Apple поміняла керівника відділу штучного інтелекту

Apple опублікувала ретельно сформульовану заяву , в якій повідомила, що Джон Джаннандреа, який обіймав посаду керівника відділу штучного інтелекту компанії з 2018 року, «пішов у відставку».

Його заміною став Амар Субраманья, високоповажний керівник Microsoft, який пропрацював 16 років у Google, останнім часом очолюючи розробку Gemini Assistant.

Цей крок характеризується як реорганізація. Озираючись назад, він здавався неминучим. Apple Intelligence, відповідь компанії на момент ChatGPT, зазнає невдачі з моменту свого запуску в жовтні 2024 року. Відгуки варіювалися від «невтішних» до відверто стривожених.

Перші місяці були одними з найважчих. Функція зведення сповіщень, призначена для стискання кількох сповіщень у зручні для сприйняття фрагменти, породила низку незручних, неправдивих заголовків наприкінці 2024 та на початку 2025 років. Серед інших помилок, BBC двічі скаржилася після того, як Apple Intelligence неправдиво повідомила, що Луїджі Манджоне, чоловік, обвинувачений у вбивстві генерального директора UnitedHealthcare Браяна Томпсона, застрелився (він цього не робив), і що гравець у дартс Люк Літтлер виграв чемпіонат ще до початку фіналу .

Потім була обіцяним перероблення Siri, яка стала проблемою для Apple.

Розслідування Bloomberg, опубліковане в травні, розкрило глибину проблем Apple зі штучним інтелектом. Наприклад, коли Крейг Федерігі, керівник відділу програмного забезпечення Apple, протестував нову Siri на власному телефоні лише за кілька тижнів до її запланованого запуску в квітні, він був розчарований, виявив, що багато функцій, які компанія рекламувала, не працюють. Запуск було відкладено на невизначений термін, що спровокувало колективні позови від покупців iPhone 16, яким обіцяли помічника на базі штучного інтелекту.

На той момент, за даними Bloomberg, Джаннандреа вже був усунений від роботи. Інформаційна організація повідомила, що Тім Кук ще в березні повністю позбавив Siri контролю Джаннандреа, передавши її творцю Vision Pro Майку Роквеллу. Apple також вивела з-під контролю Джаннандреа свій секретний підрозділ робототехніки.

Розслідування Bloomberg змалювало картину організаційної дисфункції, зі слабкою комунікацією між командами ШІ та маркетингу, бюджетними дисбалансами та настільки серйозною кризою керівництва, що деякі співробітники почали глузливо називати групу Джаннандреа «ШІ/БезШМ». У звіті також задокументовано відтік дослідників ШІ до конкурентів, включаючи OpenAI, Google та Meta.

Повідомляється , що Apple тепер спирається на Gemini від Google для роботи над наступною версією Siri, що є дивовижним і, ймовірно, спонукаючим до враження, враховуючи запекле суперництво між двома компаніями, яке триває вже понад 15 років, у сфері мобільних операційних систем, магазинів додатків, браузерів, карт, хмарних сервісів, пристроїв розумного дому, а тепер і штучного інтелекту.

Джаннандреа прийшов до Apple з Google, де він керував машинним інтелектом та пошуком. В Apple він контролював стратегію штучного інтелекту, інфраструктуру машинного навчання та розробку Siri.

Тепер Субраманья успадковує ці обов'язки, звітуючи перед Федерігі з чітким мандатом допомогти Apple наздогнати ШІ.

Це цікавий момент для компанії. Поки конкуренти вкладають мільярди доларів у величезні центри обробки даних зі штучним інтелектом, Apple зосередилася на обробці завдань штучного інтелекту безпосередньо на пристроях користувачів, використовуючи власні кремнієві чіпи Apple, що є першочерговим підходом для забезпечення конфіденційності та дозволяє уникнути збору даних користувачів. (Коли складніші запити потребують обробки в хмарі, Apple направляє їх через Private Cloud Compute – сервери, які обіцяють тимчасово обробити дані та негайно їх видалити.)

Чи виправдовується ця філософія, чи вона назавжди залишила Apple позаду, залишається відкритим питанням. Підхід Apple має чіткі компроміси. Серед них, моделі на пристрої менші та менш потужні, ніж масивні моделі, що працюють у центрах обробки даних конкурентів, а небажання Apple збирати дані користувачів призвело до того, що її дослідники навчають моделі на ліцензованих та синтетичних даних, а не на гігантських масивах реальної інформації, яка живить системи конкурентів.