苹果调整数据政策，探索在受控框架下利用匿名化用户数据训练AI模型

苹果公司已调整此前不使用个人客户数据训练通用人工智能模型的承诺，开始探索在特定框架下利用匿名化或获得授权的用户交互数据，以训练和优化旗下人工智能算法与机器学习系统。此次调整采取受控的分阶段机制，而非全面数据抓取。按照该机制，用户拥有明确的知情权与选择权，涉及是否匿名分享去标识化的文本输入、Siri交互日志或应用使用反馈。

长期以来，苹果将端侧优先与零数据采集训练作为核心卖点，强调包括Apple Intelligence在内的人工智能特性主要依托本地芯片算力运行。涉及复杂计算的私有云计算承诺数据阅后即焚、不留存且不用于二次训练。大型语言模型和多模态模型对高质量真实交互场景数据的需求急剧上升，苹果此前主要依赖公开网页抓取和商业购买版权数据集。此次调整中，差分隐私和本地合成数据生成技术仍将作为数据预处理的前道屏障，以防止敏感个人身份信息与模型权重产生物理关联。