10 шокирующих фактов о приватности Siri и Gemini: как Apple меняет правила игры
4 ноября 2025 г.Вступление
В последние годы разговоры о приватности данных стали центральным пунктом в дискуссиях о цифровых технологиях. Пользователи всё чаще задаются вопросом: «А действительно ли мои запросы к голосовым помощникам остаются только на моём устройстве, или они тайно отправляются в облако, где их анализируют и используют в коммерческих целях?» На фоне растущего интереса к искусственному интеллекту и моделям, способным работать «на‑устройстве», компании‑гиганты пытаются найти баланс между удобством, скоростью отклика и защитой личных данных. Недавний пост в Reddit, где обсуждалась интеграция модели Gemini от Google в экосистему Apple, вскрыл множество противоречий и заставил задуматься о том, насколько «приватные» действительно наши устройства.
Эта тема актуальна не только для тех, кто ежедневно пользуется Siri, но и для всех, кто доверяет своим смартфонам хранить личные напоминания, запросы о здоровье, финансовые операции и даже простые вопросы о времени. Если в один момент ваш голосовой помощник начинает «перепутывать» запросы, как в примере с «gorilla masks», это может стать сигналом о более глубокой проблеме – о том, что модель работает не полностью локально, а опирается на серверные мощности, где ваши данные могут быть собраны и проанализированы.
В этой статье мы разберём, что именно обсуждалось в Reddit‑треде, какие мнения высказали пользователи, какие технологические тенденции формируют будущее голосовых помощников, и какие практические шаги можно предпринять, чтобы сохранить контроль над своей информацией.
静かな夜に
データは消える
風の声
Пересказ Reddit‑поста своими словами
Автор оригинального поста, известный под ником quantumpoops, выразил скепсис по поводу обещаний Apple о полностью локальном (on‑device) выполнении моделей искусственного интеллекта. Он отметил, что, несмотря на заявления компании, реальность оказывается иной: модели всё равно «выходят» за пределы устройства, попадая в облако.
В ответ на это сообщество раскрыло несколько точек зрения:
- ThermoFlaskDrinker привёл пример, когда даже при наличии мощной модели Gemini и целой сети из 50 серверных ферм, Siri всё равно «понимает» запрос «what time is it» как запрос о покупке масок гориллы, а затем выдаёт ответ «here’s what I found on the web». Это подчёркивает, что даже самые продвинутые модели могут давать нелепые ответы, если они работают в гибридном режиме.
- DangerousPath1420 просто заявил, что продолжит не использовать Siri, тем самым подчёркивая недоверие к текущей реализации.
- Independent‑End‑2443 напомнил, что, несмотря на интеграцию Gemini, обработка всё равно будет происходить на серверах Apple, а не Google. По его мнению, Apple фактически «купила» локальную версию Gemini для собственного использования.
- GumboSamson в шутливой форме обвинил автора в отсутствии «акцента Силиконовой долины», подразумевая, что проблема может быть связана с тем, как пользователь формулирует запросы.
Таким образом, в обсуждении прозвучали как технические замечания, так и эмоциональные реакции, отражающие растущее недоверие к обещаниям о полной приватности.
Суть проблемы, хакерский подход и основные тенденции
Что именно происходит с данными?
Традиционно голосовые помощники работают в гибридном режиме: простые запросы (например, «включи свет») обрабатываются локально, а более сложные – отправляются в облако для более мощного анализа. Apple позиционирует себя как защитника приватности, обещая, что большинство запросов будет обрабатываться «на‑устройстве». Однако внедрение модели Gemini, разработанной Google, меняет эту картину.
Технически модель Gemini требует значительных вычислительных ресурсов, которые даже новейшие чипы Apple (M‑series) не способны полностью обеспечить без потери скорости. Поэтому часть вычислений переносится на серверы Apple, где данные могут быть временно сохранены для улучшения качества ответов.
Хакерский взгляд
С точки зрения «хакера», основной вектор атаки – это перехват сетевого трафика между устройством и сервером. Если запросы действительно отправляются в облако, то любой, кто контролирует сеть (Wi‑Fi в кафе, провайдер, государственный надзор), может попытаться извлечь часть информации. Кроме того, даже если данные шифруются, метаданные (время, размер пакета, IP‑адрес) могут раскрыть контекст использования.
Тенденции рынка
- Рост спроса на локальные модели: компании инвестируют в оптимизацию нейросетей под мобильные процессоры (пример – Apple Neural Engine).
- Слияние облачных и локальных вычислений: гибридные решения позволяют сохранять скорость и при этом использовать мощность облака для сложных задач.
- Усиление регуляций: в ЕС и США вводятся законы, требующие от компаний прозрачности в обработке персональных данных.
Детальный разбор проблемы с разных сторон
Точка зрения пользователей
Для большинства людей голосовой помощник – это удобный способ быстро получить информацию без ввода текста. Ожидание «полной приватности» формируется из маркетинговых обещаний Apple, где подчеркивается, что «ваши данные остаются у вас». Когда же оказывается, что запросы всё равно уходят в облако, возникает чувство предательства.
Точка зрения разработчиков
Разработчики сталкиваются с ограничениями мобильных процессоров. Чтобы обеспечить точные ответы, им часто приходится использовать большие модели, которые не помещаются в память телефона. Поэтому они вынуждены отправлять часть вычислений в облако, где есть GPU‑кластеры. Это компромисс между качеством и приватностью.
Точка зрения регуляторов
Законодатели требуют от компаний чётко указывать, какие данные собираются и где хранятся. В случае с Apple и Gemini возникает вопрос: если модель лицензирована у Google, а обработка происходит на серверах Apple, кто несёт ответственность за соблюдение законов о защите данных?
Точка зрения конкурентов
Google, будучи создателем Gemini, уже давно использует облачные модели для своих сервисов (Google Assistant). Интеграция этой модели в экосистему Apple может рассматриваться как «покупка» технологии, позволяющая Apple сократить собственные разработки, но при этом сохранять контроль над данными.
Практические примеры и кейсы
Рассмотрим два типичных сценария, где проблема гибридной обработки проявляется явно.
Сценарий 1: Запрос о времени
Пользователь произносит «Сколько времени?». На устройстве происходит распознавание речи, но для уточнения часового пояса и возможных календарных событий запрос отправляется в облако. Если серверная модель «перепутает» запрос, пользователь может получить ответ о покупке масок гориллы, как в примере из Reddit.
Сценарий 2: Поиск медицинской информации
Запрос «У меня болит голова, что делать?» требует анализа медицинских данных. Apple заявляет, что такие запросы обрабатываются локально, однако в реальности часть анализа (поиск в базе данных) может происходить в облаке, где данные могут быть сохранены в журнале запросов.
Оба сценария показывают, что даже простые запросы могут стать уязвимыми точками для утечки информации.
Экспертные мнения из комментариев
«So much for private on-device models…»
— quantumpoops
Автор подчёркивает, что обещания о полной локальной обработке оказываются пустыми словами.
«Even with Gemini and 50 server farms, Siri will still think I am asking for where to buy gorilla masks when I ask “what time is it” or reply “here’s what I found on the web”»
— ThermoFlaskDrinker
Пользователь указывает на практические проблемы: даже мощные серверные фермы не гарантируют корректность ответов, если система неправильно интерпретирует запрос.
«I’ll continue to not use Siri»
— DangerousPath1420
Прямое выражение недоверия к продукту.
«Fwiw it’ll still be running in Apple’s servers, not going to Google. Apple basically bought an on-prem Gemini for this.»
— Independent‑End‑2443
Тут подчёркивается, что обработка будет происходить на серверах Apple, а не Google, что меняет юридический и технический контекст.
«That’s _your_ fault for not having a Silicon Valley accent.»
— GumboSamson
Шутка, указывающая на то, что иногда проблема кроется в формулировке запроса, а не в технологии.
Возможные решения и рекомендации
Для конечных пользователей
- Отключить передачу запросов в облако в настройках Siri (если такая опция доступна).
- Использовать альтернативные локальные помощники, такие как Mycroft, которые полностью работают без интернета.
- Регулярно проверять журнал запросов в настройках конфиденциальности и удалять нежелательные записи.
Для разработчиков
- Оптимизировать модели под мобильные процессоры, используя техники квантования и праунинг (обрезка) весов.
- Внедрять «приватные вычисления» – например, гомоморфное шифрование, позволяющее выполнять вычисления над зашифрованными данными без их раскрытия.
- Обеспечить прозрачность: явно указывать в пользовательском соглашении, какие запросы отправляются в облако.
Для компаний‑владельцев платформ
- Разработать политику «zero‑log», при которой запросы не сохраняются в журнале после обработки.
- Внедрять независимый аудит со стороны сторонних организаций по защите данных.
- Предоставлять пользователям возможность выбора: полностью локальная модель vs гибридная модель.
Заключение с прогнозом развития
Тенденция к гибридным решениям в области голосовых помощников будет усиливаться, поскольку требования к скорости и точности растут быстрее, чем возможности мобильных процессоров. Однако растущее давление со стороны регуляторов и осведомлённость пользователей заставят компании искать новые пути обеспечения приватности.
В ближайшие 3‑5 лет мы можем ожидать:
- Появление более лёгких моделей, способных работать полностью локально без заметного снижения качества.
- Широкое внедрение технологий «приватных вычислений», позволяющих выполнять сложные запросы в зашифрованном виде.
- Ужесточение законодательных требований к хранению и обработке голосовых данных, что заставит Apple и конкурентов публиковать более детальные отчёты о своей практике.
- Рост популярности открытых альтернатив, которые обещают полную автономию от облака.
Таким образом, хотя текущая ситуация с интеграцией Gemini в Siri выглядит «шокирующей», она также открывает пространство для инноваций, которые могут вернуть пользователям контроль над своими данными.
Практический пример: симуляция гибридного запроса к голосовому помощнику
Ниже представлен простой скрипт на Python, моделирующий процесс обработки голосового запроса: часть обработки происходит локально (распознавание и простая логика), а часть – отправляется в «облачный» сервис (симулируется функцией, которая может вернуть ошибочный ответ). Этот пример демонстрирует, как можно минимизировать передачу данных, отправляя в облако только необходимую часть.
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Пример гибридной обработки голосового запроса.
Локальная часть: распознавание простых команд.
Облачная часть: сложный запрос, требующий внешних данных.
"""
import random
import json
from typing import Dict, Any
# ------------------- Локальная обработка -------------------
def local_process(command: str) -> Dict[str, Any]:
"""
Обрабатывает простые команды без обращения к сети.
Args:
command: Текст команды пользователя.
Returns:
dict: Результат обработки (status, answer).
"""
simple_commands = {
"время": lambda: {"status": "ok", "answer": f"Сейчас {random.randint(0,23)}:{random.randint(0,59):02d}"},
"дата": lambda: {"status": "ok", "answer": "Сегодня 4 ноября 2025 года"},
"привет": lambda: {"status": "ok", "answer": "Привет! Чем могу помочь?"}
}
# Приводим команду к нижнему регистру и убираем лишние пробелы
cmd = command.strip().lower()
if cmd in simple_commands:
return simple_commands[cmd]()
else:
# Если команда не распознана, передаём в облачную часть
return {"status": "forward", "payload": cmd}
# ------------------- Облачная обработка (симуляция) -------------------
def cloud_process(payload: str) -> Dict[str, Any]:
"""
Симулирует обращение к облачному сервису.
Возможна ошибка интерпретации, как в примере с «gorilla masks».
Args:
payload: Текст запроса, переданный в облако.
Returns:
dict: Ответ облачного сервиса.
"""
# Список «ошибочных» ответов для демонстрации
misinterpretations = {
"сколько времени": "Где купить маски гориллы?",
"что делать с головной болью": "Вот что я нашёл в интернете: 10 способов приготовить борщ."
}
# Если запрос попал в список ошибок – возвращаем их
if payload in misinterpretations:
return {"status": "error", "answer": misinterpretations[payload]}
# Иначе – имитируем корректный ответ
return {"status": "ok", "answer": f"Ответ на запрос «{payload}» получен из облака."}
# ------------------- Основная функция -------------------
def handle_voice_command(command: str) -> str:
"""
Управляет процессом обработки голосового запроса.
Args:
command: Текст команды от пользователя.
Returns:
str: Финальный ответ, который будет озвучен пользователю.
"""
# Сначала пытаемся обработать локально
result = local_process(command)
if result["status"] == "ok":
return result["answer"]
elif result["status"] == "forward":
# Отправляем в облако только необходимый payload
cloud_result = cloud_process(result["payload"])
if cloud_result["status"] == "ok":
return cloud_result["answer"]
else:
# Если облачный сервис «перепутал» запрос, возвращаем предупреждение
return f"Ошибка интерпретации: {cloud_result['answer']}"
else:
return "Не удалось обработать запрос."
# ------------------- Пример использования -------------------
if __name__ == "__main__":
test_commands = [
"привет",
"время",
"сколько времени",
"что делать с головной болью",
"какая погода"
]
for cmd in test_commands:
response = handle_voice_command(cmd)
print(f"Запрос: {cmd} → Ответ: {response}")
В этом скрипте локальная часть отвечает за простейшие команды, а более сложные запросы передаются в «облачный» модуль, где может произойти ошибка интерпретации. Такой подход позволяет ограничить объём передаваемых данных и снизить риск утечки конфиденциальной информации.
Оригинал