为了提升服务质量，本次通话将会被录音。
每一个拨打过企业客服的人，想必对于这句话都耳熟能详。但「如果不同意录音，请按 1 。」这句，你只会从苹果客服电话中听到。
在 iOS 17 琳琅满目的一众新功能里，隐私的升级似乎是最不起眼的那个，但在苹果内部，它是被奉为圭臬不可撼动的信条。
在今年秋季发布会结束后，我与苹果公司软件工程高级副总裁 Craig Federighi 进行了一场简短的对话。尽管对话主题围绕隐私和安全，但涉及产品面之广却在意料之外。

Craig 聚焦在软件工程开发工作，但他却认为，安全绝不仅仅关乎软件层面。
只有通过在每个层面上以一种综合的方式解决问题，从芯片一直到软件，你才能制造出市场上最安全的产品。
苹果设立了一支专门负责隐私和安全的团队，Craig 说团队从设计之初就会围绕隐私和安全，而不是等一切就绪最后才去添加。因为很多隐私问题的重点，是硬件工程师和软件工程师无法单独解决的。
比如说最早的 TouchID，通过指纹识别为 iPhone 构筑了第一层的防护。事实上，所有指纹识别的信息，只是存储在 SoC 芯片上一个子系统上。
这种方式被 Craig 称为「安全隔区」，通过组件化的方式将安全的各个子系统区隔出来，分别在硬件和软件上进行单独的隔离，即使攻击者能够攻破其中一个层级，也无法进入其他层级。
这就好比一个拥有层层防护的银行，你必须首先乘坐电梯下到地下 100 层，经过重重隔离，才有办法进入金库里。
与其他巨头兴大兴土木建设数据中心不同，苹果倾向于将技术部署在本地，优先调用本地芯片的算力解决。
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▲ 苹果通过设备端 Transformer 模型的优化实现输入预测 6park.com
效率和成本自然是一方面，但安全是更重要的考量。
比如今年大火的 ChatGPT，几乎吃掉了微软 Azure 云计算中心的算力资源，因为全球数以亿计的问题，都要经过网络服务器的传输和推演。
安全这件事，如果你只能信任一个人，那唯有自己，而不是标榜安全却在冗长的用户协议里留有后门的商业公司。
「你对 Siri 说的话，其实跟你的 Apple ID 没有关联」，隐私团队告诉我，音频永远不会离开设备（Audio never leaves device），当用户启用 Siri 的时候，设备系统会产生一个随机的身份识别码，单独进行管理，所有的指令都只是运行在设备端。
同理，这也可以解释：为什么当你拿到一台新 iPhone，总要重新录入一遍指纹或者面部信息。
这种坚持也反哺在苹果造芯事业上，近两年 A 系列、M 系列芯片，Neural Engine 与 CPU、GPU 一样，也被视为最重要的性能指标。
对于苹果而言，芯片的性能不仅仅是跑分多高、体验多流畅，也包括它能否构筑一个足够安全的围墙。
至于一些不可或缺的信息，苹果会遵循「数据最小化」的原则：
比如当用户进行搜索地理位置时，地图 app 会采用一种「模糊处理」的方式：24 小时后，用户搜索的精确地点会模糊为一个大致区域。
早些年，苹果还引入了一种名叫「差分隐私」（Differential Privacy）的算法保障安全。这种算法会把个人隐私数据打乱，然后与其他数百万的数据混合在一起，即便是苹果自己也无法从中得出针对特定个人的数据，但这些整体的数据却可以帮助苹果找出最受欢迎的表情符号、最佳的快速输入建议。
时至今日，iOS 是唯一一个从未发生过大规模恶意软件攻击的系统。

Craig 说，苹果不会因为体验而让用户让渡隐私，反之也不会为了安全设置重重障碍。因此，团队采用了各种方式，让安全防护隐于无形。
就像你的汽车上的安全气囊一样，你可能不知道它们是如何工作的，你甚至不知道它们的存在，但它们就在那里保护着你。我觉得这就是最最好的安全。
如今的互联网巨头的商业模式基本上建立在利益交换的基础上：你交出个人信息，换取个性化服务。那些在你知情不知情下收集的隐私信息，一方面让商业公司预测到你未来的行为，同时也让你成为精准广告的投递对象。
人类简史的作者赫拉利这样形容隐私的丧失：
这就像非洲和美洲的原住民，不经意间就把整个国家卖给了欧洲某国，换来各种颜色的珠子和廉价饰品。
几年前，Cambridge Analytica 丑闻，把忽略「隐私」带来的恶果赤裸裸地摆在世人面前：任何一家拥有亿万量级用户的公司，如果数据被滥用，它的力量足以影响世界格局。
计算机科学家亚隆·兰尼尔（Jaron Lanier）把技术和算法的负面归咎于免费的商业模式。
当计算机变得越加聪明、算法更加精准，一切都是为了让你看更多广告而运作的时候，一切似乎都乱套了，我不称他们为社交网络了，我现在称它们为行为改造帝国。

同为巨头科技公司，苹果的特立独行，归根结底在于它是一家依托于硬件销售的公司，它的上帝是普罗大众的消费者，而不是广告商。
但做好安全，并不来自口号和标榜，它关乎软硬结合的艺术，关乎核心元器件和操作系统的把控力，更关乎对于技术背后人性的理解。