming)，AI推(tui)動(dong)了股市的繁(fan)榮(rong)，但实際(ji)上并没有对推动企(qi)業(ye)盈利的相(xiang)应繁荣起到多大作用。

的确，有点“网络泡(pao)沫(mo)时代”的味(wei)道(dao)。

与此同时，有一家公司不斷(duan)在AI方面(mian)进行大筆(bi)投资，却没有对AI大做(zuo)文章。这家公司就是苹果公司，它对AI的使用比(bi)大多数公司都更(geng)负责任(ren)，更有成效(xiao)。

幕(mu)后的努(nu)力(li)

AI对苹果并不陌(mo)生，該(gai)公司已经通(tong)过Siri和其他不太(tai)明顯(xian)的方式使AI成为产品的一部(bu)分。毫(hao)不奇(qi)怪(guai)，苹果公司長(chang)期以来一直在招(zhao)聘(pin)人工智能人才(cai)，而且(qie)这种招聘在最近变得更加(jia)引(yin)人註(zhu)目(mu)。该公司有一个專(zhuan)門(men)針(zhen)对人工智能的登(deng)陸(lu)頁(ye)面，標(biao)题是“機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)和人工智能：工作是創(chuang)新的，体验是神(shen)奇的"。

在该页面上，苹果公司提供了它如何应用AI的秘(mi)密(mi)，“在这裏(li)從(cong)事机器学习和人工智能工作的人正在为每一件(jian)苹果产品打(da)造(zao)有魔(mo)力的体验，讓(rang)数百(bai)萬(wan)人做他们从未想(xiang)象(xiang)过的事情(qing)。”換(huan)句(ju)话说，他们的重点是客(ke)户如何体验AI，而不是AI本(ben)身。这一直是苹果公司的做法：让技术成为客户体验的組(zu)成部分，但不使技术成为该体验的焦(jiao)点。该技术的目的是在本質(zhi)上不可(ke)見(jian)，如果你注意(yi)到它，苹果就失(shi)敗(bai)了。

在其年度全球开发者大会的舞(wu)臺(tai)上，苹果傾(qing)向(xiang)于將(jiang)AI稱(cheng)为魔法。这个词被使用了13次。谈到苹果最新的Vision Pro，苹果高(gao)管Alan Dye贊(zan)不絕(jue)口(kou)，“它很了不起，感(gan)覺(jiao)像魔术一样”。他不需要深入(ru)了解(jie)人工智能和其他技术的細(xi)節(jie)，这些技术为这种魔力提供了支(zhi)持(chi)。重点是体验，而不是技术。

这对每个公司来说都是一个很好的教(jiao)训。

首先(xian)，盡(jin)管GAI是当前技术，但它并不总是正确的方法。Diffblue的Mathew Lodge最近建议，在某(mou)些用例中，強(qiang)化(hua)学习勝(sheng)过GAI。早(zao)在GenAI成为熱(re)门话题之前，人们就認(ren)为回(hui)歸(gui)分析或(huo)其他方法应该是公司登上机器学习之前的第(di)一站(zhan)。

最近，我与一位(wei)行业朋(peng)友(you)进行了一次谈话，他强調(tiao)说，“你可以用LLM做很多事情，但如果你的输出是结構(gou)化数据而不是非结构化数据，那么它可能是一种非常低(di)效的方式。”这是一个耐(nai)人尋(xun)味的觀(guan)点，因为雲(yun)計(ji)算(suan)供应商(shang)正在推出的一些GenAI服务之前已经用专用模型做过了，事实证明，这些模型比GenAI更有效率(lv)。正如他所解釋(shi)的那样，开发人员对GAI很著(zhe)迷(mi)，因为它在本质上是基(ji)于概(gai)率的。它不是要找(zhao)到唯(wei)一的真(zhen)实答(da)案，而是要找到训练数据中的合(he)理答案。这可能是好事，但它就像没有索(suo)引的搜(sou)索。它的規(gui)模不大。

这并不是说GAI是不好的。它只是在一系列(lie)的用例中不是很好或最好。(即使它是一个偉(wei)大的方法，它仍然需要大量的资源）。对于一些用例，老(lao)式的推理法效果最好。推理是一种训练AI看(kan)到数据模式的方法，然后将傳(chuan)入的新数据与这些模式进行比較(jiao)。GAI，同样，是创造看起来像LLM中的数据的东西，导致新创造的数据是合理的，但不一定是正确的。两者都很有趣(qu)，但都不一定是正确的工具(ju)。

第二(er)，无论一个公司選(xuan)擇(ze)哪种AI的方法（现实情況(kuang)是，大多数企业将希(xi)望(wang)接(jie)受一系列的方法，因为他们会有一系列的使用案例），AI永(yong)遠(yuan)不应该是重点。AI是一种手(shou)段(duan)，而不是目的。正如苹果公司所展(zhan)示(shi)的那样，在不把(ba)AI作为宣(xuan)传重点的情况下，推销AI的願(yuan)景(jing)是很有可能的。没有人真正关心(xin)AI有多酷(ku)，他们关心的是由(you)此带来的体验。

所以，苹果賣(mai)的是AI的体验，而不是AI。返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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