Apple Intelligence繁中版將登場 以「私密雲端運算」重新定義AI隱私與安全性

繁體中文版Apple Intelligence即將正式上線，隨著各種AI應用日漸融入日常生活，便利與創新雖令人期待，但同時也引發了關於隱私與資料安全的關注。Apple近年在AI技術與隱私架構上持續發展，除了推出更強大的Apple晶片，「私密雲端運算（Private Cloud Compute）」更將Apple裝置的隱私權與安全性延伸至雲端，被視為AI隱私保護的新標準。

Apple長期以來將「隱私與安全」視為產品設計的核心理念，認為隱私是AI的核心，而非附加條件，並且將隱私架構建立在4項原則之上：資料最小化、裝置端處理、透明與控制、安全防護為基礎。這些原則已貫穿於多項功能中，包括App追蹤透明度、進階資料保護、隱私權說明標籤、鎖定模式與安全檢查等。

Apple Intelligence由高效能的大型語言模型與擴散模型組成，日常多數AI任務會在裝置端完成運算，資料不會離開使用者裝置。只有當運算需求超過裝置能力時，像是進行長篇電子郵件或大型文件摘要，資料檔案過大時，系統才會透過私密雲端運算將必要的資料上傳至更大型的伺服器端模型處理，依裝置能力與任務大小來判斷，並確保過程中的隱私性與透明性。

私密雲端運算的核心概念，是將裝置端的隱私與安全模型「鏡像」到雲端環境。當使用者提出AI請求時，系統會先分析能否在本地處理；若需更多算力，僅會將與任務直接相關、且最少量的資料傳送至私密雲端運算伺服器。整個過程採端對端加密，只有該叢集能解密資料，且回傳回應即被刪除，Apple本身並無存取權限。

這些伺服器採用Apple晶片，從硬體層級就具備安全隔離與加密能力。作業系統為基於iOS的強化版本，移除了持久化儲存與遠端管理工具，防止特權存取或資料外洩風險。每次任務完成後，伺服器即會自動刪除資料，不保留任何可追溯資訊，也不會將資料用於AI模型訓練。

這套架構的獨特之處在於其可驗證性。獨立研究人員可透過Apple的虛擬研究環境，對伺服器進行安全分析，確保「不儲存、不訓練、不存取」的原則確實落實。這使私密雲端運算成為全球首個在大規模AI運算中實現外部可驗證隱私保護的系統。

據了解，私密雲端運算伺服器分布於全球多個地點，用戶請求會自動導向距離最近的叢集，以確保低延遲與高效能。由於私密雲端運算不會永久儲存資料，也不具備將資料移轉或再利用的機制，可有效降低資料落地與跨境規範的疑慮。

此外，Apple也提供使用者能在設定中的「隱私與安全」選項查看近15分鐘至7天內的私密雲端運算請求紀錄。此功能可顯示哪些任務在裝置端完成、哪些透過私密雲端運算處理，讓使用者對AI運作過程保持掌握度。

私密雲端運算的建立，意味著AI隱私保護邁入新層級。傳統雲端AI架構多依賴政策或合約限制資料使用，而私密雲端運算則以系統設計消除風險來源，這種「以技術取代信任」的模式，將隱私保護從法律層面提升至工程技術層面。

在這波AI浪潮中，Apple選擇以系統層級的創新來守護個人資料，拋開其他AI服務「如何使用資料」的想法，Apple選擇以「如何不接觸資料」為出發點，讓使用者在享受AI便利的同時，仍能擁有完整的隱私自主權。