差分隐私守护 AI 进化
以生成 Genmoji 表情为例，用户选择共享设备分析数据时，系统会通过随机噪声算法，收集高频指令（如“戴着牛仔帽的恐龙”），但不会记录频次过低的个性化指令，且所有数据与设备 ID 完全脱绑。
具体实现中，设备端会随机返回真实指令片段或干扰信号，只有某条指令被数百设备同时提交后，系统才会识别。这种机制已帮助优化多实体组合表情的生成准确率，且全程不触及 IP 地址等敏感信息。
合成数据破解长文本难题
面对邮件摘要等涉及长文本的功能，苹果研发了专有合成数据方案。首先由大语言模型批量生成虚拟邮件（如“明早 11:30 打网球吗？”），将其转换为包含主题、语言特征的数字向量（embedding）。AI在线附上苹果官方博文演示图如下：
参与计划的设备会在本地计算真实邮件的向量，通过差分隐私技术匿名反馈最接近的合成向量类型。经过多轮迭代，系统最终获得能反映真实邮件分布规律的合成数据集，但全程不接触原始邮件内容。目前该技术已在测试版邮件摘要功能中验证效果，未来还将应用于写作助手等场景。
隐私原则贯穿技术演进
苹果在博文中强调，Apple Intelligence 所有模型训练均采用去标识化数据，会预先过滤社交安全号等敏感信息。
即将发布的 iOS 18.5 等系统中，差分隐私和合成数据技术将扩展至 Image Wand 图像处理、记忆相册生成等十余项功能。苹果强调，即使用户启用设备分析计划，其个人数据也始终加密存储在本地，公司仅获取经数学验证的群体趋势报告。
