**AI 是否即將迎來其 HTTPS 時刻？**
最近，蘋果在正式推出其設備上的 Apple Intelligence 前，發表了一篇有趣的文章，探討如何利用同態加密（Homomorphic Encryption, HE）來安全地處理 AI 功能所需的數據。
同態加密允許在不解密的情況下直接對加密數據進行計算。這意味著機器學習伺服器或模型可以處理數據，而無需“看到”原始數據。當用戶的設備需要處理查詢時，可以先將其加密，再發送到伺服器，伺服器能在數據保持加密狀態下進行必要的計算。
Apple Intelligence 在將數據查詢發送到伺服器之前進行加密，並通過私密信息檢索（PIR）和私密最近鄰搜索（PNNS）處理數據而不解密。PIR 允許用戶從數據庫中檢索特定數據，而不向伺服器透露正在檢索的數據。基本上，它允許進行私密查詢：在蘋果的應用中，如果設備正在查詢圖像數據庫以識別地標或物體，PIR 允許其檢索信息而不向伺服器透露具體查詢，從而幫助維護用戶隱私。
PNNS 則是在加密數據庫中找到與特定數據點最接近的匹配項。這在圖像或物體識別中特別有用。
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**評論**
蘋果的這一舉措標誌著技術與隱私保護之間的新平衡，特別是在 AI 技術日益普及的時代。透過同態加密的應用，蘋果不僅提升了數據處理的安全性，還進一步加強了用戶隱私保護。這不禁讓人聯想到互聯網安全升級的 HTTPS 時刻，當時也是以加密技術來提升網絡通信的安全性。
這樣的技術進步對於數據驅動的未來世界顯得尤為重要。隨著數據成為新時代的“石油”，如何在不犧牲用戶隱私的情況下有效利用數據，將是科技公司面臨的重大挑戰。蘋果的做法或許會成為其他企業效仿的榜樣，推動整個行業向更安全、更負責任的方向發展。
然而，這也帶來了新的問題：在加密處理的過程中，計算效率和速度是否會受到影響？這樣的技術是否能夠大規模應用，還是僅限於某些特定場景？這些都需要在未來的實踐中進一步驗證。總的來說，蘋果的探索為我們描繪了一個充滿潛力的未來，值得我們持續關注和研究。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
