Apple 宣布将在未来版本的 iOS 中导入全新 Apple Intelligence 训练机制，通过 Differential Privacy 技术实现隐私保护资料收集。 尽管该技术与先前备受争议的CSAM侦测系统有所相似，但此次苹果强调：数据完全留在装置本地、匿名、且用户完全可选择参与与否。
差异化隐私再登场
Differential Privacy（差异化隐私）是 Apple 自 2016 年 iOS 10 时代起便公开拥抱的技术。 这项技术通过对用户数据加入随机「噪声」，让数据在分析时无法回推至个别用户。 根据苹果官方机器学习网志，Apple将使用这项技术训练Apple Intelligence系统，资料来源将完全由用户自主选择是否参与，并保证匿名、不具可追溯性。
资料不离装置
与直接将数据上传服务器训练 AI 模型不同，苹果采取的是「资料留在设备上」的策略。 分析仅通过装置端进行模式比对与统计投票，例如以人工产生的热门提示词（如戴牛仔帽的恐龙）在用户资料中寻找片段重合。 若有足够装置回传「有符合」结果，苹果才能进一步训练模型。 但过程中既不读取具体资料，也无法从中辨识用户身份。
应用领域拓展至生成图像与文字
Apple 表示从 iOS 18.5 起，这套 Differential Privacy 机制将应用于 Genmoji、Image Playground、Image Wand、Memories Creation、以及 Writing Tools 等功能。 因这些功能多以简短提示语为主，因此更适合以模式比对方式优化 AI 输出。 对于较长提示语（如生成电邮内容），苹果则使用「合成资料」（Synthetic Data）方式，模拟用户可能输入的文字，再与大量装置端产生的嵌入式资料（Embedding）比对，筛选出最具代表性的训练样本。
与 CSAM 侦测系统的相似与不同
尽管技术层面与先前争议的CSAM侦测机制有某些相似处，例如皆于装置端分析数据并利用统计判断，但两者本质不同。 CSAM 侦测会在多次侦测到潜在非法内容后触发人工审查流程，引发外界担忧系统可能被滥用于监控言论。 而此次 Apple Intelligence 训练完全不触及任何具体内容，数据分析结果中亦无法还原任何一笔原始资料。 Apple 表示这套机制是出于隐私至上的设计思维，无数据离开 iPhone，也绝不可能产生与用户身份挂钩的输出结果。
用户选择权仍为核心
Apple 强调，这项训练机制完全采用「选择加入」（opt-in）模式，用户若不希望参与，Apple Intelligence 系统将不会访问任何个人资料，无论是否经处理或加密。 这种以隐私为本的策略，也显示出苹果在当前AI热潮中，选择了一条不同于竞争对手的发展路径。
