來源The Verge•2026年5月18日較早收集於 20m

改版 Siri 將支援自動刪除對話紀錄

閱讀原文： The Verge

#privacy#ios-27#data-retentionsiriapplesiri

Apple 以隱私為中心的 AI 新策略，可能會為 LLM 應用程式的資料保留設定樹立新的產業標準。

30 秒速覽

有什麼變化

iOS 27 將推出全新的類聊天機器人 Siri 介面

為什麼重要

此舉顯示 Apple 意圖在 AI 領域優先考量使用者資料主權，這可能會迫使競爭對手採取更透明的資料保留政策以保持競爭力。

下一步行動

評估您應用程式的資料保留政策，看看提供使用者可控的暫時性對話紀錄是否能提升平台的隱私合規性與使用者信任度。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

•iOS 27 將推出全新的類聊天機器人 Siri 介面
•提供細緻的保留設定：30 天、1 年或永久保存
•以隱私優先策略與現有 AI 聊天機器人競爭

深度解析

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 37 個來源。

增強重點摘要

•Siri 的改版是更廣泛的「Apple Intelligence」平台的一部分，該平台結合了裝置端處理和「私人雲端運算」層，用於處理更複雜的任務，確保 Apple 不會在雲端儲存或記錄使用者資料。
•新版 Siri 預計將由先進的大型語言模型 (LLM) 驅動，可能包括 Apple 自家的「Apple Foundation Model (AFM) 版本 11」，甚至整合 Anthropic 的 Claude 或 OpenAI 的 ChatGPT 等第三方模型，以增強對話能力和複雜任務的執行。
•新版 Siri 旨在成為一個「代理式 AI」系統，能夠理解螢幕上的上下文並執行跨應用程式的多步驟任務，超越其歷史上僅限於簡單語音指令的角色。
•Apple 的 AI 隱私框架建立在四個支柱之上：資料最小化、裝置端處理、透明度和控制，以及分層安全保護，這些原則自 WWDC21 以來一直是其 AI 理念的核心。
•自 2017 年以來整合到 Apple 晶片中的 Apple 神經網路引擎 (Neural Engine)，在 Siri 的裝置端機器學習中扮演關鍵角色，透過本地處理敏感任務來增強上下文感知功能並確保隱私。

競品分析

Apple Siri

資料保留政策: 預設不保留音訊，可自訂對話紀錄保留期限 (30天/1年/永久)。私人雲端運算不儲存使用者資料。
資料是否用於訓練: 預設不使用音訊進行訓練 (需使用者選擇加入)。
裝置端處理: 盡可能在裝置上處理，利用神經網路引擎。
與使用者帳戶關聯: 使用隨機識別碼，不與 Apple ID 關聯。

Google Assistant (Gemini)

資料保留政策: 預設雲端處理，可透過「我的活動」刪除錄音和文字記錄。
資料是否用於訓練: 預設用於模型改進 (除非選擇退出)。
裝置端處理: 初始語音辨識在裝置上進行，大部分任務在伺服器端處理。
與使用者帳戶關聯: 與 Google 帳戶高度關聯。

Amazon Alexa

資料保留政策: 預設記錄每個語音指令，雲端處理。
資料是否用於訓練: 預設用於模型改進。
裝置端處理: 有限的裝置端處理。
與使用者帳戶關聯: 與 Amazon 帳戶關聯。

OpenAI (ChatGPT)

資料保留政策: 網頁/應用程式：對話預設無限期儲存。API：30 天保留用於濫用監控。
資料是否用於訓練: 網頁/應用程式：預設用於模型改進 (除非選擇退出)。API：預設不用於訓練。
裝置端處理: 雲端處理。
與使用者帳戶關聯: 與 OpenAI 帳戶關聯。

Microsoft Copilot

資料保留政策: 處理客戶資料最少，程式碼建議即時處理，不長期儲存。
資料是否用於訓練: 不使用提示和回應來訓練基礎 LLM。
裝置端處理: 雲端處理，但強調企業級隱私。
與使用者帳戶關聯: 與 Microsoft 帳戶關聯。

功能/供應商	資料保留政策	資料是否用於訓練	裝置端處理	與使用者帳戶關聯
Apple Siri	預設不保留音訊，可自訂對話紀錄保留期限 (30天/1年/永久)。私人雲端運算不儲存使用者資料。	預設不使用音訊進行訓練 (需使用者選擇加入)。	盡可能在裝置上處理，利用神經網路引擎。	使用隨機識別碼，不與 Apple ID 關聯。
Google Assistant (Gemini)	預設雲端處理，可透過「我的活動」刪除錄音和文字記錄。	預設用於模型改進 (除非選擇退出)。	初始語音辨識在裝置上進行，大部分任務在伺服器端處理。	與 Google 帳戶高度關聯。
Amazon Alexa	預設記錄每個語音指令，雲端處理。	預設用於模型改進。	有限的裝置端處理。	與 Amazon 帳戶關聯。
OpenAI (ChatGPT)	網頁/應用程式：對話預設無限期儲存。API：30 天保留用於濫用監控。	網頁/應用程式：預設用於模型改進 (除非選擇退出)。API：預設不用於訓練。	雲端處理。	與 OpenAI 帳戶關聯。
Microsoft Copilot	處理客戶資料最少，程式碼建議即時處理，不長期儲存。	不使用提示和回應來訓練基礎 LLM。	雲端處理，但強調企業級隱私。	與 Microsoft 帳戶關聯。

技術深入

Siri 的核心架構歷史上依賴於意圖分類和實體提取。
新版 Siri 透過「Apple Foundation Model (AFM) 版本 11」整合了 Apple 自家的大型語言模型 (LLM)，為 iOS 和 macOS 帶來「代理式 AI」功能。
它採用雙模型架構：一個緊湊的 30 億參數裝置端模型（針對 iPhone 進行優化，使用分組查詢注意力、共享輸入輸出嵌入和 2 位元量化感知訓練）和一個用於私人雲端運算的較大伺服器端模型。
裝置端模型在內部基準測試中，表現優於 Phi-3-mini、Mistral-7B、Gemma-7B 和 Llama-3-8B 等較大的競爭模型。
Apple 神經網路引擎 (ANE) 自 2017 年起整合到 Apple 的 A 系列和 M 系列晶片中，加速機器學習任務，實現 Siri 的裝置端處理，以保護隱私並增強上下文感知功能。
對於需要雲端處理的複雜任務，Apple 使用「私人雲端運算」，這是一個旨在處理請求而不儲存使用者資料或讓 Apple 員工存取的基礎設施。資料會使用隨機識別碼傳送，不與 Apple 帳戶綁定。
Siri 的語音合成自 iOS 10/11 起採用深度學習（深度混合密度網路）來產生更自然的語音。
多模態檢索增強生成 (RAG) 技術支援 Siri 同時處理文字、語音和螢幕圖像的能力。
SiriKit 允許第三方應用程式開發者將 Siri 指令整合到其應用程式中，而 Apple Intelligence 則透過 App Intents 進一步增強了這種整合。

前景展望基於引用來源的 AI 分析

Apple 的隱私優先 AI 方法將為消費級 AI 樹立新的行業標準。

透過提供對資料保留的精細控制，並強調裝置端處理和私人雲端運算，Apple 在隱私方面與競爭對手顯著區分，可能促使其他公司採用類似的隱私保護措施。

增強的代理式 Siri 將顯著提升使用者生產力和裝置互動體驗。

憑藉螢幕感知、深度應用程式整合和多模態 RAG 等功能，Siri 能夠跨應用程式執行複雜的多步驟任務，使裝置互動更加直觀和高效。

Apple 在保持隱私的同時，潛在整合第三方 LLM 的策略將加速其 AI 能力的發展。

利用 Claude 或 ChatGPT 等外部先進模型，並透過 Apple 的隱私保護私人雲端運算進行路由，使 Apple 能夠在不損害其核心隱私原則的情況下，快速提升 Siri 的智慧。

時間線

2010-04

Apple 收購 Siri Inc.

2011-10

Siri 隨 iPhone 4S 和 iOS 5 首次亮相

2016-06

Apple 推出 SiriKit，允許第三方應用程式整合 Siri 指令

2017-09

Apple 推出搭載首款神經網路引擎的 A11 仿生晶片，增強 Siri 的裝置端 AI 能力

2019-08

Apple 更改 Siri 隱私政策，預設不再保留音訊錄音，並要求使用者選擇加入人工審查

2024-06

Apple 發表 Apple Intelligence，將初步的 LLM 功能整合到 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 的 Siri 中，包括 ChatGPT 整合

2010-04
Apple 收購 Siri Inc.
2011-10
Siri 隨 iPhone 4S 和 iOS 5 首次亮相
2016-06
Apple 推出 SiriKit，允許第三方應用程式整合 Siri 指令
2017-09
Apple 推出搭載首款神經網路引擎的 A11 仿生晶片，增強 Siri 的裝置端 AI 能力
2019-08
Apple 更改 Siri 隱私政策，預設不再保留音訊錄音，並要求使用者選擇加入人工審查
2024-06
Apple 發表 Apple Intelligence，將初步的 LLM 功能整合到 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 的 Siri 中，包括 ChatGPT 整合