苹果公司详细介绍了其在Apple Intelligence中采用的差分隐私和合成数据技术，以保护用户隐私。通过随机噪声算法，系统在生成Genmoji表情时，收集高频指令，同时脱离设备ID。对于长文本功能，苹果研发了专有合成数据方案，利用大语言模型生成虚拟邮件，转换为数字向量，并通过差分隐私技术匿名反馈。这些技术确保在不接触原始数据的情况下，优化模型训练，并已应用于邮件摘要等功能。苹果强调，所有模型训练均采用去标识化数据，个人数据加密存储在本地。

🛡️ 差分隐私技术：苹果利用差分隐私技术，通过随机噪声算法收集高频指令，例如生成Genmoji表情时的用户输入，同时确保数据与设备ID完全脱绑。这种机制能够优化多实体组合表情的生成准确率，且不触及IP地址等敏感信息。

📧 合成数据方案：针对邮件摘要等长文本功能，苹果研发了专有的合成数据方案。该方案首先由大语言模型批量生成虚拟邮件，并将其转换为包含主题、语言特征的数字向量。设备端随后计算真实邮件的向量，通过差分隐私匿名反馈最接近的合成向量类型，最终获得反映真实邮件分布规律的合成数据集，且不接触原始邮件内容。

🔒 隐私保护原则：苹果强调，Apple Intelligence所有模型训练均采用去标识化数据，并预先过滤社交安全号等敏感信息。即使在用户启用设备分析计划的情况下，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。

💡 技术应用扩展：差分隐私和合成数据技术将在即将发布的iOS 18.5等系统中扩展至Image Wand图像处理、记忆相册生成等十余项功能，进一步提升用户体验的同时，确保隐私安全。

IT之家 4 月 15 日消息，苹果公司昨日（4 月 14 日）发布博文，披露其 AI 隐私保护核心技术细节，重点介绍差分隐私和合成数据在 Apple Intelligence 中的应用。

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）。IT之家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。