Apple、プライベートな個人データを用いたAIトレーニングを発表
Apple wants to train AI on your private personal data
Appleは、Googleとの協力により、3世代目となるApple Foundation Models(AFM)を発表しました。これには、オンデバイスモデルのAFM 3 CoreとAFM 3 Core Advanced、およびサーバーベースモデルのAFM 3 Cloud、ADM 3 Cloud(画像)、AFM 3 Cloud Proが含まれます。AFM 3 Core Advancedは、Apple独自のInstruction-Following Pruning(IFP)技術を用いた新しいスパースアーキテクチャを採用し、200億パラメータを持ちながらも、要求に応じて10億から40億パラメータをアクティブ化することで、オンデバイスでの効率的な動作を実現します。サーバーベースモデルは、プライベートクラウドコンピューティング上で動作し、ユーザーデータのプライバシーを保護します。AFM 3 Cloud Proは、Google Cloud上のNVIDIA GPUで動作し、NVIDIAおよびGoogleと協力して開発されました。Appleは、これらのモデルのトレーニングに公開情報、ライセンスデータ、オープンソースデータ、調査データ、合成データを使用し、ユーザーのプライベートな個人データやインタラクションは使用しないと明言しています。新モデルは、Siriの刷新、高度な画像編集ツール、Image Playgroundのアップデートなど、Apple Intelligenceの体験を強化します。評価では、AFM 3 Coreは前世代と比較してテキスト機能で45.6%、画像理解で61%以上の好意度向上を示し、AFM 3 Cloudも同様に大幅な改善が見られました。また、AFM 3 Core Advancedは、既存のTTSシステムと比較して、MOSスコアで0.28ポイント、会話音声では0.42ポイント向上し、より自然で表現力豊かな音声合成を実現しました。Appleは、責任あるAI原則に基づき、ユーザーエンパワーメント、ユーザーの代表性、慎重な設計、プライバシー保護を重視しています。
- AppleがGoogleとの協力により第3世代Apple Foundation Models(AFM 3)を発表。オンデバイスのAFM 3 Core/Core Advancedと、サーバーベースのAFM 3 Cloud/ADM 3 Cloud(画像)/AFM 3 Cloud Proで構成。
- AFM 3 Core Advancedは独自のInstruction-Following Pruning(IFP)による新スパースアーキテクチャを採用し、200億パラメータを保持しつつ要求に応じて10億〜40億パラメータのみを活性化、オンデバイスでの効率的な動作を実現。
- AFM 3 Cloud ProはGoogle Cloud上のNVIDIA GPUで動作し、NVIDIAおよびGoogleと協力して開発。プライベートクラウドコンピューティング上でユーザーデータのプライバシーを保護。
- トレーニングには公開情報・ライセンスデータ・オープンソースデータ・調査データ・合成データを使用し、ユーザーのプライベートな個人データやインタラクションは使用しないと明言。
- 新モデルはSiriの刷新、高度な画像編集ツール、Image PlaygroundのアップデートなどApple Intelligenceの体験を強化する形で展開。
- 評価ではAFM 3 Coreが前世代比でテキスト機能45.6%、画像理解61%以上の好意度向上、AFM 3 Core AdvancedはMOSスコアで0.28ポイント、会話音声で0.42ポイント向上し音声合成の自然さが改善。
AppleがGoogleとの協力で第3世代Apple Foundation Models(AFM 3)を発表した点は、端末内AIの主戦場がオンデバイス推論の効率性に移りつつあることを示す。特に200億パラメータから要求時に10億〜40億のみを活性化するInstruction-Following Pruning(IFP)ベースのスパースアーキテクチャは、メモリ・演算資源が限られるスマートフォン上でのAI体験を左右する競争軸であり、半導体・クラウド両面の調達先選定に影響する。一方、サーバー側はプライベートクラウドコンピューティング上でNVIDIA GPU(Google Cloud)を採用し、NVIDIAとGoogleの協力関係が明示されたことは、AIインフラ需要の恩恵が特定ベンダーに集中し続けることを示唆する。加えて「ユーザーのプライベートな個人データやインタラクションはトレーニングに使用しない」という方針は、プライバシー規制下での差別化要因になる。評価指標(テキスト45.6%改善、画像理解61%以上、音声MOSスコア改善)はSiri刷新やImage Playgroundなど実サービスへの展開を通じてApple Intelligenceの競争力と端末買い替え需要に寄与するかが焦点となる。