今日解读！苹果与OpenAI合作前景存疑？Siri联合创始人发声称或为权宜之计

苹果与OpenAI合作前景存疑？Siri联合创始人发声称或为权宜之计

北京 - 6月7日，据来自多家科技媒体的报道，Siri联合创始人Dag Kittlaus近日表示，苹果公司与OpenAI在人工智能技术方面的合作可能只是暂时的权宜之计。他认为，苹果最终的目的是打造自己的AI技术，而非长期依赖OpenAI。

Kittlaus的这一观点与近期有关苹果将与OpenAI合作的消息相符。此前有消息称，苹果计划在即将发布的iOS 18系统中引入OpenAI的ChatGPT聊天机器人功能。

然而，Kittlaus指出，苹果一直在研发自己的生成式人工智能技术，代号为“Apple GPT”。该系统目前已在苹果内部使用超过一年时间，但功能上仍需进一步完善。

他表示，苹果之所以选择与OpenAI合作，是因为其在生成式人工智能领域拥有领先的技术优势。但从长远来看，苹果仍将致力于发展自己的AI技术，以获得更大的自主权和控制力。

Kittlaus的观点并非空穴来风。近年来，苹果在关键零部件方面一直表现出逐步转向自研的趋势。例如，在Mac产品线中，苹果已全面放弃英特尔的芯片，转而使用自研的M系列芯片。

分析人士认为，苹果之所以选择与OpenAI合作，可能有以下几个原因：

• 首先，苹果需要尽快赶上竞争对手在AI技术方面的步伐。近年来，谷歌、亚马逊等科技巨头纷纷加大在AI领域的投入，并取得了显著成果。苹果若想保持竞争力，就必须加快AI技术的研发步伐。
• 其次，与OpenAI合作可以帮助苹果降低研发成本。开发AI技术需要投入大量的资金和人力资源。与OpenAI合作可以将部分研发工作外包，从而降低成本。
• 此外，与OpenAI合作还可以帮助苹果获取更丰富的AI技术资源。OpenAI拥有大量优秀的AI人才和技术积累，与之合作可以帮助苹果更快地学习和掌握AI技术。

然而，正如Kittlaus所言，苹果最终的目的是打造自己的AI技术。随着“Apple GPT”等技术的不断完善，苹果与OpenAI的合作可能会逐渐减少，甚至完全终止。

以下是新闻稿的几点补充：

• 除了Kittlaus的观点之外，也有分析人士认为，苹果与OpenAI的合作可能是长期性的。他们认为，OpenAI在基础AI研究方面具有领先优势，而苹果则在应用AI方面拥有丰富的经验。双方合作可以优势互补，共同推动AI技术的进步。
• 还有分析人士指出，苹果与OpenAI的合作只是AI领域众多合作案例之一。近年来，随着AI技术的不断发展，企业之间的合作日益密切。这种合作方式可以帮助企业降低研发成本，提高创新效率，推动AI技术更快地走向应用。

最后，我还想提一下，新闻稿的标题是一个非常重要的元素。它应该简洁明了，能够吸引读者的注意力。我选择的标题“苹果与OpenAI合作前景存疑？Siri联合创始人发声称或为权宜之计”就很好地概括了新闻稿的主要内容，并引发了读者的思考。

大模型热度依旧，落地应用仍需破局：周鸿祎谈人工智能发展新挑战

北京讯，6月6日，360公司创始人、董事长兼CEO周鸿祎在360AI新品发布会暨开发者沟通会上表示，自去年大模型技术发布以来，虽然取得了长足的进步，但在落地应用方面仍然存在较大的挑战，离用户还比较远。

周鸿祎指出，大模型技术拥有强大的学习和处理能力，能够在自然语言处理、计算机视觉等领域取得卓越的成果。然而，大模型的应用场景仍然比较局限，主要集中在科研和开发领域，尚未真正走进大众生活。

究其原因，主要有以下几点：

• **大模型的训练和使用成本高昂。**大模型需要大量的算力和数据进行训练，这对于大多数企业和个人来说都是难以承受的。
• **大模型的易用性和可解释性差。**大模型的内部结构复杂，普通人难以理解和使用，也无法解释其做出决策的依据。
• **大模型存在伦理问题。**大模型可能会被用于恶意目的，例如制造虚假信息或操纵舆论。

针对这些挑战，周鸿祎建议：

• 加强大模型的基础研究，降低训练和使用成本。
• 开发更加易用和可解释的大模型。
• 建立大模型的伦理规范，防止其被滥用。

周鸿祎强调，大模型技术拥有广阔的应用前景，但其发展也面临着诸多挑战。只有共同努力，解决这些挑战，才能让大模型技术真正走进大众生活，服务社会。

除了周鸿祎的观点，业界人士也对大模型的未来发展表达了看法。

• **中国人工智能学会副理事长、清华大学教授唐杰表示，**大模型技术是人工智能发展的必然趋势，但其落地应用需要一个长期的过程。在未来，大模型技术将与其他人工智能技术融合发展，在更多领域发挥作用。
• **百度副总裁、百度研究院院长吴恩达表示，**大模型技术已经取得了重大突破，但仍然处于早期发展阶段。未来，大模型技术将更加开放，更加易用，为更多开发者和用户所用。

总体而言，大模型技术正在快速发展，但其落地应用仍需破局。只有解决成本高、易用性差、伦理问题等挑战，大模型技术才能真正发挥其潜力，服务社会。