ユーザーエクスペリエンスとプライバシーに重点を置く

ChatGPT、Gemini、Midjourneyなどのモデルが発売されて以来、これらが日常生活でどのような役割を果たすのか（果たす役割があるのかどうか）という大きな疑問が浮上している。Appleは、この疑問に答えるために、このカテゴリに関する独自の見解であるApple Intelligenceを発表した。 2024年の世界開発会議.

多くの競合他社の「大きいほど良い」というアプローチとは異なり、Apple Intelligence は、シームレスなユーザー エクスペリエンスを優先して、Apple のオペレーティング システム専用に設計された、よりカスタマイズされたソリューションです。Apple は、生成 AI の側面がオペレーティング システムにシームレスに溶け込むことを目指しており、理想的には、ユーザーが基盤となるテクノロジーを意識することがないレベルまで到達することを目指しています。

モデルを小さく保つ

このアプローチの鍵となるのは、Apple のオペレーティング システム内の特定の機能向けにカスタマイズされたデータセットでトレーニングされた、より小さなモデルを作成することです。このアプローチにより、システムの意思決定プロセスの透明性が向上すると考えられています。Apple Intelligence は、より大きなモデルよりも焦点が絞られていますが、さまざまなタスクやスタイルに特化した「アダプター」が含まれているため、さまざまなリクエストを処理できます。

ChatGPT、Gemini、サードパーティモデル

Apple Intelligence は、自社のモデルの範囲が限られていることを認識し、OpenAI の ChatGPT や Google Gemini などのサードパーティ モデルと連携するように設計されている。サードパーティ アプリケーションの方が応答に適していると判断された場合、システムはユーザーに外部に情報を共有するよう促す。ユーザーはサードパーティ プラットフォームや Apple Intelligence の特定の機能の使用をオプトアウトして、データをより細かく制御できる。

プライベートクラウドコンピューティング

Apple は、デバイスと同じプライバシー基準をサーバーにも適用しています。システムでは、クエリがデバイス上で処理されるか、プライベート クラウド コンピューティングを備えたリモート サーバー経由で処理されるかは明示的に示されませんが、ユーザーはインターネットから切断することでこれを推測できます。Image Playground などの特定の操作は、常にデバイス上で実行されます。

責任あるAIとデータ収集

Apple のモデルは、ライセンスされたデータセットと AppleBot によってクロールされた公開情報に基づいてトレーニングされます。Web サイトは、コード内のプロンプトを通じて、トレーニングにコンテンツが使用されないようにすることができます。Apple は、ユーザーを支援し、ユーザーを忠実に表現し、慎重に設計し、プライバシーを保護するという取り組みを重視しています。

Apple の基盤モデルに対するカスタム アプローチにより、プライバシー基準を維持しながら、ユーザー エクスペリエンスに合わせてシステムをカスタマイズできます。課題は、特にプライバシーとデータの使用を懸念するユーザーにとって、スムーズなエクスペリエンスと透明性およびユーザー コントロールのバランスを取ることにあります。

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