从用户的角度上看，这种行为值得尊敬，但这对吸引顶尖AI人才并无帮助。一位 苹果 前员工表示，“ 机器学习 专家想要的就是数据。但出于保护隐私的立场， 苹果 总会有所干预。这种做法是否正确暂不讨论，但外界会认为 苹果 不是铁杆AI粉。”
苹果 高管并不认同这种观点。他们认为无需将用户信息放在云端，或存储训练 神经网络 所用的数据，也能得到提升 机器学习 表现的数据。Federighi认为，“外界一直存在错误的观点，做出了错误的妥协，我们想让他们走上正轨。”
这里有两个问题。第一个涉及到在 机器学习 系统中处理个人信息，当个人详细信息是由 神经网络 收集到的时，这些信息会怎么样？第二个涉及到收集训练 神经网络 识别行为所需的数据，不收集个人信息，又将如何做到训练呢？
苹果 对两者都有答案。Cue表示，“有人认为，我们用AI做不了这些事，因为没有数据。但我们找到了获取所需的数据，同时保护隐私的方式。这是我们的底线。”
对于第一个问题， 苹果 的解决方式是利用其独特的对软硬件的控制。简单来说，多数个人信息仍保留在Apple Brain中。Federighi表示，“我们会将部分最敏感的信息保留在设备上，这时 机器学习 完全在本地运行。”他给出的例子是应用推荐，即在主屏上右滑时会出现的图标。在理解状态下，这些应用就是你意图想用的。这种预测基于许多因素，基本都与用户的行为有关。这一功能确实有用，Federighi表示，预测用户想用图标的概率有90%。
苹果 存在设备上的其它信息可能包括了最个人的信息：用户使用iPhone键盘输入的文字。使用经过 神经网络 训练的系统， 苹果 能识别出关键事件和项目，如航班信息，联系人及约会。不过这些信息都存在手机上。即使是备份在 苹果 云上的信息，也会经过处理后不能仅由备份信息进行还原。“我们不想把信息存在 苹果 服务器上，公司没必要知道你的爱好或你在哪。”
苹果 也在尽量减少整体上保存的信息。一个例子是，在交谈中有人可能提到一个词，这或许需要搜索。其它公司很可能在云端分析整段对话，从而识别出那些词语，但 苹果 设备无需这些数据远离用户就能识别出来。这是因为系统会不断与手机中的知识库进行搜索匹配。
Federight表示，“知识库很精练，但也相当完善，储存了成千上万的地点和实体。” 苹果 所有的应用都能用知识库，包括Spotlight搜索应用，地图和浏览器。它也能帮助自动纠错，一直在后台运行。
