▲Github 的 Copilot 功能只有地处加州一隅的苹果，在外界看来，仿佛是一个没有被 AI 打扰的世界。沉默经历 AI 的疯狂三月后，大小公司前赴后继的切入 AIGC 领域，他们都会标上 Beta 测试版，以及需要经历一个 waitlist 的阶段。
他们最终可能会出错，也可能会答非所问，甚至也可能引发一次舆论高峰，但硅谷和我们仍然乐此不疲的参与其中。相对来说，苹果对 AIGC 始终保持沉默，高管、员工都没有对外发表过苹果对其真实看法。
苹果一向很注重维护自己的形象和公司品牌，他们很少对外公布不成熟的产品或者技术。因此，这也说明，对于新技术为何苹果总是比别的公司厂商慢一拍。苹果尽量避免把新技术运用到产品中时，出现水土不服的现象。
目前 AIGC 行业的产品，大多还是围绕着网页对话框，杀手级应用目前还处于空白阶段。对于专注在产品上的苹果不予置评，其实也说得通。
不过，根据 the information 那里获得的消息来看，苹果的工程师正在酝酿把 LLM 大语言模型与 Siri 结合，推出更聪明的 Siri，并顺理成章的运用到明年的 iOS 当中。就像 2011 年那样，苹果首次公布智能助手 Siri，并与 iPhone 4s 一同上市，成为当年 iPhone 的一个重大功能性升级。高调以现在的眼光来看，苹果在芯片上加入了神经引擎，将 SoC 芯片称之为「仿生」，将各种人工智能模型、算法运用到拍照、生物识别、书写等方面。
这对于使用体验的大幅优化和提升，往往很难让人留意，苹果对于 AI 的运用相当低调。但在 2011 年，Siri 是作为苹果最高调的人工智能技术亮相。
▲Scott Forstall直到现在我依然记得， Scott Forstall 在介绍 Siri 时表示，Siri 能够理解自然语言，不需要用户记住特定的格式和语法，也可以根据用户的使用习惯进行定制。后续上线的宣传片里，Siri 也真正的成为了一个永远正确响应回应，以及颇具智能颇具人味儿的手机内置助手。
只是，Siri 在 2011 年后，其技术迭代仿佛被停滞。十几年过去，它仍然还遵循着 2011 年的「天真」回答。当人们不断被其他公司的更先进的语音助手刷新认知的时候，Siri 就显得有些笨拙，和过于可爱了。尤其是 Siri 目前已经覆盖到苹果几乎所有的设备，iPhone、iPad、Mac 甚至是 AirPods，Siri 略显老成的处理和回答方式，就更显得它有些落伍。
甚至苹果内部也对 Siri 失望，苹果开发 XR 设备的团队，就不太想在 XR 设备上用 Siri 控制设备和功能，理由就是它不够聪明。为此，XR 设备的负责人 Mike Rockwell 也曾考虑找个备用方案以替换掉 Siri 的语音控制，不过最终并没有成功。传闻中的苹果 XR 头戴式设备，仍然会与苹果其他设备类似，可以用 Siri 进行简单的控制，当然，如果你想的话，也可以跟它进行简单的对话。攀爬发布 Siri，被认为是智能手机历史上的一个转折。在 Siri 之后，几乎所有的智能手机厂商都会为其产品推出一个类似的智能助手，以免落伍。
而对于苹果，2010 年花费了 2 亿美元收购了 Siri Inc.，并在一年后把 Siri 整合到 iPhone 里。在此之后，苹果也组建了一个 Siri 智能助手团队，不过在 2011 年发布至 2018 年期间，Siri 团队陷入了迷茫，内部管理和大方向也出现了一些争论。
▲John Giannandrea苹果的解决方案是「请高人」，2018 年从 Google 挖来了 John Giannandrea，成为苹果负责人工智能和机器学习战略的高级副总裁。此前他在 Google 负责搜索业务和人工智能，几乎可以算是 Google 人工智能领域的资深专家。有了 John Giannandrea 的加入，苹果想依靠他的经验，逐步改善 Siri 的现状，帮助 Siri 赶上竞争对手。
并且，他也说服了苹果高层，暂时应该着重在团队建设中，留下相关人才，并给他们更多的自由，去研究发展自己感兴趣的方向。最重要的是，John Giannandrea 显著提升了人工智能团队的薪资水准，达到了行业水准。三板斧下来，苹果人工智能团队得到了增强，引入了许多前 Google 人工智能专家，并用 1.5 亿美元收购了机器学习初创公司 Laserlike。
其三位创始人 Srinivasan Venkatachary、Steven Baker 和 Anand Shukla，后期也成为 Siri 团队，苹果 LLM 领域和搜索领域的专家。引入 Laserlike 的目的，其实就是为了提升 Siri 的搜索能力，而 Venkatachary 也顺理成章的成为苹果搜索团队的负责人。2019 年，苹果就在 Siri 中加入了通过网络信息来回答用户的提问。Siri 的功能性正在逐步补全和增强。
不过，这些改变更像是「昙花一现」。苹果人工智能团队内部有着相当多的项目，有可以将 Siri 移植到 iPhone 当中的 BlackBird 项目，也有 SiriX 这种庆祝 Siri 十周年的项目。但除了内部的竞争外，苹果高层对于人工智能大方向的决策过于缓慢，以及对于 LLMs 这种新技术的运用过于保守。
▲从 A 到另一个 A 图片来自：the information2022 年秋季，Srinivasan Venkatachary、Steven Baker 和 Anand Shukla 也离开了苹果，去了 Google。有意思的是，Google CEO Sundar Pichai 亲自招募了这个三人团队，同时 Tim Cook 也做了挽留。但他们认为 Google 是一个适合研究 LLM 的公司，并且也会被快速的运用到产品当中。
如今他们正在 Google 研究如何降低大语言模型的培训训练成本以及如何提升准确性。不仅是 Laserlike 团队，Giannandrea 亲自招募的其他专家和团队也大都离开了苹果，理由也是因苹果好像不太重视人工智能方向的研究。在 John Giannandrea 到来后，在攀爬人工智能领域这座山峰的过程里，或许是与公司战略大方向的不同，让苹果人工智能陷入了挣扎之中。挣扎隐私保护，是苹果近来所遵循的一个公司级战略。在此面前，一切都要让步，绝不妥协。
John Giannandrea 加入苹果，他的目标很明确，就是通过优化苹果对用户数据的使用，训练算法让 Siri 变得更聪明。因为，在 Google、亚马逊这些公司内，通过收集分析用户数据，改善产品算法模型，是一件很常规的事情。也由于有这个过程，会让算法更智能，AI 也变得更聪明。
苹果此前也会不记 ID 的收集 Siri 与用户的对话数据，但做得并不专业，也没有利用这些数据对 Siri 进行改进。随着 John Giannandrea 的到来，苹果找了许多外包公司来收集相关数据，并最终通过一个流程对 Siri 进行优化。但 2019 年，《卫报》曝光苹果外包团队在未经同意的情况下收听用户与 Siri 的对话，而引起了轩然大波，尤其是一向以注重隐私的苹果。
为此，苹果最终用全职员工取代了外包商，并且修改了内部流程和政策，普通员工几乎很难听到 Siri 的对话录音。如此的规定也让人工智能团队更难实时优化和按时迭代，也算是造成目前 Siri 显得很古典的原因之一。「他们所做的事情的缺点将变得越来越明显，」华盛顿大学计算机科学教授、机器学习书籍《大师算法（The Master Algorithm）》的作者 Pedro Domingos 就认为「他们将不得不挖掘更多的私人数据，以便与其他人更具竞争力。」
▲Tim Cook 图片来自：Bloomberg并且对于 Siri 的一些经常冲上热搜奇怪的回答，也会引起 Tim Cook 的注意。会经常越过流程，直接要求 Siri 团队修改「尴尬」的回答。因为隐私保护而减少数据收集，以及避免尴尬回答，进行人工修正，苹果十分注重自己的公司形象。因此，即便现在苹果有庞大的资金和资源，许多前苹果人工智能团队成员也认为苹果很难会很快的去部署基于 LLM 的 Siri。
另外，苹果也在 Siri 内设定了许多规则，像是询问 iPhone 售价，会优先导流到苹果官网，而非是直接给出答案。苹果并非是一个技术优先公司，他们一切的服务、技术都是为产品服务，也就是能卖出去更多的 iPhone、iPad、Mac。因此，在很长一段时间内，设计团队有着相当大的话语权，他们认为产品就应该做到 100% 完美。
这种追求也延续到了 Siri 人工智能团队，但作为一个算法来说，不可能 100% 精确，出错在所难免，出错才能更好的去优化相关模型。他们之间追求的不同，也让人工智能团队的工作变得很有压力。在 Giannandrea 的周旋下，软件设计团队不得不为 Siri 添加了一个按钮，方便用户回馈回答是否准确。无论是为了坚持隐私，还是工作流程问题，亦或是为了做出 100% 完美产品，Siri 的人工智能团队正在经历着一系列的挣扎，就像被捆住了双手与 Google、亚马逊等大公司在人工智能领域竞争。未知这个「未知」，其实可以指代许多。苹果人工智能团队对于 Siri 推出了许多改进方案，像是 Siri X、BlackBird、Pegasus 等等项目。
虽然项目的一些成员离开，但这些项目最终都接近完成，随时可以替换或者优化到现在的 Siri 当中。不过，就如同 John Giannandrea 所提倡的，一个人工智能模型，其实是一个相当复杂的工程，牵一发而动全身。盲目的修改和替换，可能会引起不可预知的问题。
另外，与亚马逊的 Alexa 或谷歌的 Assistant 等其他语音助手相比，Siri 的回答在很大程度上依赖于人类参与。也就说，Siri 的数据库有许多人为的限制和干预，经过十几年的修改调整，让这个数据库变得复杂冗长。而且，也与目前 LLM 大语言模型的数据库工作方式有所不同，它并不能简单的加一个 API 接口就能够顺利的运行起 ChatGPT 和拥有类似的功能。
苹果现在所要决定的就是，想要一个 Smart Siri，到底是推倒重来，还是逐层优化。另外，谁都不否认，苹果公司的盈利、现金流以及庞大的资源调动能力。并且，也有着芯片、终端等等硬件资源和知识储备。当苹果下定决心全身心投入 AIGC 领域，它可以训练复杂的大语言模型，做出自己的生成式 AI。
但苹果还要决定是否需要「重复造轮子」，还是把眼光、资源投入到如何将 AIGC 运用到终端，嵌入到生态当中。毕竟那些支持 ChatGPT 等复杂服务的 LLM 目前仍在云端运行，运用到终端生态里，还尚属空白。在人事调动上，苹果目前更注重于视觉识别的专家，相对来说，也把重心放在了适合 XR 虚拟现实领域。
对于苹果来说，AIGC 行业的技术爆炸，还不到一年，如何运用到苹果产品当中，也还在一个很初步的尝试当中。而苹果已经准备多年，打算取代 iPhone 成为下一个大趋势的 XR 虚拟现实设备，或许才是苹果当下最该关心，以及着力去发展的产品。至于把 Siri 变成 Smart Siri，还是变成 Siri Copilot，不妨让 John Giannandrea 所带领的 AI 团队再爬一会儿山吧。
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