Яблоко с интеллектом машины: что известно об AppleGPT

Bloomberg рассказал о державшейся в секрете программе по развитию искусственного интеллекта Apple Ajax. Корпорация, создавшая в 2011 году рынок голосовых помощников, но проигравшая борьбу за него, в 2023 году пытается не наступить на те же грабли: она может оказаться на задворках GPT-революции, хотя давно использует ИИ во многих своих продуктах. В рамках программы Ajax, как выяснилось, уже галлюцинирует собственный чат-бот, который по-другому называют Apple GPT. Для тестирования и сравнения корпорация все равно купила лицензию оригинального ChatGPT.

Как создавались Ajax и AppleGPT

Технические характеристики и возможности

• По словам источников Bloomberg, Ajax был создан в прошлом году для унификации программ машинного обучения в Apple;
• Apple Ajax построен на основе Google Jax, платформы машинного обучения поискового гиганта;
• Система Apple работает в облаке Google;
• Она доступна в виде приложения и имеет упрощенный «домашний» дизайн, не предназначенный для публичного использования;
• Программа (фонд) Ajax предназначен для создания больших языковых моделей (LLM); .
• В компании уже функционирует собственный чат-бот вроде ChatGPT и Google Bard. Некоторые инженеры называют его AppleGPT;
• Сотрудники Apple говорят, что инструмент компании по сути копирует Bard, ChatGPT и Bing AI и не включает никаких новых функций или технологий. Он так же может обобщать текст и отвечать на вопросы на основе данных, которым был обучен. В общем, всё как у всех «жипити». О качестве произведений и креативности доморощенного чат-бота не сообщается. «Блумбергу» по секрету рассказали, что сотрудники Apple уже используют эту машину для создания неких прототипов продуктов;
• Текстовый помощник предназначен строго для внутреннего использования. Сотрудники предупреждены: любой результат его функционирования не может быть использован для клиентских разработок.

Организация и команды

• Приложение для чат-бота было создано в качестве эксперимента в конце прошлого года небольшой командой инженеров;
• Работы над собственной нейросетью, сообщили те же источники, с конца прошлого года стали приоритетными, в проекте задействованы сразу несколько команд;
• Apple стремится нанять как можно больше специалистов в области генеративного ИИ. На своем сайте корпорация рекламирует инженеров с «глубоким пониманием больших языковых моделей и генеративного ИИ» и обещает работать над применением этой технологии к тому, как «люди общаются, создают, подключают и потребляют медиа» на iPhone и других устройствах;
• По сути направления три: разработка ИИ, создание программного обеспечения, облачные сервисы, которые будут предоставлять инфраструктуру для новых функций;
• Единого центра принятия решений по ИИ-программе при этом нет. Но есть двоевластие. «Башню» машинного обучения и искусственного интеллекта с 2018 года возглавляет Джон Джаннандреа. Этот выходец из Google впитал с молоком корпоративную осторожность и придерживается консервативной стратегии: свои разработки форсировать не надо, надо посмотреть, как со своими справятся конкуренты. Крейг Федериги, главный программист и ответственный за операционные системы, работавший еще с Джобсом, представляет другой лагерь. Именно в этих товарищах, сообщают источники, согласья нет.

Технические сложности и ограничения

• Примерно в то же время, когда Apple начала разрабатывать собственные инструменты, она провела корпоративное испытание технологии OpenAI, которая предоставляет лицензии на свои услуги Microsoft, SnapChat, Shutterstock и другим технологическим компаниям. Тестированием оказалась удовлетворена и подписала более крупный контракт с создателем ChatGPT.
• Широкое развертывание нейросети внутри Apple было сразу остановлено из-за возможных проблем с безопасностью генеративного ИИ, но теперь «посвященных» в компании стало гораздо больше;
• Система, тем не менее, все еще требует специального разрешения для доступа;
• Разработчики сейчас пытаются решить принципиально важные проблемы конфиденциальности, связанные с технологией. Вероятно, им мешает чрезвычайная закрытость экосистемы Apple и ограничения в сборе данных для обучения помощника.