Apple 宣布將在未來版本的 iOS 中導入全新 Apple Intelligence 訓練機制，透過 Differential Privacy 技術實現隱私保護資料收集。儘管該技術與先前備受爭議的 CSAM 偵測系統有所相似，但此次 Apple 強調：資料完全留在裝置本地、匿名、且用戶完全可選擇參與與否。
差異化隱私再登場
Differential Privacy（差異化隱私）是 Apple 自 2016 年 iOS 10 時代起便公開擁抱的技術。這項技術透過對使用者資料加入隨機「噪聲」，讓資料在分析時無法回推至個別使用者。根據 Apple 官方機器學習網誌，Apple 將使用這項技術訓練 Apple Intelligence 系統，資料來源將完全由用戶自主選擇是否參與，並保證匿名、不具可追溯性。
資料不離裝置
與直接將資料上傳伺服器訓練 AI 模型不同，Apple 採取的是「資料留在裝置上」的策略。分析僅透過裝置端進行模式比對與統計投票，例如以人工產生的熱門提示詞（如「戴牛仔帽的恐龍」）在使用者資料中尋找片段重合。若有足夠裝置回傳「有符合」結果，Apple 才能進一步訓練模型。但過程中既不讀取具體資料，也無法從中辨識使用者身分。
應用領域拓展至生成圖像與文字
Apple 表示從 iOS 18.5 起，這套 Differential Privacy 機制將應用於 Genmoji、Image Playground、Image Wand、Memories Creation、以及 Writing Tools 等功能。因這些功能多以簡短提示語為主，因此更適合以模式比對方式優化 AI 輸出。對於較長提示語（如生成電郵內容），Apple 則使用「合成資料」（Synthetic Data）方式，模擬使用者可能輸入的文字，再與大量裝置端產生的嵌入式資料（Embedding）比對，篩選出最具代表性的訓練樣本。
與 CSAM 偵測系統的相似與不同
儘管技術層面與先前爭議的 CSAM 偵測機制有某些相似處，例如皆於裝置端分析資料並利用統計判斷，但兩者本質不同。CSAM 偵測會在多次偵測到潛在非法內容後觸發人工審查流程，引發外界擔憂系統可能被濫用於監控言論。而此次 Apple Intelligence 訓練完全不觸及任何具體內容，資料分析結果中亦無法還原任何一筆原始資料。Apple 表示這套機制是出於隱私至上的設計思維，無資料離開 iPhone，也絕不可能產生與用戶身分掛鉤的輸出結果。
用戶選擇權仍為核心
Apple 強調，這項訓練機制完全採用「選擇加入」（opt-in）模式，用戶若不希望參與，Apple Intelligence 系統將不會存取任何個人資料，無論是否經處理或加密。這種以隱私為本的策略，也顯示出 Apple 在當前 AI 熱潮中，選擇了一條不同於競爭對手的發展路徑。
