- Apple Intelligence verfügt mit On-Device-Verarbeitung und Private Cloud Compute über ein starkes Fundament, doch das tatsächliche Produkterlebnis kommt eher verbesserten Technikdemos nahe als einem „Fahrrad für den Geist“, das Kreativität unterstützt
- Apples angekündigtes Verständnis des persönlichen Kontexts in Siri versprach Nutzbarkeit wie „Spiele den Podcast ab, den meine Frau mir vor ein paar Tagen geschickt hat“, aber die in der Werbung wiederholt gezeigte Kernfunktion ist noch nicht veröffentlicht worden
- Private Cloud Compute wurde mit dem Löschen von Nutzerdaten, Knotenverifikation, öffentlichen OS-Images und offengelegtem sicherheitskritischem Code zu einem seltenen Beispiel für vertrauenswürdiges Computing mit Remote-Verifikation, doch die darauf aufbauenden Funktionen bleiben hinter den Erwartungen zurück
- Unter den real verfügbaren Funktionen ist Math Notes am überzeugendsten, weil es in Notes variablenbasierte Berechnungen direkt verarbeitet; Writing Tools, Mitteilungszusammenfassungen, Clean Up und Image Playground zeigen dagegen Schwächen bei Nutzen, Genauigkeit und kreativer Kontrolle
- Generative KI ist eher ein Implementierungsdetail eines größeren Produkts als ein eigenständiges Produkt, und Apple Intelligence wirkt sogar weniger nützlich als eine direkte Integration mit Ollama auf demselben Gerät
Apples Produktphilosophie als „Fahrrad für den Geist“
- Steve Jobs verglich Computer 1981 mit einem Fahrrad für den menschlichen Geist: als Werkzeug, mit dem Menschen mit weniger Energie mehr Kreativität entfalten können
- Der Macintosh und MacWrite ermöglichten es, Dokumente vor dem Ausdruck auf dem Bildschirm zu sehen und mit Backspace zu korrigieren, anders als Schreibmaschine oder Handschrift
- Textverarbeitung veränderte die Art, wie Dokumente geschrieben werden, grundlegend, und Apple-Produkte setzten den Maßstab, dass sie nicht bloß Rechenmaschinen sein, sondern wie eine Erweiterung des Körpers kreatives Arbeiten ermöglichen sollten
- Nach diesem Maßstab ist Apple ein Unternehmen, das Kreativwerkzeuge verkauft, nicht „Computer, die Computerarbeit machen“
Die Vision, die Apple Intelligence versprach
- Apple stellte im Juni 2024 Apple Intelligence vor und beschrieb es als Bündel von Funktionen, die das Smartphone intelligenter machen sollen
- Das Siri-Beispiel „Spiele den Podcast ab, den meine Frau mir vor ein paar Tagen geschickt hat“ zeigte das Potenzial einer Suche im persönlichen Kontext, die Beziehungen, Links und App-Kontexte verknüpft
- Wenn diese Vision umgesetzt würde, könnten Nutzer ihr über viele Apps verstreutes digitales Leben in natürlicher Sprache durchsuchen und ihr Telefon Aufgaben für sie ausführen lassen
- Apple stellte die Idee in den Vordergrund, dass alle Apple-Geräte auf Intelligenz (intelligence) zugreifen, so wie Spotify Musik und AWS APIs Rechenleistung wie aus dem Wasserhahn bereitstellen
- Diese Richtung kommt der Vision eines „Fahrrads für den Geist“ nahe, bei der Computer mit dem Nutzer zusammenarbeiten, damit dieser bekommt, was er möchte
Wie moderne Apps Nutzer von ihren eigenen Daten entfernen
- Ein großes Problem moderner Apps ist, dass viele lediglich als dünne Hülle für Webservices funktionieren
- Apps wie Instagram oder Bluesky senden Anfragen an Server, empfangen Antworten und zeigen dann Inhalte an
- Ohne Signal kann es schwierig werden, Beiträge zu planen, bereits gesehene Posts erneut anzusehen oder gerade erst veröffentlichte Inhalte zu prüfen
- Als Ausnahmen werden Signal und Apple-Apps genannt; viele andere Apps entfernen Nutzer schrittweise von ihren eigenen Daten
- Ed Zitrons Text kritisiert, dass Plattformen das Nutzererlebnis für Wachstum und Monetarisierung mit Werbetrackern, Videoanzeigen und Benachrichtigungsanfragen aushöhlen
- Der Markt will für Chat oder soziale Medien nicht direkt bezahlen, und die Betriebskosten solcher Dienste sind sehr hoch, weshalb Nutzerdaten leicht zum Monetarisierungsobjekt werden
Private Cloud Compute als starkes Fundament
- Apple Intelligence läuft, wenn möglich, auf dem Gerät, und Apple forscht auch daran, große Sprachmodelle und andere KI-Modelle direkt auf Geräten auszuführen
- Berechnungen, die auf dem Gerät oder auf für den Nutzer sichtbarer Hardware stattfinden, sind aus Datenschutz-Sicht deutlich stärker als Ansätze mit externen Anfragen
- Apple behauptete auf der WWDC, Private Cloud Compute biete selbst bei Netzwerkanfragen Datenschutzgarantien, die lokalen Geräteberechnungen entsprechen oder sie sogar übertreffen
- Aus Sicht des üblichen Betriebs von Webservices muss Private Cloud Compute gleichzeitig sehr anspruchsvolle Bedingungen erfüllen
- Nutzerdaten werden nur zur Bearbeitung der Anfrage verwendet und anschließend gelöscht
- Die Load-Balancing-Infrastruktur weiß weder, wer die Anfrage gestellt hat, noch an welchen Server sie geht
- Forschende können das System inspizieren, verifizieren und auf einem Laptop simulieren
- Apple-SRE-Mitarbeitende haben keinen privilegierten Zugriff auf Private-Cloud-Compute-Knoten, und Logging wird auf Compiler-Ebene minimiert
- Angreifer können nicht zuverlässig feststellen, welcher Knoten die Anfrage eines bestimmten Nutzers verarbeitet
Das offene Sicherheitsmodell und die Kehrseite der Geschlossenheit
- Apples technisches Dokument gilt als seltenes Beispiel dafür, dass ein KI-Produktteam ein konsistentes Sicherheitsmodell öffentlich macht
- Beim Zusammenbau der Hardware wird auf jeder Stufe geröntgt und mit Referenzbildern verglichen, um zu verhindern, dass nicht autorisierte Hardware an Server-Boards angebracht wird
- Nutzer können eine lokale Kopie eines Private-Cloud-Compute-Knotens aufsetzen und Angriffe testen; Apple zahlt Prämien, wenn Schwachstellen gefunden werden
- An der Hardware-Attestierung sind mehrere voneinander unabhängige Bereiche innerhalb von Apple beteiligt
- Private-Cloud-Compute-Knoten heben ihre eigene Attestierung auf, wenn die Stromversorgung getrennt wird; ein Chassis-Eingriffsschalter ist mit der Hauptstromversorgung verbunden, sodass beim Öffnen des Servers der Strom abgeschaltet und die Knoten-Attestierung aufgehoben wird
- Wenn ein Gerät eine Anfrage an Private Cloud Compute sendet, wird die verwendete Knoten-ID protokolliert, und Nutzer können prüfen, ob der verwendete Knoten noch attestiert ist
- Produktions-OS-Images können öffentlich heruntergeladen werden und sind nicht verschlüsselt
- Wichtige Pakete des OS sind in Code und Daten getrennt, und Code kann nicht in Datenpakete gemischt werden oder umgekehrt
- Apple veröffentlicht den Quellcode sicherheitskritischer Teile von Private Cloud Compute auf GitHub
- Dieses System kommt dem Heiligen Gral vertrauenswürdigen Computings mit Remote-Verifikation nahe, wäre als Consumer-OS jedoch ein extrem geschlossenes System, das ohne Root-Rechte, Compiler oder Debugger nur vorgegebene Software ausführt
Die Ende 2024 tatsächlich erschienenen Funktionen
- Das erste Funktionspaket von Apple Intelligence erschien Ende Oktober 2024
- Enthalten waren Writing Tools, Zusammenfassungen für Mitteilungen, Webseiten und E-Mails, Clean Up zum Entfernen von Objekten aus Fotos, inhaltsbasierte Fotosuche, Siris Dokumentensuche auf dem Gerät und Math Notes in der Notes-App
- Später kamen Image Playground und die Klassifizierung von E-Mails hinzu
- Die in der Werbung ständig wiederholten Funktionen zum persönlichen Kontext sind noch immer nicht veröffentlicht
Math Notes: die erfolgreichste Funktion
- Math Notes wird als die überzeugendste Funktion von Apple Intelligence bewertet
- Gibt man in der Notes-App eine variablenbasierte Berechnung wie die folgende ein, ergänzt das System das Ergebnis automatisch nach dem letzten Gleichheitszeichen
Rent = 2300
FamilySize = 2
Rent / FamilySize =
- Im obigen Beispiel wird
1150 eingefügt
- Das ist nützlich für einfache Berechnungen, den Einsatz von Variablen und grobe Schätzungen von Einnahmen und Ausgaben
- An Math Notes gibt es nach dieser Einschätzung nichts auszusetzen
Writing Tools: eher Ersatz als Unterstützung für Kreativität
- Für Nutzer mit viel Schreiberfahrung sind Writing Tools fast nutzlos und liefern nur eine etwas schlechtere Version von etwas, das sie ohnehin selbst besser erstellen können
- Die Funktion vermittelt die negativen Nebenwirkungen bestehender KI-Werkzeuge, die den kreativen Prozess nicht erweitern, sondern ersetzen
- Die Ergebnisse erscheinen als undurchsichtige Textblöcke hinter begrenzten Optionen wie „professioneller machen“ oder „in Tabelle umwandeln“, ohne Ebenen oder feine Kontrollmöglichkeiten
- Beim Versuch, einen Absatz zusammenfassen zu lassen, trat tatsächlich der Fehler „Writing Tools Unavailable: Certain capabilities are unavailable at this time. Try again later.“ auf
- Nützlich könnte es sein, lange Aussagen aus einem Stream in eine grobe Gliederung als Ausgangspunkt für einen Text zu verwandeln, aber nicht dafür, den Text selbst zu schreiben
- Für Menschen mit weniger Englisch-Erfahrung mag es nützlicher sein, für den Autor ist der Nutzen jedoch gering
Probleme bei Zusammenfassungen von Mitteilungen, Nachrichten und E-Mails
- Die Idee hinter Mitteilungszusammenfassungen wirkt gut, weil man viele Benachrichtigungen auf einmal leichter überfliegen kann
- In der praktischen Umsetzung fallen die Fehlleistungen jedoch deutlich auf
- Betrügerische SMS werden etwa als „Paketlieferung verzögert wegen unvollständiger Adressinformationen“ zusammengefasst, was den Eindruck erwecken kann, sofort handeln zu müssen
- Die BBC berichtete über einen Fall, in dem Mitteilungszusammenfassungen Menschen glauben ließen, ein inhaftierter Verdächtiger habe sich das Leben genommen
- Wenn Apple Intelligence aktiviert bleibt, aber nur Mitteilungszusammenfassungen deaktiviert werden, können Benachrichtigungen um bis zu 5 Sekunden verzögert werden
- Teile der Zusammenfassungsfunktion funktionierten auf dem iPhone nicht und blieben nur auf dem MacBook aktiviert, um dort Benachrichtigungsverzögerungen zu vermeiden, obwohl sie nicht nützlich waren
- Insgesamt wirkt es zwar mit Apple-typischem Finish versehen, vermittelt aber einen halb fertigen Eindruck
Clean Up: ein Werkzeug, das die Realität eines Fotos verändert
- Clean Up ist eine Funktion zum Entfernen unerwünschter Objekte aus Fotos
- Wer Fotos als Abbild der Realität sieht und zwischen Änderungen der Darstellung wie Farbkorrektur oder Zuschnitt und Änderungen des eigentlichen Bildinhalts unterscheidet, wird diese Funktion nur schwer akzeptieren
- Als Beispiel für den Charakter von Clean Up dient der historische Fall stalinistischer Bildbearbeitung, bei der Nikolai Jeschow aus einem Foto entfernt wurde
- Das Werkzeug kann Bilder so verändern, dass sie nicht mehr den tatsächlich existierenden Moment zeigen, sondern den Moment, den der Nutzer sich gewünscht hätte
- Aus diesen philosophischen Gründen wurde Clean Up nicht verwendet und daher auch nicht weiter bewertet
Image Playground: Ergebnisse, die nicht wie ein Apple-Produkt wirken
- Image Playground erzeugt Bilder auf Basis von Text-Prompts und Porträtfotos
- Als hoher Maßstab werden Bilder genannt, die mit Stable Diffusion 1.5, ComfyUI und einem komplexen Diffusions-Workflow aus 11 bis 12 Modellen erzeugt wurden
- Ein mit Image Playground erzeugtes Bild des Berliner Fernsehturms bei Sonnenuntergang kann auf dem Handybildschirm oberflächlich betrachtet durchgehen, doch die Tageszeiten im Himmel sind vermischt, und gerade Linien bei Fenstern und Decks wirken unnatürlich
- Gute Beispiele sind stark kuratierte Ergebnisse; vieles andere kann wie „taco smoking beer at a party“ Form und Bedeutung deutlich verfehlen
- Bei der Verwendung eigener Fotos können unangenehme Resultate bei Proportionen, Augen und anderen Gesichtsdetails entstehen
- Dass Apple solche Ergebnisse als ausgeliefertes Produkt veröffentlicht hat, wirkt wie das Gegenteil der Qualität und Sorgfalt, die man von Apple erwartet hat
- Genmoji wird ähnlich als seelenlos und leer bewertet, aber nicht ausführlicher behandelt, weil es sich nur schwer mit konsistenter Qualität aus Chat-Nachrichten extrahieren lässt
- Andere Unternehmen, die open-weights-Modelle nutzen, könnten bessere Ergebnisse liefern; bei Apple fehlt aus Sicht des Autors etwas wie IntelligenceKit, mit dem Entwickler Modelle kreativ einsetzen könnten
Generative KI ist kein Produkt, sondern ein Implementierungsdetail
- Generative KI ist an sich eher ein Implementierungsdetail innerhalb eines größeren Produkts als ein eigenständiges Produkt
- Selbst wenn ein Bild des Berliner Fernsehturms in ein bis zwei Sekunden erzeugt wird, erhält der Nutzer keine Bearbeitung über Ebenen oder kreative Kontrolle wie bei einer Himmelsfarbkorrektur, sondern nur ein einzelnes Endergebnis
- Solche Funktionen taugen für Social-Media-Posts mit geringem Aufwand, sind aber eher Technikdemos als Produkte und wirken gemessen an 2025 auf einem Niveau, das 2022 noch überraschend gewesen wäre
- Die Bereiche, in denen generative KI wirklich nützlich ist, liegen in weniger glamourösen Aufgaben
- Erwähnt wird ein Forschungsbeispiel, in dem generative KI genutzt wird, um schwer beschreibbare Empfindungen aus Meditationserfahrungen zu klassifizieren; bis Juni sollen dazu Neuigkeiten und eine geplante Veröffentlichung folgen
Fazit: schwaches Produkt auf starkem Fundament
- Apple Intelligence wird aus Sicht der Umsetzung als gescheitertes Produkt bewertet
- Das Fundament ist sehr stark
- Möglichst alle Daten werden auf dem Gerät verarbeitet
- Aufgaben, die auf dem Gerät nicht möglich sind, nutzen die starken Sicherheitspraktiken von Private Cloud Compute
- Das Ziel ist, Verarbeitung so weit wie möglich privat und verschlüsselt zu halten
- Das Problem ist, dass trotz eines Fundaments, das dem Heiligen Gral vertrauenswürdigen Computings mit Remote-Verifikation nahekommt, das Endnutzererlebnis schlechter wirkt als eine direkte Integration mit Ollama auf demselben Gerät
- Mit Ollama lassen sich deutlich bessere Modelle als bei Apple Intelligence auswählen, und da sie auf demselben Gerät laufen, bleibt auch die Privatsphäre gewahrt
- Die Open-Source-Community muss auf begrenzter Hardware das Maximum an Leistung herausholen und kann deshalb mit lateral thinking unter Nutzung veralteter Technologie Ergebnisse erzeugen und ohne Änderungen in Produktion bringen
- Apple Intelligence lieferte kein „Fahrrad für den Geist“, sondern eher randständige Verbesserungen im Stil von Technikdemos, und das Ergebnis wirkt so, als sei ein scheinbar grenzenloses Potenzial verschwendet worden
- Die Ausnahme ist Math Notes, das so positiv bewertet wird, dass man es sich auch in anderen Notiz-Apps wünschen würde
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