Od miesięcy krążyły pogłoski, że Apple pracuje nad różnymi sposobami zapewnienia działania sztucznej inteligencji wyłącznie na urządzeniu ze względu na bezpieczeństwo i prywatność. Oczekuje się jednak, że Apple Intelligence będzie polegać na chmurze przynajmniej w niektórych zadaniach, chociaż firma priorytetowo traktuje przetwarzanie na urządzeniu w celu zwiększenia prywatności. To, czy określone zadanie będzie przetwarzane na urządzeniu, czy w chmurze, będzie zależeć od złożoności zadania, dostępności zasobów, względów prywatności danych i wymagań dotyczących opóźnień.

Zasadniczo, jeśli zadanie jest na tyle proste, że można je wykonać lokalnie, wykorzystując moc obliczeniową urządzenia i żywotność baterii, a także wymaga natychmiastowych wyników, jest bardziej prawdopodobne, że zostanie wykonane na urządzeniu. Zadania związane z danymi wrażliwymi również mogą traktować priorytetowo przetwarzanie na urządzeniu, ponieważ Apple priorytetowo traktuje prywatność danych.

Również: Dlaczego funkcje sztucznej inteligencji Apple nie są dostępne w iPhone’ach z niższej półki? Oto moje przypuszczenia jako eksperta IT

Z kolei przetwarzanie AI w chmurze wymaga wysyłania danych z urządzenia do zdalnych serwerów, które są w stanie obsłużyć złożone lub wymagające obliczeń zadania. W przypadku Apple zadania wymagające przetwarzania dużych ilości danych lub aktualizowania modeli mogą obejmować skomplikowane analizy i zaawansowane generatywna sztuczna inteligencja upraszanie.

Apple wykorzystuje tak zwaną usługę Private Cloud Compute do wykonywania złożonych zadań wymagających serwerów w chmurze. Procesy te opierają się na większych modelach serwerowych, chroniąc jednocześnie prywatność użytkowników. Serwery są zbudowane na Apple Silicon, a dane nigdy nie są zapisywane w chmurze.

W zależności od swojej złożoności i wymagań systemowych algorytm określi, czy zadanie wymagające sztucznej inteligencji powinno zostać przetworzone na urządzeniu, czy przeniesione do chmury. Prostsze zadania, takie jak żądanie Siri i inne podstawowe zadania NLP, można przetwarzać na urządzeniu. Bardziej złożone zadania, takie jak wygenerowanie szczegółowego podsumowania dużego dokumentu, zostaną przesłane do chmury, gdzie może nastąpić bardziej niezawodne przetwarzanie.



źródło